AI 비용 잡는 '프롬프트 옵스' 뜬다…챗GPT 시대의 뉴 인프라

더 크고 정교한 대규모 언어모델(LLM)의 등장이 이어지며, AI 사용에 따른 비용과 계산 자원 낭비에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히 비효율적인 입력문과 과도한 문맥 확장이 가져오는 비용 부담이 커지자, 이를 해결하려는 새로운 접근인 ‘프롬프트 옵스(prompt ops)’가 주목을 받고 있다.

프롬프트 옵스는 AI 모델에 대한 질의 방식뿐 아니라 질의·응답의 생명 주기를 관리하는 프로세스로 진화하고 있다. 단순히 좋은 문장을 작성하는 ‘프롬프트 엔지니어링’을 넘어서, 질문 구조 최적화, 문맥 길이 조절, 출력 토큰 감소 등 운영적인 관점에서 AI 질의 최적화를 구현하는 것이 목표다.

IDC의 크로포드 델 프레테 사장은 "프롬프트 엔지니어링이 문장을 창작하는 일이라면, 프롬프트 옵스는 그것을 출판하고 지속해서 다듬는 일과 같다"고 설명했다. 그는 프롬프트 옵스를 "AI와 상호작용하는 방식을 선별하고 조율해 효율을 극대화하는 작업"이라고 소개했다.

벡터 인스티튜트의 응용과학자인 데이비드 에머슨은 "입력과 출력 토큰이 많아질수록 연산량은 기하급수적으로 증가하며, 이는 곧 전력 소모와 비용 상승으로 이어진다"고 지적했다. 특히 일부 고성능 모델은 단순한 질문에도 불필요하게 장황한 답변을 내어, 추가적인 후처리 과정과 반복 질의를 불러오는 경우가 많다고 밝혔다.

예를 들어 '사과가 몇 개인가'라는 단순 산수 문제에도 긴 설명을 한 뒤 핵심 답을 감추는 경우가 많아, 추가 API 호출을 해야 정확한 답을 얻는 경우가 있다. 이러한 반복은 더 많은 토큰을 소비하고, 결과적으로 *비효율적인 비용 감당*으로 이어진다.

따라서 프롬프트 설계 시, 질의 구조를 더 명확하게 해 모델이 즉답을 내리도록 유도해야 한다. 예컨대 출력 문장을 "The answer is..."로 시작하거나, 정답을 굵은 글씨로 감싸 기존보다 직접적인 답변을 유도하는 방식이 대표적이다.

에머슨은 "프롬프트 문장이 구체적일수록 불필요한 프로세스가 줄고, 결과가 효율적으로 도출된다"고 조언했다. 동시에 체인 오브 쏘트(Chain-of-Thought)나 셀프 리파인먼트와 같은 고차원 기법을 무분별하게 사용하는 것도 비용 증가의 원인이 될 수 있다고 경고했다.

또한, 지나치게 긴 문맥을 삽입해 모든 자료를 던져넣는 ‘주방 싱크대 방식(everything but the kitchen sink)’ 역시 연산 낭비를 부추긴다. 모델의 성능을 끌어올릴 수는 있지만, 반드시 비용 효율적인 접근은 아니라고 에머슨은 설명했다.

이러한 문제를 해결하기 위한 초기 프롬프트 옵스 플랫폼들도 속속 등장하고 있다. 쿼리팔(QueryPal), 프롬프트어블(Promptable), 리버프(Rebuff), 트루렌즈(TrueLens) 등이 대표적인 사례다. 향후 프롬프트 옵스 분야가 본격적으로 자리잡으면, AI 에이전트가 자율적으로 문장을 조율하고 최적의 프롬프트를 작성하는 시대가 열릴 것으로 전망된다.

그러나 지금은 여전히 많은 사용자가 비효율적인 프롬프트를 설계하고 있다고 전문가들은 지적한다. 문제를 지나치게 포괄적으로 제시하거나, 필요한 제약조건을 명시하지 않고, 불필요하게 개방형 질의로 제시하는 것이 대표적인 실수다. 에머슨은 "모델은 패턴 인식에 강하기 때문에, 구조화된 출력 방식이나 리스트 사용도 큰 도움이 될 수 있다"고 말했다.

프롬프트 옵스를 제대로 구현하려면 단순한 문장 설계를 넘어 전체 어플리케이션 파이프라인에 대한 통합적 운영 관리가 필요하다. 처리량 일관성 유지, 성능 모니터링, 사전 경고 체계 구축 등도 포함된다. 예를 들어, 오픈소스 툴인 DSPy를 활용하면 라벨링된 예시만으로도 프롬프트 최적화 작업을 자동화할 수 있다.

결국 효과적인 프롬프트 전략은 AI 사용자가 *모델의 성격, 목적, 비용 조건에 맞게 이뤄지는 정교한 조율*이며, 이는 향후 AI 시대의 중요한 기술역량으로 부상할 것으로 보인다. 에머슨은 “효율적인 프롬프트 설계법과 모델 동향을 꾸준히 학습하는 것이 사용자가 할 수 있는 가장 현명한 전략”이라고 강조했다.