토큰(Token)이란 무엇인가?

ChatGPT와 같은 거대 언어 모델(Large Language Model, LLM) 기반 AI 챗봇을 사용하다 보면 종종 '토큰(token)'이라는 용어를 접하게 됩니다. 도대체 토큰이 무엇일까요? 이 용어는 AI가 인간의 언어를 이해하고 생성하는 데 핵심적인 개념입니다. 이번 포스팅에서는 토큰의 개념과 역할을 알기 쉽게 설명하고, 나아가 AI 서비스를 사용할 때 토큰이 어떤 의미를 가지며 비용 측면에서 왜 중요한지도 알아보겠습니다.

토큰이란? 작은 언어 단위의 의미

토큰은 AI 언어 모델이 텍스트 데이터를 이해하고 처리하기 위해 사용하는 가장 작은 단위의 언어 조각입니다. 쉽게 말해, 문장이나 단어를 더 작은 조각으로 쪼갠 하나하나의 덩어리가 토큰입니다. 일반적으로 한 단어가 하나의 토큰이 될 수도 있지만, 단어가 여러 토큰으로 나뉘는 경우도 많습니다. 예를 들어 영어 단어 "unbreakable"은 "un-", "break", "able"처럼 세 개의 토큰으로 분해될 수 있습니다. 마찬가지로 한국어 문장 "AI는 멋지다"를 토큰화하면 "AI", "는", "멋지다"의 세 토큰으로 분리됩니다. 또한 띄어쓰기나 문장 부호도 토큰으로 취급됩니다. 예를 들어 문장 "AI rocks!"를 토큰화하면 "AI", "rocks", 그리고 "!"처럼 느낌표도 별도의 토큰이 됩니다. 이렇게 텍스트를 개별 토큰 단위로 나누는 과정을 **토큰화(tokenization)**라고 부릅니다.

토큰화를 거친 텍스트는 컴퓨터가 이해할 수 있는 숫자 형태의 정보로 변환됩니다. AI 모델은 문자 그 자체를 인식하는 것이 아니라, 토큰으로 분리된 텍스트를 일련의 숫자 벡터로 바꾸어 처리합니다. 이러한 변환을 통해 AI는 인간의 언어를 수치적으로 표현된 토큰의 나열로 받아들이고 이해할 준비를 하게 됩니다.

토큰이 중요한 이유

첫째로, 토큰은 AI가 언어를 이해하는 방식의 기반입니다. 토큰 단위로 텍스트를 분석하면 단어 자체의 의미뿐만 아니라 문맥상의 뉘앙스까지 파악하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 "This is just perfect." 같은 문장은 문맥에 따라 긍정적으로도 부정적으로도 해석될 수 있습니다. AI 언어 모델은 문장을 구성하는 토큰들의 순서와 관계를 학습하여 이러한 미묘한 의미 차이까지 이해할 수 있게 됩니다. 이처럼 토큰은 단순한 단어 조각이 아니라, 문맥을 이해하고 추론하는 데 핵심적인 단위입니다.

둘째로, 토큰은 효율적인 데이터 처리와 모델 성능에 직결됩니다. 앞서 설명한대로 AI 모델은 토큰화된 데이터를 숫자로 변환해 처리하기 때문에, 텍스트를 토큰으로 잘게 나누는 과정이 필수적입니다. 토큰 단위로 나누면 방대한 텍스트도 모델이 빠르게 계산할 수 있는 형태로 변환되어 패턴 인식, 텍스트 분류, 문장 생성 등 다양한 작업을 효율적으로 수행할 수 있습니다. 또한 토큰화를 통해 불필요한 공백이나 문장 부호 등을 걸러내거나 별도로 처리함으로써, 모델이 핵심 정보에 집중하도록 도와줍니다.

셋째로, 토큰은 AI 모델의 한계와 밀접한 관련이 있습니다. 모든 AI 언어 모델에는 한 번에 처리할 수 있는 토큰의 양에 한계가 있습니다. 이를 컨텍스트 창(context window)이라고 부르며, 쉽게 말해 한꺼번에 기억하고 처리할 수 있는 토큰의 범위를 뜻합니다. 예를 들어 많이 사용되는 GPT-4와 같은 모델은 한 번에 대략 8,000~32,000개의 토큰(수 페이지 분량의 텍스트)을 처리할 수 있고, Anthropic의 Claude 모델은 최대 100,000개 이상의 토큰을 처리할 수 있다고 알려져 있습니다. 심지어 일부 최신 연구 모델은 수십만에서 백만 개 이상의 토큰 길이의 컨텍스트도 다룰 수 있다고 합니다. 그러나 대다수의 상용 AI 모델에서는 이 컨텍스트 창이 수천~수만 토큰 수준으로 제한됩니다. 모델은 이 한정된 범위 안에서만 앞뒤 문맥을 참고하여 응답을 만들어내므로, 질문이나 지시를 할 때 너무 많은 정보를 한꺼번에 넣으면 모델이 모두 기억하지 못할 수 있습니다. 따라서 요청하고자 하는 내용 중 중요한 부분을 간결하게 입력하는 것이 효과적입니다. 토큰화를 이해하면 이러한 모델의 한계를 파악하여, 중요한 정보를 우선 전달하고 덜 중요한 부분은 생략하거나 나누어 입력하는 등 효율적인 프롬프트 작성이 가능합니다.

토큰과 AI 서비스 이용 및 비용

토큰 개념을 알면 AI 서비스를 현명하게 이용하는 데 큰 도움이 됩니다. 오늘날 많은 AI 서비스들은 토큰의 사용량을 기준으로 비용을 책정하고 있기 때문입니다. 쉽게 말해, 내가 얼마나 많은 토큰을 모델에 입력했고 모델이 얼마나 많은 토큰을 출력했는지가 곧 그만큼의 연산 자원 사용으로 이어지고, 이에 따라 요금이 결정됩니다. 예를 들어 OpenAI의 ChatGPT API 등 대부분의 생성형 AI API는 1,000토큰당 얼마와 같은 식으로 가격이 매겨져 있습니다. 토큰은 결국 AI 모델이 처리하는 텍스트 분량의 단위이므로, 토큰 수를 세는 것은 사용량을 측정하는 자연스러운 방법입니다.

그렇다면 실제로 1토큰은 글자나 단어로 어느 정도 분량일까요? OpenAI에 따르면 일반적인 영어 텍스트의 경우 1토큰은 약 4자 또는 0.75단어 정도에 해당하며, 100토큰은 대략 75단어 분량이라고 합니다. 한두 문장은 약 30토큰, 한 단락(약 100~150단어)은 100토큰 정도로 볼 수 있다는 안내도 있습니다. 흥미롭게도 영어 이외의 언어는 동일한 문장이라도 토큰 수가 더 많이 나오는 경향이 있다고 합니다. 실제 예시로 스페인어 문장 "¿Cómo estás?"(10자)는 5토큰으로 분해되는데, 영어에 비해 문자 대비 토큰 비율이 높습니다. 한국어 역시 조사나 어미 변화 등이 있어서, 같은 내용이라도 영어보다 토큰 수가 다소 늘어날 수 있습니다. 이런 점을 감안하면, AI 모델에 긴 프롬프트를 보낼 때 자신이 사용하고 있는 언어에서 몇 토큰이나 소비될지를 가늠해보는 것이 중요합니다.

요컨대 AI 모델과 대화할 때는 입력한 질문이나 지시의 길이, 그리고 모델의 응답 길이가 모두 토큰으로 환산되어 사용량으로 계산됩니다. 긴 문장을 많이 입력하거나 모델이 긴 답변을 내놓을수록 더 많은 토큰이 소비되고, 이는 곧 비용 증가로 이어집니다. 반대로 짧은 질문 한두 개만 하고 간단한 답만 얻는다면 사용되는 토큰이 적어 비용도 매우 낮게 나오겠지요. 따라서 효율적으로 AI를 활용하려면 필요한 정보는 최대한 간결하게 물어보고, 불필요하게 중복되는 요청은 피하는 것이 좋습니다. 또한 모델의 컨텍스트 한계를 넘지 않도록 토큰 수를 조절하는 것도 중요합니다.

이러한 이유로 토큰 기반 과금 모델을 채택한 AI 서비스들은 보통 사용량을 시각화해 주거나, 몇 토큰을 썼는지 알려주는 도구를 제공합니다. 예를 들어 OpenAI의 개발자 도구에서는 입력 문장을 넣으면 몇 토큰인지 세어보는 토크나이저(tokenizer) 기능을 제공하여, 미리 토큰 수를 계산해볼 수도 있습니다. 토큰을 의식하며 AI를 사용하면 과도한 지출을 막고 비용을 절감하는 데 큰 도움이 됩니다.

한편, 최근에는 다양한 AI 모델을 한 플랫폼에서 제공하면서 사용한 만큼만 비용을 지불하도록 하는 서비스들도 등장하고 있습니다. PayPerChat 역시 그러한 서비스 중 하나로, 구독형 요금제가 아니라 필요한 만큼 크레딧을 충전해 두고 쓴 만큼만 차감되는 방식의 AI 챗봇 플랫폼입니다. PayPerChat의 가장 큰 장점은 한 곳에서 여러 AI 모델을 선택해서 사용할 수 있다는 점입니다. 이 플랫폼에서는 OpenAI의 ChatGPT (GPT-4), Anthropic의 Claude, Google의 Gemini 등 업계의 대표적인 최신 모델들을 모두 접할 수 있습니다. 따라서 각각의 서비스를 개별적으로 구독하지 않아도, 한 번의 충전으로 다양한 AI 모델을 활용할 수 있다는 경제성이 돋보입니다. 필요한 때에 필요한 만큼만 지불하며 여러 뛰어난 AI 모델을 활용할 수 있으므로, 개인 사용자부터 비즈니스 사용자까지 유연하고 효율적인 AI 활용이 가능합니다.

결론

정리하면, 토큰은 AI 언어 모델이 언어를 처리하는 데 사용하는 기본 단위이자 일종의 "언어 조각"입니다. 우리가 일상적으로 쓰는 문장은 모두 토큰의 나열로 모델에 전달되며, AI는 이 토큰들을 통해 인간의 언어를 이해하고 새로운 문장을 만들어냅니다. 토큰의 개념을 이해하는 것은 단순한 호기심 해소를 넘어, AI 챗봇을 효과적으로 활용하는 데 꼭 필요합니다. 토큰 수를 염두에 두고 프롬프트를 작성하면 모델의 한계를 넘지 않으면서 원하는 답변을 얻을 확률을 높일 수 있고, 비용도 합리적으로 관리할 수 있습니다. 특히 PayPerChat과 같이 다양한 모델을 토큰 기반으로 제공하는 서비스를 이용하면, 한층 더 스마트하게 최첨단 AI들의 능력을 경험할 수 있을 것입니다. 앞으로도 토큰에 대한 이해를 바탕으로 AI를 더욱 똑똑하게 활용해 보세요!

참고 링크

• PayPerChat 서비스 소개
• OpenAI 토큰 가이드
• Anthropic Claude 소개
• Google Gemini 공식 페이지