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title: "LLM cost optimization — LLM 사용 비용 최적화"
source: "https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_LLM_%EC%82%AC%EC%9A%A9_%EB%B9%84%EC%9A%A9_%EC%B5%9C%EC%A0%81%ED%99%94"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "LLM_cost_optimization_—_LLM_사용_비용_최적화"
language: "ko"
categories:
- "Category:Korean"
- "Category:Large language models"
- "Category:Machine learning"
revision_id: 3597
wiki_created_at: 2026-09-06T23:23:10Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T23:23:10Z
downloaded_at: 2026-09-07T22:57:47Z
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# LLM cost optimization — LLM 사용 비용 최적화
**대형 언어 모델(LLM) 사용 비용 최적화**란 대형 언어 모델의 학습, fine-tuning, 그리고 특히 추론(인퍼런스) 실행에 필요한 계산 및 재정 자원을 절감하기 위한 전략과 기술적 방법의 총체이다. 이 분야의 중요성은 LLM의 개발과 운영 모두에 소요되는 막대한 비용에서 비롯된다.
예를 들어, 1,750억 개의 파라미터를 가진 GPT-3 모델의 학습 비용은 클라우드 GPU 인프라 기준으로 약 **\$460만**으로 추산되며[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_LLM_%EC%82%AC%EC%9A%A9_%EB%B9%84%EC%9A%A9_%EC%B5%9C%EC%A0%81%ED%99%94#cite_note-gpt3_cost-1), **130만 kWh**의 전력이 소모된 것으로 알려져 있다[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_LLM_%EC%82%AC%EC%9A%A9_%EB%B9%84%EC%9A%A9_%EC%B5%9C%EC%A0%81%ED%99%94#cite_note-energy_footprint-2). 그러나 주요 비용은 대개 인퍼런스 단계에서 발생한다. 2023년 초 ChatGPT 서비스 유지에 들어간 일일 운영 비용은 약 **\$70만**(요청당 약 \$0.0036)으로 추산되며, 이는 일회성 학습 비용을 수배 초과하는 수준이다[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_LLM_%EC%82%AC%EC%9A%A9_%EB%B9%84%EC%9A%A9_%EC%B5%9C%EC%A0%81%ED%99%94#cite_note-inference_cost-3).
## 학습 및 모델 선택 단계의 최적화
효과적인 비용 관리는 인퍼런스 단계 이전에 내려지는 근본적인 의사결정에서 시작된다.
### 스케일링 법칙: 모델 크기 vs. 데이터 양
LLM 학습의 경제학을 이해하는 데 있어 핵심적인 돌파구 중 하나는 2022년 DeepMind 연구진이 발표한 **Chinchilla 스케일링 법칙**이다. 이 연구는 주어진 계산 예산을 최적으로 활용하려면 기존보다 훨씬 많은 양의 데이터로 모델을 학습해야 한다는 것을 보여주었다[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_LLM_%EC%82%AC%EC%9A%A9_%EB%B9%84%EC%9A%A9_%EC%B5%9C%EC%A0%81%ED%99%94#cite_note-chinchilla2022-4).
역사적으로는 파라미터 수를 늘리는 것이 성능 향상의 주된 방법이라고 여겨졌다. 그러나 Chinchilla 연구는 **1.4조 토큰**으로 학습된 700억 파라미터의 **Chinchilla** 모델이, 약 3,000억 토큰만으로 학습된 훨씬 더 큰 1,750억 파라미터의 **GPT-3** 모델보다 더 높은 품질을 달성한다는 것을 입증했다[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_LLM_%EC%82%AC%EC%9A%A9_%EB%B9%84%EC%9A%A9_%EC%B5%9C%EC%A0%81%ED%99%94#cite_note-chow2024-5). 권장 비율은 모델 파라미터 하나당 약 **토큰 20개**의 학습 데이터이다. 이 접근 방식은 더 컴팩트하고 효율적인 모델을 만들 수 있게 하여 학습 비용과 이후 인퍼런스 비용을 모두 절감한다.
### Fine-tuning 및 그 효율성
비용이 많이 드는 처음부터의 학습 대신, 기존의 오픈 모델(예: LLaMA 계열, Falcon)을 fine-tuning하는 방식이 점점 보편화되고 있다. 비용을 더욱 절감하기 위해 **파라미터 효율적 fine-tuning**(Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT) 방법이 사용된다.
가장 널리 쓰이는 방법인 **LoRA (Low-Rank Adaptation)**는 소수의 추가 파라미터만 업데이트하여 모델을 적응시킨다. 연구에 따르면 LoRA는 일부 시나리오에서 품질에 미미한 영향을 주면서 fine-tuning 비용을 수십 퍼센트(최대 약 68%)까지 절감할 수 있다[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_LLM_%EC%82%AC%EC%9A%A9_%EB%B9%84%EC%9A%A9_%EC%B5%9C%EC%A0%81%ED%99%94#cite_note-lora_perf-6).
## 모델 압축(Model Compression)
최적화의 핵심 방향 중 하나는 모델의 성능을 유지하면서 물리적 크기를 줄이는 것이다.
### 지식 증류(Knowledge Distillation)
**지식 증류**는 크고 강력한 '교사(teacher)' 모델을 이용해 더 작은 '학생(student)' 모델을 학습시키는 과정이다. 학생 모델은 방대한 데이터셋에서 교사 모델의 응답을 모방하며 그 '지식'을 습득한다. 이 방법을 통해 훨씬 낮은 비용으로 특정 작업에서 비슷한 품질을 달성할 수 있다. 예를 들어, **DeepSeek-R1** 모델은 6,710억 파라미터에서 700억, 심지어 15억 파라미터까지 성공적으로 증류되었으며, 다수의 응용 프로그램에서 허용 가능한 수준의 품질 손실만 발생했다[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_LLM_%EC%82%AC%EC%9A%A9_%EB%B9%84%EC%9A%A9_%EC%B5%9C%EC%A0%81%ED%99%94#cite_note-deepsense_opt-7).
### 양자화(Quantization)
**양자화**는 모델 가중치를 표현하는 데 사용되는 수치 정밀도를 낮추는 과정이다. 표준적인 32비트 또는 16비트 부동소수점 수 대신 8비트 또는 4비트 정수를 사용한다.
- **8비트 양자화**는 정밀도 손실이 약 1%에 불과하면서 모델 크기를 약 **50%** 줄인다.
- **4비트 양자화**는 경쟁력 있는 추론 품질을 유지하면서 모델 크기를 **75%** 줄인다[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_LLM_%EC%82%AC%EC%9A%A9_%EB%B9%84%EC%9A%A9_%EC%B5%9C%EC%A0%81%ED%99%94#cite_note-deepsense_opt-7).
하드웨어 지원(예: Nvidia의 최신 GPU)과 소프트웨어 라이브러리(예: TensorRT)가 갖추어진 경우, 양자화는 인퍼런스 속도를 **2~4배** 향상시킬 수 있다[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_LLM_%EC%82%AC%EC%9A%A9_%EB%B9%84%EC%9A%A9_%EC%B5%9C%EC%A0%81%ED%99%94#cite_note-quant_speedup-8).
## 인퍼런스 단계의 최적화
모델이 학습되어 배포된 후에는 일상적인 사용에서 비용의 대부분이 발생한다.
### 요청 배치(Batching)
**배치(batching)**는 여러 사용자 요청을 하나의 '배치'로 묶어 GPU에서 동시에 처리하는 방식이다. 이를 통해 장비 활용률과 전반적인 처리량을 크게 높일 수 있다. 응답이 토큰 단위로 생성되는 LLM에서 가장 효과적인 방법은 **연속 배치(continuous/in-flight batching)**이다. 이 방법은 배치 내 일부 요청이 완료되는 대로 새 요청을 동적으로 추가하여 유휴 시간을 없애고 GPU 부하를 최대화한다[\[9\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_LLM_%EC%82%AC%EC%9A%A9_%EB%B9%84%EC%9A%A9_%EC%B5%9C%EC%A0%81%ED%99%94#cite_note-baseten_batching-9).
### 키-값 캐시(KV Cache)
transformer 모델에서 새 토큰을 생성할 때마다 이전 모든 토큰에 대한 정보가 필요하다. 계산량의 지수적 증가를 방지하기 위해 **키-값 캐시(KV Cache)**가 사용된다. 시스템은 이미 처리된 컨텍스트에 대한 어텐션 메커니즘의 중간 계산 결과를 저장해두고 재사용함으로써, 긴 시퀀스와 다회전 대화 생성을 훨씬 효율적으로 처리한다[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_LLM_%EC%82%AC%EC%9A%A9_%EB%B9%84%EC%9A%A9_%EC%B5%9C%EC%A0%81%ED%99%94#cite_note-deepsense_opt-7).
### 어텐션 메커니즘 최적화
KV 캐시를 저장하려면 상당한 메모리가 필요하다. 이를 줄이기 위해 최적화된 어텐션 메커니즘 변형이 개발되었다:
- **Multi-Query Attention (MQA)**: 모든 어텐션 헤드가 하나의 공통 키-값 집합을 공유한다.
- **Grouped-Query Attention (GQA)**: 중간적인 절충안으로, 어텐션 헤드를 그룹으로 나누고 각 그룹이 공통 키-값 집합을 공유한다.
Meta는 **LLaMA 2** 모델에 GQA를 성공적으로 적용하여, 품질 손실을 최소화하면서 긴 컨텍스트 처리 시 인퍼런스 효율성을 크게 향상시켰다[\[10\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_LLM_%EC%82%AC%EC%9A%A9_%EB%B9%84%EC%9A%A9_%EC%B5%9C%EC%A0%81%ED%99%94#cite_note-gqa_ibm-10).
## 인프라 및 시스템 아키텍처 최적화
### 하이브리드 시스템 및 Retrieval-Augmented Generation (RAG)
모든 작업에 가장 크고 강력한 모델이 필요한 것은 아니다. **하이브리드** 또는 **캐스케이드(cascade)** 접근 방식은 간단한 요청에는 작고 저렴한 모델을 사용하고, 실패하거나 복잡한 작업의 경우에만 크고 비싼 모델로 요청을 전달하는 방식이다.
이 접근 방식의 특수하고 매우 효과적인 사례가 **Retrieval-Augmented Generation (RAG)**이다. 이 아키텍처에서 LLM은 비교적 컴팩트할 수 있는데, 응답 시 외부 지식 베이스(예: 기업 문서 또는 검색 엔진)에서 가져온 최신 정보를 활용하기 때문이다. 이는 모델 크기에 대한 요구사항을 줄일 뿐 아니라 환각(hallucination) 문제도 해결한다. 로컬 인프라에서 RAG를 적용한 특화된 700억 파라미터 모델 배포는 클라우드에서 GPT-4 API를 사용하는 것보다 **2~4배 저렴**할 수 있다[\[11\]](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_LLM_%EC%82%AC%EC%9A%A9_%EB%B9%84%EC%9A%A9_%EC%B5%9C%EC%A0%81%ED%99%94#cite_note-dell_rag-11).
## 각주
1. [↑](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_LLM_%EC%82%AC%EC%9A%A9_%EB%B9%84%EC%9A%A9_%EC%B5%9C%EC%A0%81%ED%99%94#cite_ref-gpt3_cost_1-0) «OpenAI's GPT-3 Language Model: A Technical Overview». *Lambda Labs*. [1]
2.
3. [↑](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_LLM_%EC%82%AC%EC%9A%A9_%EB%B9%84%EC%9A%A9_%EC%B5%9C%EC%A0%81%ED%99%94#cite_ref-inference_cost_3-0) «The Inference Cost Of Search Disruption - Large Language Model Cost Analysis». *SemiAnalysis*. [3]
4. [↑](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_LLM_%EC%82%AC%EC%9A%A9_%EB%B9%84%EC%9A%A9_%EC%B5%9C%EC%A0%81%ED%99%94#cite_ref-chinchilla2022_4-0) Hoffmann, J., et al. (2022). «Training Compute-Optimal Large Language Models». *arXiv:2203.15556*.
5. [↑](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_LLM_%EC%82%AC%EC%9A%A9_%EB%B9%84%EC%9A%A9_%EC%B5%9C%EC%A0%81%ED%99%94#cite_ref-chow2024_5-0) Chow, T. (2024). «Three Kuhnian Revolutions in ML Training». *Substack*. [4]
6. [↑](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_LLM_%EC%82%AC%EC%9A%A9_%EB%B9%84%EC%9A%A9_%EC%B5%9C%EC%A0%81%ED%99%94#cite_ref-lora_perf_6-0) «A Study to Evaluate the Impact of LoRA Fine-tuning on the Performance of Non-functional Requirements Classification». *arXiv:2503.07927*. (2025).
7. ↑ [7.0](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_LLM_%EC%82%AC%EC%9A%A9_%EB%B9%84%EC%9A%A9_%EC%B5%9C%EC%A0%81%ED%99%94#cite_ref-deepsense_opt_7-0) [7.1](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_LLM_%EC%82%AC%EC%9A%A9_%EB%B9%84%EC%9A%A9_%EC%B5%9C%EC%A0%81%ED%99%94#cite_ref-deepsense_opt_7-1) [7.2](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_LLM_%EC%82%AC%EC%9A%A9_%EB%B9%84%EC%9A%A9_%EC%B5%9C%EC%A0%81%ED%99%94#cite_ref-deepsense_opt_7-2) «LLM Inference Optimization: How to Speed Up, Cut Costs, and Scale AI Models». *deepsense.ai*. [5]
8. [↑](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_LLM_%EC%82%AC%EC%9A%A9_%EB%B9%84%EC%9A%A9_%EC%B5%9C%EC%A0%81%ED%99%94#cite_ref-quant_speedup_8-0) Jin, H., et al. (2024). «GPTQ: Accurate Post-Training Quantization for Generative Pre-trained Transformers».
9. [↑](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_LLM_%EC%82%AC%EC%9A%A9_%EB%B9%84%EC%9A%A9_%EC%B5%9C%EC%A0%81%ED%99%94#cite_ref-baseten_batching_9-0) «Continuous vs dynamic batching for AI inference». *Baseten Blog*. [6]
10. [↑](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_LLM_%EC%82%AC%EC%9A%A9_%EB%B9%84%EC%9A%A9_%EC%B5%9C%EC%A0%81%ED%99%94#cite_ref-gqa_ibm_10-0) «What is grouped query attention?». *IBM*. [7]
11. [↑](https://systems-analysis.info/int/LLM_cost_optimization_%E2%80%94_LLM_%EC%82%AC%EC%9A%A9_%EB%B9%84%EC%9A%A9_%EC%B5%9C%EC%A0%81%ED%99%94#cite_ref-dell_rag_11-0) «Inferencing on-premises with Dell Technologies». *Dell Technologies Analyst Paper*. [8]