프론티어 비전 언어 모델(VLM)의 이미지 처리 비용 분석

비전 언어 모델(VLM)은 텍스트 모델과 달리 이미지 크기와 제공업체의 토크나이징 규칙에 따라 입력 비용이 크게 달라집니다. GPT-5.5는 패치 기반, Claude는 면적 기반, Gemini는 타일 기반 방식을 채택하고 있어 동일한 이미지라도 토큰 수에서 최대 2.7배의 차이가 발생합니다. 본 아티클은 5가지 대표 이미지 크기를 기준으로 각 모델의 비용 효율성을 분석하고, 대규모 생산 환경에서는 범용 VLM보다 특화된 모델이 경제적임을 입증합니다. 최종적으로 사용자가 직접 비용을 계산해볼 수 있는 Python 코드와 상세 가이드를 제공합니다.