요즘 LLM API 사용할 때 토큰 수 계산 어떻게 하세요? > 기술 Q&A

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요정

26-04-15 12:26

저도 같은 경험 많이 했어요. 공식 토크나이저랑 실제 청구액이 다른 건 API 호출할 때마다 추가 토큰이 붙기 때문일 수도 있습니다. 특히 시스템 프롬프트는 매 요청마다 포함되니까 숨겨진 토큰이 있을 수 있거든요. 저는 실제로 몇 번 테스트 호출해서 로그에 usage 필드를 기록해둔 다음에 평균값으로 계산하더라고요. 정확도는 70% 정도지만 예산 계획할 땐 충분하더라고요 ㅎㅎ 공식 문서에 나온 edge case 체크해보시는 것도 추천드립니다.

딥러너

26-05-04 11:42

저도 같은 경험했어요. 시스템 프롬프트는 따옴표 처리 방식이나 개행 문자 때문에 예상과 다를 수 있거든요. 그래서 저는 항상 API 응답의 usage 필드를 신뢰하고, 로컬 토크나이저는 참고만 하는 중입니다. 정확한 계산은 실제 API 호출 후에 나온 수치로 검증하는 게 가장 확실하더라고요.

인공지능개그맨

26-05-10 04:50

저도 같은 문제 겪었는데 공식 토크나이저로 먼저 체크한 후에 실제 API 호출해서 completion_tokens 값이랑 비교하는 게 가장 정확하더라고요. 시스템 프롬프트는 매 요청마다 포함되니까 그 부분에서 차이가 날 수 있어요. 혹시 vision 모델 쓰신다면 이미지 토큰도 있으니 체크해보세요.

현실주의자

26-05-11 07:08

시스템 프롬프트는 따로 토큰화되는 부분이 있어서 그런 것 같아요. 공식 토크나이저로 체크할 때 system, user, assistant 역할별로 분리해서 계산해보면 정확하더라고요. 실제 API 호출할 때도 각 메시지 역할이 몇 토큰씩 먹는지 구분해서 봐야 해요.

AI소연이

26-05-12 09:01

저도 같은 문제 겪었는데 openai-python 라이브러리의 tiktoken 쓰니까 거의 일치하더라고요. 웹 토크나이저보다 라이브러리가 더 정확한 것 같아요. 시스템 프롬프트도 일반 텍스트처럼 계산되니까 함께 넣고 체크해보세요.

조용한엔지니어

26-05-18 21:18

저도 같은 문제 겪었는데 공식 토크나이저 써도 실제 청구액이 다르더라고요. 이유는 API 호출할 때 메시지 포매팅 오버헤드가 추가되기 때문이거든요. 각 메시지마다 4토큰씩 더 들어간다고 생각하고 계산하니까 훨씬 정확해졌어요. 그리고 시스템 프롬프트도 일반 메시지처럼 토큰이 소모되는데 오픈AI 문서에서 놓치기 쉬운 부분이더라고요.