현재 인공지능 도입은 높은 토큰 비용과 인공지능 요청에 대한 사전 가격 명확성의 부족으로 인해 방해를 받고 있으며, 이로 인해 통제되지 않은 토큰 과잉 지출이 발생하고 있습니다.이 위험은 인공지능 에이전트들에 의해 크게 증폭됩니다., 현재 토큰 비용 제한 없이 작동하고 극심한 비용 폭발을 유발할 수 있습니다.
이 문서에서는 인공지능 토큰이 무엇인지, 토큰 가격 결정이 어떻게 작동하는지, 그리고 재앙적인 토큰 지출을 방지하기 위한 실행 가능한 전략을 설명합니다.잘 기록된 기업 사례는 조직이 $500의,000인트로픽의 클라우드 플랫폼에서 직원의 사용 제한이 부족하기 때문에 $2,000의 청구서를 받았습니다. 별도로, 우버의 엔지니어링 팀은 예정보다 앞서 2026 AI 예산 전체를 소모했다고 알려졌습니다.토큰은 큰 언어 모델 (LLM) 및 채팅봇이 인간의 언어 요청을 분해하고 일관된 AI 출력을 생성하는 기본 단위입니다..
예를 들어, 입력 프롬프트는 분산 토큰 구성 요소로 나뉘어 있습니다.
- 말해
- 나
- 대략
- 퇴적물
-교육
단일 단어 "초석화"에 대한 이 5개의 토큰 분포는 LLM가 단어 구조와 의미를 정확하게 해석하는 데 도움이됩니다.뿌리 ἀποκρυφή ἀποκρυφή ἀποκρυφή ἀποκρυφή ἀποκρυφή ἀποκρυφή ἀποκρυφή ἀποκρυφή ἀποκρυφή ἀποκρυφή ἀποκρυφή ἀποκρυφή ἀποκρυφή이 접근 방식은 모델의 데이터베이스 검색 범위를 좁히고,후자를 포함 한 모든 단어를 개별적으로 스캔하는 대신 처리 시간을 절감합니다..
핵심 데이터 단위로서 토큰은 벡터 임베디션으로 변환됩니다. 의미적 의미를 암호화하고 모델 인덱스에 저장되는 수학적 숫자 문자열입니다. 예를 들어 단어 cat:모델은 다차원적 속성을 나타내는 여러 벡터를 생성합니다.이 독특한 벡터 집합은 고양이와 호랑이와 같은 다른 동물 종,그리고 인공 고양이 장난감.
용어 (cat) 에 대한 가상의 5차원 벡터 임베딩은 [1.5-0.472, 19.6, 20.2).
모든 벡터 데이터는 통일 벡터 공간에 존재하며, 모델이 벡터 포인트 사이의 공간 근접을 측정함으로써 의미적으로 유사한 콘텐츠를 식별할 수 있습니다.
일단 벡터로 변환되면, 토큰은 높은 대역폭 메모리로 장착된 고가의 GPU 서버에서 처리됩니다.32개의 노드와 256개의 총 GPU를 갖춘 NVIDIA DGX SuperPOD는 1200만 달러에서 2000만 달러 사이140 DGX H100 노드, 퀀텀-2 인피니밴드 네트워크, 완전한 스토리지 및 네트워크 인프라와 지원 시스템으로 더 발전된 참조 아키텍처는 1억 달러를 초과할 수 있습니다.이러한 상당한 인프라 비용은 주류 기반 모델의 토큰 가격 시스템에 직접 반영됩니다..
OpenAI와 Anthropic를 포함한 주요 LLM 및 채팅 봇 공급자는 텍스트 콘텐츠에 대한 예측 가능한 토큰 변환 규칙과 함께 토큰 기반 청구 모델을 채택합니다.한 개의 영어 토큰은 약 4개의 문자 또는 0과 같습니다..75 단어, 즉 750 단어 약 1,000 토큰에 해당합니다. 특히 입력 요청 및 생성 출력 응답 모두 토큰을 소비합니다. 예를 들어, 750 단어 입력 요청과 2,1,000개의 단어의 인공지능 출력은 대략 3,667개의 토큰을 소비합니다.
더 높은 토큰 소비는 AI 응답 지연을 직접 확장합니다. 단일 프롬프트 응답 세션의 모든 토큰은 유한 용량 컨텍스트 창 안에 포함되어 있습니다.000-토큰 컨텍스트 창은 75개 정도를 저장할 수 있습니다.1,000개의 영어 단어, 300페이지 책과 같습니다.
컨텍스트 윈도우 용량이 충분하지 않아 LLM는 컨텍스트 정보를 잃게 되고, 불완전하거나 부정확한 AI 출력이 발생합니다. 기초 모델이 진화함에 따라 컨텍스트 윈도우 크기는 계속 확대됩니다.GPT-4o는 128까지 지원합니다.,000 토큰, 클라우드 3.5 소넷은 200,000 토큰에 도달하고, 선택 Gemini 1.5 Pro 기업 사용자는 2 백만 토큰의 컨텍스트 창에 액세스 할 수 있습니다.
토큰 가격은 모델 공급업체에 따라 다릅니다. 인튜션 랩스 왓GPT 가격 분포는 업계 청구 메커니즘을 명확히합니다:
인튜션 랩에 따르면 OpenAI의 ChatGPT API는 순수 토큰 기반 청구 구조에서 작동합니다. 각 모델은 입력 토큰과 출력 토큰에 대한 고정 단위 가격을 별도로 설정합니다.일반적으로 더 비싼 출력 토큰으로. 가격 또한 캐시 된 응답 상태에 따라 변동합니다. 모든 API 호출은 두 가지 다른 수수료를 발생시킵니다. 하나는 프롬프트 입력 토큰, 하나는 AI 생성 출력 토큰입니다. 실용적인 예로,100개의 입력 토큰과 400개의 출력 토큰을 위해 백만 출력 토큰당 10달러의 가격으로 모델을 사용하면 10×(100/1의 입력 비용을 발생시킵니다.,0001000) 와 10 × 400/1의 출력 비용000이 두 숫자의 합과 같은 총 지출로
기업들은 토큰 지출을 제한하기 위해 타겟화된 거버넌스 컨트롤을 도입할 수 있습니다. 사용자 또는 좌석당 쿼타, 사용에 기반한 트래픽 제한, 프로젝트별 지출 제한,모델 레벨 제한이 거버넌스 분야는 AI 공급자가 서비스 품질을 최적화하고 수익 흐름을 균형을 맞추고 오픈 소스 AI 모델과 경쟁하면서 빠르게 진화하고 있습니다.
인공지능 에이전트는 완전히 새로운 토큰 비용 위험을 도입합니다. 엄격한 운영 경호 없이, 자율적 에이전트는 대규모, 계획되지 않은 토큰 소비를 유발할 수 있습니다.업계 전문가들은 인공지능 에이전트를 디지털 직원으로 취급하는 것이 좋습니다., FinOps 팀이 비용 재난을 피하기 위해 철저하고 24시간 지출 모니터링을 시행합니다.
베이징 첸징 지에텐 기술 회사, Ltd
샌디 양/글로벌 전략 책임자
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