한국어llm1 한국어 토큰 비용 (토크나이저, BPE, 비용 절감) 솔직히 저는 처음에 이게 제 실수인 줄 알았습니다. 영어 테스트 문서로 월 예산을 잡았는데, 실제 한국어 문서를 넣었더니 토큰이 두 배 가까이 나왔습니다. 한국어 LLM 서비스를 만들 때 가장 먼저 맞닥뜨리는 이 비용 구조 문제, 생각보다 많은 분들이 같은 곳에서 넘어집니다.한국어가 토크나이저에서 불리한 이유현재 대부분의 대형 언어 모델은 BPE(Byte Pair Encoding) 방식의 토크나이저를 사용합니다. 여기서 BPE란 자주 등장하는 문자 조합을 하나의 토큰으로 묶는 알고리즘으로, 학습 데이터에서 많이 등장한 언어일수록 더 긴 문자열을 하나의 토큰으로 처리하게 됩니다(출처: arXiv - BPE 토크나이제이션 연구). 쉽게 말해, 영어는 단어 하나가 토큰 하나에 가깝게 처리되는 반면, 한국어는 .. 2026. 5. 10. 이전 1 다음
