로컬 LLM 운영 비용은 실제 얼마일까? (100만 토큰당 € 기준, 측정값 포함)

(dev.to)

Dev.to OpenSource1일 전AI 모델

로컬 LLM 운영 비용은 실제 얼마일까? (100만 토큰당 € 기준, 측정값 포함)

로컬 LLM 운영 비용이 클라우드 API보다 항상 저렴할 것이라는 통념과 달리, 모델 크기와 전력 효율에 따라 오히려 클라우드 사용보다 더 높은 전기 요금이 발생할 수 있다는 실험적 증거를 제시합니다.

이 글의 핵심 포인트

1RTX 3090 기반 실험 결과, gemma3:1b 모델은 €0.118/1M 토큰으로 클라우드 API(€0.55)보다 약 5배 저렴함
2반면 gemma3:27b 모델은 전기 비용만 €0.706/1M 토큰에 달해 클라우드 API 사용보다 더 비쌈
3로컬 LLM 운영 비용의 핵심 메커니즘은 '토큰당 비용 = 전력량(Watts) ÷ 처리량(Throughput)'임
4gemma4:26b와 같은 최신 중형 아키텍처는 효율성을 개선하여 €0.272/1M 토큰의 비용을 달성함
5본 실험은 GPU 전력 소모만을 측정했으며, 하드웨어 감가상각이나 냉각 비용 등은 포함되지 않은 수치임

이 글에 대한 공공지능 분석

왜 중요한가?

LLM 도입을 고민하는 기업들에게 '로컬 구축=비용 절감'이라는 잘못된 가정을 바로잡아주며, 실제 인프라 운영 시 고려해야 할 전력 효율성 지표를 제시합니다.

어떤 배경과 맥락이 있나?

최근 데이터 보안 및 비용 최적화를 위해 오픈소스 모델을 자체 GPU에 올리려는 움직임이 늘고 있으나, 하드웨어 감가상각과 에너지 비용에 대한 정밀한 계산은 부족한 상태입니다.

업계에 어떤 영향을 주나?

모델의 파라미터 수뿐만 아니라 추론 효율성(Tokens per Watt)이 기업의 AI 인프라 전략을 결정짓는 핵심 KPI로 부상할 것입니다.

한국 시장에 어떤 시사점이 있나?

GPU 자원이 한정적인 한국 스타트업은 무조건적인 로컬 구축보다는, 작업 성격에 따라 초소형 모델(SLM)과 클라우드 API를 혼합하는 하이브리드 전략이 필수적입니다.

이 글에 대한 큐레이터 의견

많은 창업자가 데이터 주권 확보와 비용 절감을 위해 '로컬 LLM'이라는 달콤한 유혹에 빠지곤 합니다. 하지만 이번 실험은 모델의 파라미터 수만 늘어난 대형 모델을 로컬에서 돌리는 것이 오히려 클라우드 API(Flash-class)보다 비싼 '비용 역전 현상'을 일으킬 수 있음을 경고합니다. 즉, 인프라 구축 시 단순히 GPU를 보유하는 것을 넘어, 전력 대비 토큰 처리량(Tokens per Watt)이라는 새로운 효율성 지표를 관리해야 합니다.

물론 반론도 가능합니다. 로컬 운영의 비용에는 하드웨어 구매가(CAPEX), 냉각 시설, 유지보수 인건비 등 본 실험에서 제외된 막대한 숨은 비용이 존재하며 이를 포함하면 격차는 더 커질 수 있습니다. 따라서 스타트업은 모든 워크로드를 로컬화하려는 욕심을 버리고, 단순 태스크에는 초소형 모델(SLM)을, 복잡한 추론에는 클라우드 API를 사용하는 '모델 라우팅' 전략을 통해 비용과 성능의 트레이드오프를 정교하게 설계해야 합니다.

원문 보기 →