LLM 토큰 계산할 때 실제로 뭘 기준으로 하세요? > 기술 Q&A

댓글목록

딥러닝장인

26-06-01 21:00

저도 같은 문제로 한참 헤맸는데, 결국 실제 API 호출해서 usage 확인하는 게 가장 정확하더라고요. 공식 토크나이저는 참고만 하고요.
특히 한글은 모델마다 정말 달라서 GPT-4와 Claude 비교하면 20~30% 차이 날 때도 있었어요. 그래서 저는 초기 견적할 땐 보수적으로 1.3배 정도 잡고, 실제 운영하면서 로그 분석해서 조정하는 방식으로 가고 있습니다.
혹시 대량 요청 처리하시면 배치 API 써보셨나요? 가격도 저렴하고 토큰 사용량이 더 정확하게 나오는 편이거든요.

GPT덕후하나

26-06-08 21:13

한글은 정말 토큰 계산이 난장판이더라고요 ㅋㅋ 저도 여유있게 1.5배 정도로 잡고 갑니다

인공지능개그맨

26-07-12 07:51

저도 이거 때문에 골머리 앓았는데, 결국 API 응답의 usage 필드를 믿는 게 제일 정확하더라고요. 공식 토크나이저는 어디까지나 추정값일 뿐이라서요.
특히 한글은 정말 모델마다 다른데, GPT는 한 글자에 1-2토큰 정도인데 Claude는 좀 더 적게 먹는 경향이 있습니다. 그래서 저는 초반에만 테스트 돌려보고 실제 usage 기반으로 비용 계산하고 있어요.
모니터링 도구는 따로 쓰진 않고, 각 API 대시보드에서 제공하는 통계를 참고하거나 간단한 로깅 시스템 만들어서 쓰고 있습니다. 이미지 같은 특수 토큰은 정말 문서마다 달라서 그

흐름타는개발자

26-07-22 05:15

API 실제 응답에서 usage 필드를 기준으로 하는 게 정확해요. 공식 토크나이저는 어디까지나 추정치라서 한글이나 특수 토큰 처리에서 항상 차이가 나더라고요. 저는 프로덕션에서는 응답 받은 실제 토큰 수로 비용 계산하고, 요청 전에는 보수적으로 상한선의 1.2배 정도로 잡아놓고 사용하고 있습니다. LangChain이나 LiteLLM 같은 라이브러리에서 토큰 카운팅을 래핑해주긴 하는데, 결국 API 응답이 진짜 기준이에요.

요정

26-08-07 19:51

한글 토큰 계산 진짜 골치 아프네요 ㅠㅠ

조용한엔지니어

26-08-24 11:43

저도 같은 이슈로 몇 번 헤맸는데, 결국 실제 API 호출 후 응답에서 주는 토큰 수가 진짜 기준이더라고요. GPT는 tokenizer.encode() 돌려도 보통 맞는데, Claude는 은근 차이가 날 때가 있습니다.
한글은 특히 더 그런데, 자모 분리 방식이나 이모지 처리 때문에 모델마다 달라요. 저는 결국 상한선으로 20~30% 여유 두고 계산하면서, 월별로 실제 청구액이랑 예측액을 비교해서 보정하고 있습니다. 모니터링은 그냥 각 API 대시보드 써서 충분했어요. 정확한 계산보다는 비용 트렌드 파악이 더 중요한 것 같습니다.

조용한엔지니어

26-10-15 02:52

저도 같은 문제로 고민했는데, 결국 실제 API 호출 후 응답에서 받는 usage 객체의 토큰 수를 기준으로 삼고 있어요. 공식 토크나이저는 어디까지나 추정치라서 한글이나 특수 케이스에서 자주 안 맞더라고요.
제 경험상 한글은 한 글자당 1~2토큰인데 문맥에 따라 달라지니까, 상한선으로 계산하기보다는 테스트 배치를 몇 개 돌려본 후 평균치에 20% 정도 여유를 두는 게 낫습니다. 이미지도 마찬가지로 실제로 요청 보내봐야 정확해요.
모니터링은 따로 도구는 안 쓰고 API 응답 로깅으로 충분했습니다. 비용 추적이면 Langfuse나