llm 효율 (2) 썸네일형 리스트형 OpenAI 프롬프트 캐싱: 비용 절감과 지연 시간 감소로 효율적인 AI 활용법! AI 모델을 사용할 때 가장 큰 고민 중 하나는 긴 입력 프롬프트로 인한 비용 부담과 응답 지연 시간입니다. 특히, RAG(Retrieval-Augmented Generation)처럼 긴 문서를 기반으로 AI 답변을 생성하는 작업을 할 때, 매번 동일한 프롬프트가 반복되면 비용이 급격히 증가할 수 있습니다. 이런 문제를 해결하기 위해 OpenAI는 최근에 프롬프트 캐싱 기능을 도입했습니다. 이 기능을 통해 동일한 입력에 대해 처리 속도를 높이고, 비용을 절감할 수 있는 방법을 알아보겠습니다.프롬프트 캐싱이란?**프롬프트 캐싱(Prompt Caching)**은 반복적으로 사용되는 프롬프트를 서버에 저장하여, 이후 동일한 프롬프트가 다시 들어왔을 때 이를 빠르게 처리하는 기능입니다. 즉, 처음 요청된 긴 프.. Langchain으로 LLM 효율 높이기: 비용 절감과 응답 속도 향상을 위한 캐시 활용법 캐시(Cache)란 무엇인가요?캐시는 자주 사용되는 데이터나 연산 결과를 임시로 저장해두어, 동일한 요청이 있을 때 다시 계산하지 않고 저장된 데이터를 반환하는 기술입니다. 이를 통해 데이터를 빠르게 가져올 수 있으며, 반복적인 연산을 줄여 리소스 사용량을 최적화할 수 있습니다.LLM 애플리케이션에 캐시를 적용하면 얻을 수 있는 이점대규모 언어 모델(LLM)을 사용할 때 동일한 쿼리나 유사한 질문이 반복적으로 들어올 수 있습니다. 매번 동일한 결과를 생성하는 대신 캐시된 결과를 반환하면 비용 절감과 응답 속도 향상이라는 두 가지 큰 이점을 얻을 수 있습니다.1. 비용 절감LLM 모델은 토큰을 처리할 때마다 비용이 발생합니다. 동일한 질문을 반복적으로 입력할 경우 매번 API를 호출하면 비용이 계속 누적됩.. 이전 1 다음
