# AI 모델 개발 비용을 처음부터 다시 시작하지 않고도 절감하세요. > GLM, Qwen, DeepSeek , Kimi 및 MiniMax 사용하여 RAG , 지원, SaaS 및 내부 AI 워크플로에 대한 저비용 LLM API 액세스를 평가합니다. - Canonical page: https://chinaapi.ai/ko/llm-api-cost-reduction/ - Human-readable page: https://chinaapi.ai/ko/llm-api-cost-reduction/ - Live pricing: https://dash.chinaapi.ai/pricing?lang=ko&utm_source=chinaapi&utm_medium=markdown&utm_campaign=llm-api-cost-reduction ChinaAPI는 팀이 품질, 지연 시간 및 비용을 기존 OpenAI, Claude, Gemini 또는 기타 모델 사용과 비교할 수 있는 적합한 워크로드에 대해 중국 모델 제품군을 평가하는 데 도움을 줍니다. ## 적절한 워크로드를 적절한 모델로 라우팅합니다. ### 고객 지원 및 RAG 검색 결과의 정확성, 답변 품질 및 해결된 대화당 비용을 평가합니다. ### 콘텐츠 및 운영 데이터 양이 의미 있고 위험이 통제된 반복 가능한 내부 워크플로를 테스트하십시오. ### AI 앱 추론 대규모로 LLM 를 호출하는 제품 기능에 대한 모델 출력과 비용을 비교합니다. ### 모델 폴백 특정 작업이나 지역 고객에 맞춰 중국산 모델 제품군을 대안으로 활용하십시오. ## 가격 평가 방법 토큰 가격만 보지 말고 작업 수준의 경제성부터 살펴보세요. 성공적인 파일럿 프로젝트에서는 성공률, 재시도 횟수, 지연 시간, 출력 길이, 운영 지원 등을 비교합니다. 일반적으로 가장 큰 비용 절감 효과는 특정 워크로드를 저비용 모델 제품군에 할당한 후 품질이 검증되면 이를 확장하는 데서 나타납니다. ## 현재 보유 중인 장비와 월별 지출액을 공유해 주세요. 유용한 세부 정보에는 모델 제공업체, 사용 사례, 월별 지출액, 토큰 볼륨, 지연 시간 요구 사항 및 예상 성장률이 포함됩니다. --- Markdown twin of https://chinaapi.ai/ko/llm-api-cost-reduction/ — generated from its canonical HTML by scripts/gen_localization_release.py. Full site reference: https://chinaapi.ai/llms-full.txt