생성 AI 기반 챗봇의 비용 경제학을 이해하는 것은 여러 중요한 요소를 포함합니다. 주요 상업적 대형 언어 모델(LLM)의 높은 비용은 지속 가능하지 않을 수 있으며, 여러 사용 사례에서 비용이 상당히 증가할 수 있습니다. 또한, 특정 요구를 충족하기 위해 다양한 LLM을 테스트하는 과정에서 보이지 않는 비용이 종종 누적됩니다. 게다가, 상업적 LLM 벤더 API를 사용할 때 민감한 기업 데이터를 보호하기 위해 민감한 데이터 유출을 감지하고 방지하는 가드레일과 감사 및 법적으로 허용된 학습을 위한 게이트웨이가 필요합니다. 또한, 긴 컨텍스트 길이를 가진 대형 LLM은 일반적으로 응답 시간이 느려 전체 효율성에 영향을 미치므로 비용과 지연 시간 간의 절충점을 고려해야 합니다.
