ai api 가격 비교와 내가 Gemini를 선택한 이유 1편

출처 : https://www.esquirekorea.co.kr/article/75383

 

 

인공지능 기술이 빠르게 발전하면서 개인 비서로 ai를 많이들 사용하고 있다.
가장 유명한 chatGPT를 필두로 claude , gemini , v0 등 많은 LLM(Large Language Model) 이 있으며
각 회사별로 많은 고객을 유치하기 위해 노력 중에 있다.

위와 같이 다양하고 계속해서 변경되는 가격 구조를 비교해보고 효율적으로 사용하고자 글을 작성해 본다.

이 글에서는 AI LLM API의 가격과 효율적으로 선택하기 위한 정보를 제공하려 합니다.

 

 

출처 : https://menlovc.com/2024-the-state-of-generative-ai-in-the-enterprise/

 

 

상단 이미지는 23/24 LLM 시장 점유율이다.

해당 순서대로 작성해보려 한다.

* 단순 텍스트 지원 api만 비교 (real-time / image / audio 제외)

 

 

---

 

본론에 가기 앞서서 우리는 과금에 대비를 해야 한다.

 

과금에는 "토큰"이라고 하는 단위를 사용하며 작은 단위의 단어나 문장 부호로 이해하면 될 것 같다.

 

토큰의 사용량에 따라 비용이 청구되며 모델 선택에 있어 중요한 역할을 한다.

* 각 모델마다 토큰을 세는 단위가 달라질 수 있으며 한글보단 영어가 토큰을 적게 사용해 영어로의 작업을 추천한다!!!

아래는 GPT 모델별로 토큰을 계산해 볼 수 있는 사이트이다.
https://platform.openai.com/tokenizer

 

 

 

 

 

아래는 LIama 3 토큰을 계산해볼수 있는 사이트
https://lunary.ai/llama3-tokenizer

 

 

gemini의 토큰 정보 페이지
https://ai.google.dev/gemini-api/docs/tokens?hl=ko&lang=python#try-colab

 

 

 

글을 작성하려다보니 길어짐에 따라 2편으로 돌아오려한다.
조금은 정신없고 외부 정보를 모아서 작성하다보니 링크와 이미지가 많음은 양해를 바라며 🙏🙏🙏
2편에서는 각 LLM별 효율적 사용법에 작성해보려한다.