터미널에서 GPU 및 LLM 가격을 실시간 비교하는 deploybase-cli

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deploybase-cli는 deploybase.ai의 실시간 데이터를 기반으로 터미널에서 GPU 및 LLM 가격을 조회하는 도구이다. Node.js 18 이상의 환경에서 npm을 통해 전역 설치하거나 npx로 즉시 실행 가능하다.

bash

npm install -g deploybase-cli
# 또는 설치 없이 실행
npx deploybase-cli

deploybase-cli 설치 및 실행 명령어

deploybase-cli의 도움말 화면 스크린샷이다. — Screenshot도구에서 사용 가능한 주요 명령어(gpu, llm)와 각 명령어에 적용할 수 있는 필터 플래그(--provider, --model, --modality 등)의 목록을 보여준다. 사용자가 터미널에서 어떤 방식으로 데이터를 조회할 수 있는지 구조를 설명한다.

GPU 가격 조회 기능은 클라우드 제공업체, GPU 모델(H100, A100 등), 서버 유형(Bare Metal, VM)별 필터링을 지원한다. 특정 사양인 '80gb sxm' 등을 검색어로 입력하여 여러 업체의 시간당 대여 비용을 표 형태로 한눈에 비교할 수 있다.

bash

deploybase gpu --model h100 --provider lambda
deploybase gpu --search 80gb sxm

특정 GPU 모델 및 사양으로 가격을 검색하는 예시

Lambda 제공업체의 GPU 모델별 가격 비교표이다. — ChartNVIDIA H100, A100, B200 등 다양한 GPU 모델의 VRAM, vCPU, RAM 사양과 시간당 대여 가격($0.58/HR ~ $6.08/HR)을 상세히 보여준다. 실제 도구가 제공하는 데이터의 구체성과 형식을 확인할 수 있다.

LLM 가격 조회 기능은 모델 제작사(Author), 입력 모달리티(텍스트, 이미지, 오디오 등)에 따른 상세 검색을 제공한다. 각 모델의 컨텍스트 윈도우 크기, 입력/출력 토큰당 비용, 초당 토큰 처리량(TPS) 정보를 포함하여 비용 효율적인 모델 선택을 지원한다.

bash

deploybase llm --author openai --modality text
deploybase llm --search claude

제작사 및 모달리티별로 LLM 가격을 검색하는 예시

OpenAI 모델들의 API 가격 및 성능 비교표이다. — ChartGPT-4.1, o3, GPT-5 Nano 등 주요 모델의 컨텍스트 크기, 입력/출력 토큰 가격, TPS, 지원 모달리티를 비교한다. 모델별 비용 효율성과 성능 지표를 한눈에 파악할 수 있게 도와준다.

사용자는 'gpu providers'나 'llm authors' 명령어를 통해 현재 시스템에서 조회 가능한 업체와 제작사 목록을 사전에 확인할 수 있다. 모든 데이터는 deploybase.ai를 통해 지속적으로 업데이트되어 최신 시장 가격을 반영한다.

용어 해설

베어메탈(Bare Metal): — 가상화 계층 없이 물리적 서버 하드웨어에 직접 운영체제를 설치하여 사용하는 방식이다. 가상 머신(VM) 대비 자원 오버헤드가 없어 고성능 AI 모델 학습 및 추론에 최적화된 성능을 제공한다.
모달리티(Modality): — AI 모델이 처리하거나 생성할 수 있는 데이터의 유형(텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등)을 의미한다. 최근 LLM은 여러 모달리티를 동시에 처리하는 멀티모달 능력이 중요하게 평가된다.
초당 토큰 수(TPS): — Tokens Per Second의 약자로, LLM이 1초당 생성하는 토큰의 양을 나타내는 추론 속도 지표이다. 실시간 서비스의 응답 속도와 시스템 전체의 처리 용량을 결정하는 핵심 수치이다.
컨텍스트 윈도우(Context Window): — 모델이 한 번의 추론 과정에서 기억하고 처리할 수 있는 최대 토큰 범위를 의미한다. 긴 문서 분석이나 복잡한 대화 흐름을 유지하기 위해 더 큰 컨텍스트 윈도우가 요구된다.

기술

Node.js
npm
deploybase.ai

활용 사례

클라우드 GPU 대여 비용 비교
LLM API 토큰당 비용 분석
AI 프로젝트 인프라 예산 수립

언급된 리소스

GitHubdeploybase-cli GitHub Repository

문서deploybase.ai Official Website

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bash

npm install -g deploybase-cli
# 또는 설치 없이 실행
npx deploybase-cli

deploybase-cli 설치 및 실행 명령어

bash

deploybase gpu --model h100 --provider lambda
deploybase gpu --search 80gb sxm

특정 GPU 모델 및 사양으로 가격을 검색하는 예시

bash

deploybase llm --author openai --modality text
deploybase llm --search claude

제작사 및 모달리티별로 LLM 가격을 검색하는 예시

용어 해설

베어메탈(Bare Metal): — 가상화 계층 없이 물리적 서버 하드웨어에 직접 운영체제를 설치하여 사용하는 방식이다. 가상 머신(VM) 대비 자원 오버헤드가 없어 고성능 AI 모델 학습 및 추론에 최적화된 성능을 제공한다.
모달리티(Modality): — AI 모델이 처리하거나 생성할 수 있는 데이터의 유형(텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등)을 의미한다. 최근 LLM은 여러 모달리티를 동시에 처리하는 멀티모달 능력이 중요하게 평가된다.
초당 토큰 수(TPS): — Tokens Per Second의 약자로, LLM이 1초당 생성하는 토큰의 양을 나타내는 추론 속도 지표이다. 실시간 서비스의 응답 속도와 시스템 전체의 처리 용량을 결정하는 핵심 수치이다.
컨텍스트 윈도우(Context Window): — 모델이 한 번의 추론 과정에서 기억하고 처리할 수 있는 최대 토큰 범위를 의미한다. 긴 문서 분석이나 복잡한 대화 흐름을 유지하기 위해 더 큰 컨텍스트 윈도우가 요구된다.

기술

Node.js
npm
deploybase.ai

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클라우드 GPU 대여 비용 비교
LLM API 토큰당 비용 분석
AI 프로젝트 인프라 예산 수립

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