토큰 기반 추론
대화 기록과 검색된 문서를 포함해 입력 토큰과 출력 토큰을 따로 추정하세요. 요금이 다르면 각 부분을 해당 요금으로 계산하세요. 여기에 예상 요청 수를 곱하고, 별도로 청구되는 임베딩, 리랭킹, 오디오 사용량을 더하세요.
12/요금
GPU 및 추론
요금 안내.
예시 요금 및 한도이며 현재 제공 조건이 아닙니다. 최종 모델 가용성, 가격, 용량, 보존 기간, SLA는 배포 계약에서 정해집니다.
추론 청구 금액은 무엇으로 결정되나요?
예약 또는 전용 GPU
GPU 수 × 청구 대상 시간 × 합의된 시간당 요금으로 추정하세요. 해당하는 경우 유휴 용량, 복제본, 스토리지 및 네트워크 요금을 포함하세요. 사용률과 운영 책임을 관리형 토큰 기반 서비스와 비교하세요.
견적을 승인하기 전에
모델/버전, 컨텍스트 한도, 동시성, 청구 통화, 세금 처리, 최소 약정, 초과 사용 규칙을 확인하세요. 지원 시간, 보존 기간, SLA 측정 방식과 예외 사항을 명시하세요. 표시된 예시는 구속력 있는 용량 또는 서비스 약정이 아닙니다.
비교
운영 모델을 비교하세요.
도구마다 해결하는 문제가 다릅니다. 표시 가격을 비교하기 전에 배포 제어, 데이터 위치, 운영 책임을 먼저 비교하세요.
| 기능 | LLMPods | Runpod | Vast.ai | Lambda |
|---|---|---|---|---|
| 모델 액세스 | 오픈 웨이트 카탈로그, 계약에 따른 커스텀 배포 | 커스텀 GPU 워크로드 및 공개 모델 엔드포인트 | 고객이 구성하는 GPU 인스턴스 및 모델 런타임 | 자체 서빙 스택을 위한 GPU 클라우드 인스턴스 및 클러스터 |
| 데이터 위치 | 현재 튀르키예, 프랑크푸르트와 캐나다 계획됨 | 선택한 배포 및 제품에 따라 다름 | 선택한 머신/데이터센터 및 연결된 서비스 | 선택한 클라우드 리전 및 워크스페이스 |
| 운영 책임 | 관리형 추론, 계약에 따른 격리 옵션 | 관리형 엔드포인트 또는 고객이 운영하는 GPU 컨테이너 | 인스턴스 수명 주기, 컨테이너, 로그를 고객이 관리 | 고객이 관리하는 인스턴스 환경, 범위는 제품에 따라 다름 |
| 과금 방식 | 사용량 또는 예약 용량 기준 USD 요금, 카드 결제는 TCMB 환율 기준 TRY | 크레딧 기반 청구, 컴퓨팅 및 스토리지 요금 | 선불 크레딧, GPU, 스토리지 및 대역폭 요금 | 인스턴스/클러스터 컴퓨팅 및 파일 시스템 사용 요금 |
좌우로 스크롤해 제공업체 비교 →
기능 요약이며 성능 벤치마크가 아닙니다. 옵션은 제품과 구성에 따라 다릅니다. 출처 확인일: 2026년 10월 13일.
모든 결제에 투명한 환율.
LLMPods는 사용량 요금을 USD로 책정합니다. 카드 결제는 결제 시점의 튀르키예 공화국 중앙은행(TCMB) USD 외환 매도 환율을 적용하여 TRY로 이루어지므로, 같은 워크로드라도 TRY 금액은 환율에 따라 달라집니다.
환율과 TRY 금액은 결제 전에 표시되고 결제와 함께 기록됩니다. 청구서는 TRY로 발행되며 적용된 환율이 기재됩니다.
USD/TRY 30
3 000 TRY
USD/TRY 40
4 000 TRY
USD/TRY 50
5 000 TRY
예시일 뿐입니다. 가상의 USD/TRY 환율 30, 40, 50을 적용한 $100 사용량 기준입니다. 세금과 은행 수수료는 제외되며, 현재 환율이 아닙니다.
14/엔터프라이즈
Pod 하나로
부족할 때.
AI 워크로드를 받치는 인프라를 예약하세요.
01 · 단일 Pod
모델 하나, GPU 할당 하나.
02 · 다중 Pod
라우팅을 공유하는 복제본.
03 · 랙
하나의 섀시에 고정된 Pod.
04 · 클러스터
프라이빗 경계 안의 랙.
15/터미널
Pod를
인프라처럼 운영하세요.
같은 시스템을 커맨드라인으로 보여 줍니다. 콘셉트 UI이며, CLI가 출시되기 전까지 표시된 명령은 예시입니다.
llmpods · 콘셉트 CLI콘셉트
$ llmpods 모델 list
NAME TASK DEPLOYMENT
llama-70b-instruct chat shared
qwen-coder-32b coding shared
bge-m3 embedding shared
$ llmpods pod create --model qwen-coder-32b --gpu l40s --region tr-ist-01
POD CREATED
pod_018
region tr-ist-01
state 준비됨
model qwen-coder
$ llmpods logs --follow
req 7f39a21 POST /v1/chat/completions pod_018 ttft 24ms 200
req 7f39a22 POST /v1/embeddings pod_041 ttft 6ms 200
$ llmpods usage
requests 1.28M 토큰 214M gpu-util 67% · 데모 데이터
$
16/문서
이미 익숙한
바로 그 API.
POST
https://llmpods.com/panel/v1/chat/completions
요청JSON
{ "model": "llama-70b-instruct", "stream": true, "messages": [ { "role": "user", "content": "Hello, Pod." } ] }
응답200 · JSON
{ "id": "chatcmpl-7f39a21", "object": "chat.completion", "model": "llama-70b-instruct", "choices": [ { "index": 0, "message": { "role": "assistant", "content": "Hello." }, "finish_reason": "stop" } ], "usage": { "total_tokens": 15 } }
토큰 스트리밍 중SSE
data: {"delta": {"content": "Hel"}} data: {"delta": {"content": "lo"}} data: {"delta": {"content": ","}} data: {"delta": {"content": " Pod"}} data: [DONE]
LLMPODS
TR-IST-01
LLMPODS
POD-001
준비됨
준비됨
AI에게
더 나은 실행 환경을.
- OpenAI 호환
- 리전 컴퓨팅
- 전용 GPU
- 관리형 인프라