LLM API: 격차 해소를 위한 팁

모르는 언어를 사용하는 국가를 방문할 때는 대화 내용을 번역해 줄 친구에게 의지하거나, 길을 물어볼 때 번역 앱에 의존할 수 있습니다. 이렇게 하면 특히 짧은 여행의 경우 해당 언어를 전부 배울 필요가 없습니다.

대규모 언어 모델(LLM) 영역에서 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)는 번역기 역할을 하여 LLM과 인공 지능(AI) 애플리케이션 간의 원활한 교환을 가능하게 합니다. 이러한 인터페이스는 자연어 처리(NLP) 및 자연어 이해 기능을 소프트웨어 시스템에 통합할 수 있도록 합니다.

LLM API를 통해 기업은 AI 모델 을 워크플로에서 활용할 수 있습니다. 예를 들어 온라인 소매업체는 고객 서비스 챗봇을 언어 모델에 연결해 자연스럽고 매력적인 상호작용을 촉진하는 맞춤형 응답을 제공할 수 있습니다. 마찬가지로 기업은 AI 코딩 어시스턴트를 LLM에 연결하여 보다 강력한 코드 분석 및 생성을 수행할 수 있습니다.

LLM API는 일반적으로 일련의 단계를 따르는 요청-응답 아키텍처를 기반으로 합니다.

1. 애플리케이션은 일반적으로 HTTP(Hypertext Transfer Protocol) 요청 형식으로 API에 요청을 보냅니다. 전송하기 전에 앱은 먼저 요청을 모델 변형, 실제 프롬프트 및 기타 매개 변수와 같은 정보가 포함된 API의 필수 데이터 형식(일반적으로 JavaScript Object Notation 또는 JSON)으로 변환합니다.

2. API는 요청을 받으면 처리를 위해 LLM으로 전달합니다.

3. 머신 러닝 모델은 콘텐츠 생성, 질문 답변, 감성 분석, 텍스트 생성 또는 텍스트 요약과 같은 NLP 기술을 활용하여 API에 전달하는 응답을 생성합니다.

4. API는 응답을 애플리케이션에 다시 전달합니다.

LLM API에 액세스하려면 사용자는 선택한 제공업체에 가입하고 인증을 위한 API 키를 생성해야 합니다.

가격은 LLM API의 중요한 구성 요소입니다. 공급업체는 모델에 따라 다양한 가격대를 제공합니다.

LLM API 가격 책정이 어떻게 작동하는지 이해하려면 먼저 토큰의 개념을 파악해야 합니다. 언어 모델의 경우 토큰은 기계가 읽을 수 있는 단어의 표현입니다. 토큰은 문자, 문장 부호, 단어의 일부 또는 전체 단어 자체일 수 있습니다.

토큰은 모델이 입력으로 받아들이고 처리하고 아웃풋으로 생성할 수 있는 가장 작은 텍스트 단위입니다. 이는 가격 책정의 기준이 됩니다. 대부분의 공급업체는 LLM API 액세스에 대해 1,000개 또는 1,000만 개의 토큰당 요금을 청구하는 종량제 가격 책정 모델을 사용하며, 입력 및 아웃풋 토큰에 대해 별도의 가격을 책정합니다.

이 토큰 기반 요금제는 LLM 실행과 관련된 계산 및 처리 비용을 반영합니다. 또한 투명성과 유연성을 제공하여 기업마다 다른 사용 패턴을 수용할 수 있습니다.

기업 데이터 또는 서비스를 LLM API가 제공하는 AI 계층과 결합하면 더욱 강력한 실제 애플리케이션을 만들 수 있습니다. 다음은 LLM API가 제공할 수 있는 몇 가지 이점입니다.

• 접근성: 기업은 AI에 대한 포괄적인 지식이나 전문 지식이 없어도 AI 언어 기능을 활용할 수 있습니다. 또한 자체 모델 및 관련 인프라 개발에 비용을 투자할 필요가 없습니다.
• 사용자 지정: LLM API를 통해 조직은 대규모 언어 모델을 미세 조정하여 특정 작업이나 도메인에 맞게 맞출 수 있습니다.
• 정기적인 업데이트: 공급자는 성능을 개선하고 AI의 빠른 변화 속도를 따라잡기 위해 알고리즘을 정기적으로 업데이트합니다.
• 확장성: LLM API는 일반적으로 대량의 요청을 동시에 처리할 수 있으며, 비즈니스가 성장함에 따라 확장할 수 있습니다.

이러한 이점에도 불구하고 LLM API에는 다음과 같은 과제도 있습니다.

• 비용: 이러한 인터페이스는 특히 대용량 또는 사용량이 대규모일 경우 비용이 많이 들 수 있습니다. 기업은 LLM API의 가치를 극대화하기 위해 비용을 효과적으로 관리해야 합니다.
• 보안 취약성: 악의적인 공격자는 민감한 데이터 추출, 멀웨어 설치 또는 대량의 요청을 전송하여 분산 서비스 거부(DDoS) 공격을 수행하는 등의 악의적인 목적으로 API 엔드포인트를 사용할 수 있습니다.

LLM API는 기업이 AI를 통해 애플리케이션의 잠재력을 최대한 실현할 수 있는 가능성을 열어줍니다. 다음은 기업이 LLM API를 보다 효율적으로 사용하는 데 도움이 되는 5가지 기법입니다.

사용 사례에 가장 적합한 언어 모델을 선택하세요. 기본 기능부터 시작하여 점차 고급 기능으로 업그레이드하세요.

예를 들어, 감성 분석만을 목적으로 한다면 더 작고 오래되고 비용 효율적인 모델이 적합할 것입니다. 그러나 고객 서비스 챗봇이나 번역 앱과 같이 신속한 실시간 응답을 원하는 경우에는 더 크고 최신 모델을 선택할 수 있습니다. 보다 복잡한 작업에는 가장 강력한 최신 모델이 필요할 수 있습니다.

일부 제공업체는 특정 사용 사례에 맞는 API와 모델을 제공하기도 합니다. OpenAI의 Assistants API는 AI 어시스턴트를 구축하는 것이 목적이고, Mistral은 코딩과 컴퓨팅 비전 작업을 위한 API를 보유하고 있습니다. API 미세 조정을 고려하여 조직의 학습 데이터로 모델을 미세 조정할 수도 있습니다.

LLM API 사용 비용은 빠르게 누적될 수 있으므로 사용량을 주시하세요. 대부분의 제공업체는 토큰 사용을 모니터링하고 월 지출 한도를 설정하여 비용을 관리할 수 있는 대시보드 또는 툴을 제공합니다. 예산에 더 적합하고 더 많은 가치를 제공할 수 있는 가격 및 알고리즘 변경 사항에 대한 최신 정보를 받아보세요.

일부 제공업체는 특정 서비스에 대해 더 저렴한 가격이나 할인을 제공합니다. OpenAI와 같은 Google의 Gemini API는 일련의 입력 토큰을 캐시에 저장하여 다음 요청에서 검색할 수 있도록 하는 컨텍스트 캐싱에 대해 더 저렴한 가격대를 제공합니다. 이 방법은 챗봇의 반복 명령, 데이터 세트에 대한 반복 쿼리, 코드베이스에 대한 유사한 버그 수정 등 반복적인 콘텐츠를 모델에 전달할 때 유용합니다.

한편, OpenAI는 Batch API를 통해 일괄 처리 할인을 제공합니다(Anthropic과 Mistral에도 유사한 API가 있습니다). 이러한 비동기 처리는 긴 문서를 요약하거나 콘텐츠를 분류하는 등 즉각적인 응답이 필요하지 않은 대규모 데이터 세트에 대한 요청 그룹을 전송할 때 비용 효율적인 옵션이 될 수 있습니다.

무료 LLM API 티어를 활용하세요. 이러한 티어는 무료이지만 토큰이나 사용량에 제한이 있습니다. 예산이 부족한 기업의 경우 무료 LLM API 티어는 앱을 테스트하거나 프로토타입을 구축하는 데 적합할 수 있습니다.

API 보안은 모든 조직에 필수입니다. 다음은 LLM으로 API 상호 작용을 보호하는 몇 가지 방법입니다.

• LLM API를 통과하는 정보를 암호화하는 보안 프로토콜을 구현하여 전송 중인 데이터를 보호하세요.
• 권한이 있는 사용자만 API 키에 액세스할 수 있도록 액세스 제어 정책을 설정하고 API 자체에 대한 액세스를 제한하세요.
• LLM API를 통해 데이터 세트를 보내기 전에 해당 데이터 세트에서 민감한 정보를 제거하세요.
• 선택한 LLM API 제공업체의 보안 조치 및 정책을 평가하세요.

토큰은 비용을 유발하므로 입력 토큰 수를 최소화하면 비용을 낮추고 성능을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 입력 토큰을 최소화하는 한 가지 방법은 토큰 최적화를 사용하는 것인데, 이는 프롬프트 엔지니어링 전술에서 많이 차용한 것입니다.

다음은 토큰 최적화를 위한 몇 가지 전략입니다.

• 명확하고 간결한 프롬프트를 작성하세요. 직접적인 언어와 집중된 지침을 사용하세요.
• 긴 프롬프트를 피할 수 없는 경우 긴 프롬프트를 의미 있는 작은 부분으로 나누세요.
• 중복 데이터와 불필요한 세부 정보를 제거하세요.
• 체계적이고 일관된 형식에 따라 짧고 대표성이 높은 예시를 맥락에 맞게 제공하세요. 모델이 작업을 이해하는 데 꼭 필요한 정보만 포함하세요.

관련 최적화 기술을 적용한 후에는 모델의 아웃풋에 따라 프롬프트를 지속적으로 개선하세요. 이러한 아웃풋을 검증하여 정확하고 올바른지 확인하세요.

사용 패턴을 관찰하여 예산에 부합하는지, 가장 비용 효율적인 모델을 구현하고 있는지 확인합니다. 선택한 모델의 효과를 극대화하기 위해 응답 시간, 지연 시간, 오류율 등의 메트릭에 따라 LLM API 성능을 추적하는 API 모니터링 솔루션을 활용하세요.

LLM API는 성장하는 시장입니다. 많은 LLM 개발자가 자체 API를 보유하고 있으며, 다른 외부 API 제공업체는 다양한 대규모 언어 모델에 대한 액세스를 제공합니다.

독립적인 벤치마킹 회사인 Artificial Analysis는 지연 시간, 아웃풋 속도, 품질 및 가격과 같은 메트릭에서 다양한 API 엔드포인트를 비교하고 순위를 매기는 인기 있는 LLM API 리더보드 (ibm.com 외부 링크)를 유지 관리합니다.

다음은 몇 가지 인기 있는 LLM API입니다.

AI 리서치 회사인 Anthropic은 Claude 계열의 대규모 언어 모델을 위한 API (ibm.com 외부 링크)를 보유하고 있습니다. 이러한 모델에는 최신 프리미엄 제품인 Claude 3.5 Sonnet, 가장 빠르고 비용 효율적인 모델인 Claude 3.5 Haiku, 복잡한 작업을 위한 강력한 모델인 Claude 3 Opus가 있습니다. Claude 3 Haiku 및 Claude 3 Sonnet와 같은 구형 모델 버전에서도 API를 사용할 수 있습니다.

API에 액세스하는 방법에는 세 가지가 있습니다(ibm.com 외부 링크). Anthropic의 웹 콘솔, GitHub의 Python 및 TypeScript로 된 개발자 라이브러리, Amazon Bedrock 및 Google Cloud Vertex AI와 같은 파트너 플랫폼.

AI 회사인 Cohere는 엔터프라이즈 사용 사례를 위해 특별히 제작된 LLM인 Command R+를 위한 자체 API(ibm.com 외부 링크)와 검색 증강 생성(RAG) 및 에이전트형 AI 기능에 최적화된 생성형 AI 모델 Command R을 제공합니다. 개발자는 Cohere의 명령줄 인터페이스 도구를 사용하거나 GitHub의 Go, Java, Python 및 TypeScript 라이브러리를 통해 API에 액세스(ibm.com 외부 링크)할 수 있습니다.

구글은 대규모 언어 모델의 Gemini 제품군을 위한 API(ibm.com 외부 링크)를 제공합니다. 이러한 모델에는 가장 빠른 멀티모달 AI 모델인 Gemini 1.5 플래시, 가장 작은 모델인 Gemini 1.5 Flash-8B, 차세대 모델인 Gemini 1.5 Pro, 1세대 모델인 Gemini 1.0 Pro가 포함됩니다.

개발자는 Google AI Studio 및 Google Cloud Vertex AI에서 Gemini API에 액세스(ibm.com 외부 링크)할 수 있습니다. 소프트웨어 개발 라이브러리는 다양한 프로그래밍 언어로도 사용할 수 있습니다.

IBM Granite™ 는 IBM의 주력 LLM 파운데이션 모델 시리즈입니다. 개발자는 IBM watsonx 플랫폼에서 API를 사용하여 Granite 3.0 모델, 특히 20억 개 및 80억 개의 매개변수가 있는 명령 조정 모델인 Granite 3.0 2B Instruct 및 Granite 3.0 8B Instruct에 액세스할 수 있습니다. Granite 3.0 오픈 소스 모델은 Google Vertex AI 및 Hugging Face와 같은 플랫폼 파트너를 통해서도 제공됩니다.

Llama는 Meta의 오픈 소스 AI 모델입니다. Llama 3 모델, 특히 3.1 버전은 Meta의 다양한 에코시스템 파트너의 API를 통해 액세스할 수 있습니다(링크는 ibm.com 외부에 있습니다).

Meta는 또한 Llama 모델을 기반으로 구축된 AI 앱의 개발과 배포를 간소화하기 위해 Llama Stack(ibm.com 외부에 링크 있음)을 출시했습니다. Llama Stack은 에이전트, 추론, 메모리 및 안전을 위한 상호 운용 가능한 API 세트로 구성됩니다.

Mistral AI는 Mistral Large, Mistral Small 및 Ministral과 같은 프리미어 모델과 Mistral NeMo 및 Mistral 7B를 포함한 무료 모델을 위한 다양한 API 엔드포인트(ibm.com 외부 링크)를 보유하고 있습니다. 이 회사는 미세 조정 API도 제공합니다. Mistral API는 자체 La Plateforme 개발 플랫폼과 IBM watsonx 및 Microsoft Azure AI와 같은 파트너 플랫폼을 통해 액세스할 수 있습니다.

ChatGPT를 만든 회사인 OpenAI는 여러 모델에 대한 API를 제공합니다(ibm.com 외부 링크). 이러한 API에는 최신 생성형 사전 학습된 트랜스포머(GPT) 모델 GPT-4o 및 GPT-4o mini와 GPT-4 Turbo 및 GPT-3.5 Turbo와 같은 이전 OpenAI GPT 모델이 포함됩니다.

OpenAI의 텍스트 생성 모델은 채팅 완성 API 엔드포인트를 사용하지만, 다른 API에는 OpenAI의 이미지 모델을 위한 Images API, Text to Speech 모델을 위한 Audio API, 저지연 애플리케이션을 위한 Realtime API가 있습니다. 개발자는 다양한 프로그래밍 언어로 OpenAI 플랫폼과 소프트웨어 개발 라이브러리를 통해 OpenAI API에 액세스할 수 있습니다.

LLM API는 AI 파이프라인에서 중요한 역할을 합니다. LLM의 추론 능력과 프로그래밍된 인터페이스의 유용성을 결합함으로써 LLM API는 대규모 언어 모델과 엔터프라이즈 애플리케이션 간의 격차를 해소합니다. LLM API의 내부 작동 방식과 이를 효율적으로 사용하는 방법을 이해하면 기업이 AI를 시스템에 더 잘 통합하는 데 도움이 될 수 있습니다.