AI API 비용 최적화
모델 선택, 프롬프트 캐싱, 컨텍스트 제어, 워크로드 라우팅, 작업당 비용 측정을 통해 토큰 지출을 줄입니다.
개발 흐름 순서대로 학습하세요.
결정부터 시작해 구현으로 이동하고 운영 점검으로 마무리하세요.
구조화된 학습 경로
작업을 측정하기
1
성공한 사용자 결과당 총 비용을 추적합니다.
티어를 선택하기
2
품질이 결과를 바꾸는 경우에만 프리미엄 모델을 사용합니다.
컨텍스트를 제어하기
3
검색 범위를 줄이고 안정적인 프롬프트 접두어를 캐시합니다.
예산을 강제하기
4
실행 전에 요청별 및 워크플로별 한도를 설정합니다.
개별 글이 아니라 주제 권위를 쌓으세요.
핵심 가이드
안내형 시작점 5개
고객 지원 자동화 비용 절감
단순 분류는 경량 모델로 보내고, 에스컬레이션된 사례에는 프리미엄 추론을 사용합니다.
해결된 티켓당 비용 측정
정책 및 제품 컨텍스트 캐시
작업 복잡도에 따라 라우팅
수정률 모니터링
가이드를 요청으로 전환하세요.
Playground에서 모델을 먼저 시도한 뒤, Quickstart로 같은 패턴을 Python 또는 Node.js에 적용하세요.
모든 성장 주제를 살펴보세요.
자주 묻는 질문
AEO 대응 답변
LLM 비용에 가장 좋은 지표는 무엇인가요?
성공한 작업당 비용은 재시도, 출력 길이, 품질 실패를 포함하므로 백만 토큰당 가격보다 더 유용합니다.
저가형 모델은 항상 비용을 절감하나요?
아니요. 더 많은 재시도, 더 긴 프롬프트 또는 사람의 수정이 필요한 경우 가격이 저렴한 모델의 경우 총 비용이 증가할 수 있습니다.