안녕하세요, 여러분! 😊 오늘은 인공지능(AI) API의 두 거인, 구글의 버텍스 AI와 OpenAI API를 비교해보려고 해요. 특히, 비용 효율성과 성능에 초점을 맞춰서, 각 모델의 가격과 성능을 자세히 살펴보겠습니다. AI 기술이 발전하면서 많은 기업들이 이 두 플랫폼을 고려하고 있는데요, 어떤 선택이 더 나은지 함께 알아보아요!
1. API 가격 비교
먼저, 각 플랫폼의 API 가격을 살펴보겠습니다. 아래 표는 대한민국 원화 기준으로 각 모델의 입력 및 출력 토큰 가격을 정리한 것입니다.
| 제공업체 | 모델 | 입력 토큰 (1M당) | 출력 토큰 (1M당) |
|---|---|---|---|
| OpenAI | GPT-4 Turbo | ₩13,711 | ₩41,133 |
| GPT-4 (8k) | ₩41,133 | ₩82,266 | |
| GPT-4 (32k) | ₩82,266 | ₩164,532 | |
| GPT-3.5 Turbo (4k) | ₩2,057 | ₩2,742 | |
| GPT-3.5 Turbo (16k) | ₩686 | ₩2,057 | |
| Gemini Pro 1.5 | ₩9,598 | ₩28,794 | |
| Gemini Pro 1.0 | ₩686 | ₩2,057 | |
| Anthropic | Claude 3 Opus | ₩20,567 | ₩102,833 |
| Claude 3 Sonnet | ₩4,113 | ₩20,567 | |
| Claude 3 Haiku | ₩343 | ₩1,714 | |
| HyperCLOVA | HCX-003 | ₩5,000 | ₩5,000 |
| HCX-DASH-001 | ₩1,000 | ₩1,000 |
위 표를 보면, OpenAI의 GPT-4 Turbo 모델이 입력 토큰당 ₩13,711로 가장 비쌉니다. 반면, 구글의 Gemini Pro 1.5는 ₩9,598로 상대적으로 저렴한 가격을 자랑합니다. 특히, GPT-3.5 Turbo 모델은 매우 경제적인 가격으로 제공되고 있어, 예산이 한정된 기업이나 개인에게 좋은 선택이 될 수 있습니다.
2. 시간당 API 비용
이제 시간당 API 비용을 살펴보겠습니다. 아래 표는 미국 달러 기준으로 각 모델의 시간당 비용을 정리한 것입니다.
| 제공업체 | 모델 | 입력 비용 (시간당) | 출력 비용 (시간당) | 총 비용 (시간당) |
|---|---|---|---|---|
| OpenAI | GPT-4 Turbo | $41.62 | $124.85 | $166.46 |
| GPT-4 | $124.85 | $249.70 | $374.54 | |
| GPT-3.5 Turbo | $6.24 | $8.32 | $14.57 | |
| Gemini Pro 1.5 | $29.13 | $87.39 | $116.52 | |
| Gemini Pro 1.0 | $2.08 | $6.24 | $8.32 | |
| Anthropic | Claude 3 Opus | $62.42 | $312.12 | $374.54 |
| Claude 3 Sonnet | $12.48 | $62.42 | $74.91 | |
| HCX-003 | $15.15 | $15.15 | $30.30 |
위 표를 보면, OpenAI의 GPT-4 Turbo 모델이 시간당 총 비용이 $166.46로 가장 비쌉니다. 반면, 구글의 Gemini Pro 1.0은 시간당 총 비용이 $8.32로 매우 저렴합니다. 이러한 가격 차이는 기업의 예산에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.
3. 성능 비교
비용 외에도 성능은 매우 중요한 요소입니다. 각 모델의 성능을 비교하기 위해, 토큰 처리량과 응답 속도를 살펴보겠습니다.
3.1. 토큰 처리량
아래 표는 LLaMA3 모델의 시간당 토큰 처리량을 정리한 것입니다.
| 모델 | 유형 | 입력 토큰 처리량 | 출력 토큰 처리량 | 총 토큰 처리량 |
|---|---|---|---|---|
| LLaMA 70B | 128-128 | 9,878,400 | 9,878,400 | 19,756,800 |
| LLaMA 70B | 128-2048 | 615,600 | 9,849,600 | 10,465,200 |
| LLaMA 70B | 2048-128 | 18,432,000 | 1,152,000 | 19,584,000 |
| LLaMA 70B | 2048-2048 | 4,161,600 | 4,161,600 | 8,323,200 |
이 표를 보면, LLaMA 70B 모델이 128-128 유형에서 최대 19,756,800개의 토큰을 처리할 수 있습니다. 이는 대규모 데이터 처리에 매우 유리한 성능을 보여줍니다.
3.2. 응답 속도
응답 속도는 사용자가 AI와 상호작용할 때 매우 중요한 요소입니다. 구글의 Gemini 1.5 플래시 모델은 평균적으로 1만 자 입력 기준으로 40% 더 빠른 속도를 자랑합니다. 또한, 3만 2천 자 이상의 입력 시, 컨텍스트 캐싱 기능을 통해 입력 비용을 최대 4배 절감할 수 있습니다. 이는 대규모 데이터 처리 시 매우 유용한 기능입니다.
4. 비용 효율성 분석
비용 효율성을 분석하기 위해, 각 모델의 가격과 성능을 종합적으로 고려해야 합니다. 예를 들어, GPT-3.5 Turbo 모델은 가격이 저렴하면서도 괜찮은 성능을 제공합니다. 반면, GPT-4 Turbo는 높은 성능을 자랑하지만, 가격이 비쌉니다. 따라서, 사용자의 필요에 따라 적절한 모델을 선택하는 것이 중요합니다.
4.1. 예산이 한정된 경우
예산이 한정된 경우, GPT-3.5 Turbo나 Gemini Pro 1.0 모델을 고려하는 것이 좋습니다. 이 모델들은 상대적으로 저렴한 가격에 괜찮은 성능을 제공하므로, 소규모 프로젝트나 개인 사용자에게 적합합니다.
4.2. 대규모 프로젝트
대규모 프로젝트의 경우, GPT-4 Turbo나 Gemini Pro 1.5 모델을 고려할 수 있습니다. 이 모델들은 높은 성능과 처리량을 제공하므로, 대규모 데이터 처리에 유리합니다. 특히, Gemini Pro 1.5는 가격 대비 성능이 뛰어나므로, 많은 기업들이 선호하고 있습니다.
5. 결론을 넘어서는 선택
이제까지 구글의 버텍스 AI와 OpenAI API의 비용 효율성과 성능을 비교해보았습니다. 각 모델의 가격과 성능을 종합적으로 고려할 때, 사용자의 필요에 따라 적절한 선택이 필요합니다.
AI 기술이 발전하면서, 이러한 플랫폼들은 계속해서 업데이트되고 개선되고 있습니다. 따라서, 최신 정보를 지속적으로 확인하고, 자신의 프로젝트에 가장 적합한 모델을 선택하는 것이 중요합니다.
여러분의 AI 프로젝트에 도움이 되길 바라며, 궁금한 점이 있다면 언제든지 댓글로 남겨주세요! 😊✨
추가 자료
이 글이 여러분에게 유용한 정보가 되었기를 바랍니다. 다음 포스팅에서 또 만나요! 👋
