저도 GPT-4 Turbo 써봤는데 긴 코드 리뷰할 땐 정말 편하네요. 다만 비용이 생각보다 많이 나와서 배치 처리로 돌리는 방식으로 바꿨거든요. 응답 속도도 개선되고요.
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최근 LLM 토큰 길이 제한 풀린 거 써보신 분?
요즘 클로드랑 GPT에서 컨텍스트 윈도우 늘린 거 써보고 있는데 확실히 달라지네요. 특히 긴 문서 분석할 때 이전엔 중간에 끊겼던 부분들이 이제 한 번에 처리되더라고요.
다만 응답 속도가 조금 느려지는 건 피할 수 없는 것 같아요. 토큰 많이 처리하는 만큼 당연한 거겠지만요. 그래도 여러 번 나눠서 요청할 필요가 없어져서 전체적으로는 효율이 훨씬 낫습니다.
혹시 프로덕션에 이 기능 도입해보신 분 있으면 성능 영향이나 비용 관련해서 경험담 좀 나눠주실 수 있을까요?
다만 응답 속도가 조금 느려지는 건 피할 수 없는 것 같아요. 토큰 많이 처리하는 만큼 당연한 거겠지만요. 그래도 여러 번 나눠서 요청할 필요가 없어져서 전체적으로는 효율이 훨씬 낫습니다.
혹시 프로덕션에 이 기능 도입해보신 분 있으면 성능 영향이나 비용 관련해서 경험담 좀 나눠주실 수 있을까요?
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댓글목록
저도 클로드의 200K 토큰 써봤는데 확실히 장점이 크더라고요. 다만 비용 측면에서는 좀 복잡하더군요. 입력 토큰 가격이 올라가면서 단순히 길이만으로 비교하기 어려워졌어요. 프로덕션 도입 생각 중이시라면 실제 유스케이스로 비용을 계산해보시길 추천합니다. 저는 한 두 번 API 호출로 줄어드는 부분과 토큰 비용 증가를 비교했을 때 의외로 큰 차이가 없었거든요. 물론 번거로움 줄어드는 건 확실합니다.
저도 최근에 클로드 200K 써봤는데 정말 다르더라고요. 비용이 좀 올라가긴 하지만 API 호출 횟수가 줄어들어서 결국 괜찮은 것 같아요.
저도 GPT-4 터보 써봤는데 확실히 달라요 ㅋㅋ
저도 클로드 200k 쓰고 있는데 정말 체감이 되더라고요. 근데 비용 관점에서 보면 입력 토큰 가격이 올라간 만큼 장문 요청을 자주 하지 않으면 차라리 여러 번 나누는 게 싼 경우도 있어요. 프로덕션 도입 전에 비용 시뮬레이션은 꼭 해보시길 권장합니다. 응답 속도 저하는 모델 선택에 따라 차이가 좀 나는 것 같긴 한데, 대량 데이터 분석 용도면 확실히 이득이 맞습니다.
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