토큰: AI 비용이 더 이상 아무도 사용하지 않고 상승하는 이유

서명은 동일합니다. 팀은 동일합니다. 그리고 AI 법안이 다시 더 크게 나왔습니다. 결제 버그나 공급업체 문제가 아닙니다. 이것이 작동하는 방식이며 이를 이해하려면 토큰이라는 한 단어만 이해하면 됩니다. 토큰은 모델이 수집하는 텍스트 조각입니다. 그것은 말도 아니고 편지도 아닙니다. 조각이에요. 청구서를 설명하는 부분은 다음과 같습니다. 새 메시지가 나올 때마다 전체 대화가 다시 연결됩니다. 그는 각 청원서를 작성하기 전에 전체 파일을 다시 읽고 그 내용에 대해 비용을 청구하는 변호사입니다. 이 비디오에서 나는 토큰 카운터가 표시된 터미널을 열고 다음을 보여줍니다. • 간단한 단어가 여러 토큰으로 바뀌는 이유 • 대화가 "비어 있음"에도 불구하고 첫 번째 호출이 49,000개의 토큰이 전송되는 이유 • 같은 말을 하는 데 영어보다 더 많은 토큰이 필요한 포르투갈어 • 공백과 탭 유무에 관계없이 동일한 JavaScript 기능: 124 토큰 차이 • 가는 길에 돈을 절약하는 것이 생각보다 덜 중요한 이유는 돌아오는 길이며 응답하는 사람들에 대한 세 가지 결과로 마무리합니다. 측정을 보는 방식을 바꾼 문구: 측정항목이 행동을 형성합니다. 📄 내가 인용한 논문 "가독성의 숨겨진 비용: 코드 형식 지정이 LLM 예산을 조용히 소모하는 방법" — Pan, Sun, Zhang, Lo 및 Du, ICSE 2026 https://arxiv.org/abs/2508.13666에서 승인됨 ⚠️ 정정: 비디오에서 "40% 절감"에 대해 이야기합니다. 논문의 수치는 성능 저하 없이 코드(Java, Python, C++ 및 C#, 10개 모델)로 측정한 입력 토큰의 평균 24.5% 감소입니다. 연구에 나타난 36%는 출력 코드의 크기를 줄이는 것과는 다른 것입니다. 기록은 다음과 같습니다. 확인할 수 있는 링크가 있습니다. 🎯 배송 관리자, 기술 리더, PO, 공장 관리자인 경우. AI를 사용하는 것뿐만 아니라 AI를 설명하는 사람은 누구입니까? 챕터 0:00 서명은 동일하고 청구서는 더 큽니다 0:28 토큰이란 무엇입니까? 단어도 아니고 편지도 아닙니다 1:14 변호사의 비유: 모든 것이 다시 전송되는 이유 2:30 터미널에서: "개발"이 여러 토큰이 됩니다 3:10 49,000개의 토큰이 이미 전송된 이유: 컨텍스트는 결코 비어 있지 않습니다 4:10 질문과 답변: 모든 것이 토큰이 됩니다 4:47 포르투갈어는 영어보다 토큰이 더 많이 듭니다 5:42 형식화된 코드와 공백과 탭이 없는 코드 비교 6:43 종이 — 그리고 도중에 비용을 절약하는 것이 요점이 아닌 이유 7:28 Python에서 들여쓰기는 구문입니다 7:58 배달 담당자에게 미치는 세 가지 결과 8:30 토큰으로 측정? 왜 PR인가? 중요한 질문 9:05 측정항목이 행동을 형성합니다 9:55 다음 에피소드: 컨텍스트란 무엇입니까 💬 팀의 AI 요구 비용이 얼마나 되는지 아시나요? 구독이 아니라 수요입니다. 이 번호가 거기에 있는지 댓글로 알려주세요. 채널이 작은 동안 모든 사람에게 답변합니다. 채널 정보 Sem Atalho는 배송 담당자를 위한 AI입니다. 저는 채널을 학습 도구로 사용합니다. 전문 용어 없이 설명하는 것이 이해했다는 증거라는 Feynman Technique를 적용합니다. 지름길은 없습니다. 이것이 방법이고 이름입니다. 전문 용어 없는 시리즈, 에피소드당 한 단어. 다음: 컨텍스트. @ia_sem_atalho #InteligenciaArtificial #LLM #CustoDeIA #EngenhariaDeSoftware