토큰(Token) 뜻, LLM의 언어 조각? 개념부터 계산, 최적화까지

Last Updated on 2025-05-28 by AEIAI.NET

LLM이 텍스트를 이해하는 기본 단위, 토큰(Token)! 정확한 뜻과 중요성, 토크나이저 작동 원리, 토큰 수 계산 의미, BPE 등 종류 비교까지 쉽게 알려드립니다.

챗GPT 같은 대규모 언어 모델(LLM)과 대화하다 보면, AI가 어떻게 우리의 말을 이해하고 답변을 생성하는지 궁금해질 때가 있습니다. 특히 “이 모델은 최대 4096 토큰까지 처리할 수 있습니다” 와 같은 설명을 접하면 ‘토큰’이라는 낯선 단위에 고개를 갸웃하게 되죠. 우리가 사용하는 ‘단어’나 ‘문장’과는 다른 이 ‘토큰’은 도대체 무엇일까요?

놀랍게도, 이 토큰(Token)은 LLM이 세상을 이해하고 소통하는 가장 기본적인 언어 조각입니다. 마치 우리가 레고 블록으로 다양한 구조물을 만들듯, LLM은 이 토큰이라는 블록을 조합하여 방대한 텍스트를 학습하고 새로운 문장을 생성합니다. 따라서 토큰을 이해하는 것은 LLM의 작동 원리를 파악하고 그 성능을 최대한 활용하기 위한 첫걸음이라고 할 수 있습니다.

이 글에서는 AI 시대의 핵심 개념인 ‘토큰’에 대해 속 시원히 파헤쳐 보겠습니다. 토큰이 정확히 무엇인지, 왜 단어가 아닌 토큰을 사용하는지, 텍스트가 어떻게 토큰으로 변환되는지(토크나이저의 마법!), 그리고 토큰 수가 왜 중요한지 가장 쉬운 비유와 구체적인 설명으로 알려드립니다. 더 나아가 다양한 토큰 생성 전략과 토큰 관리 팁까지, 토큰에 대한 모든 궁금증을 이 글 하나로 해결해 보세요!

토큰(Token), 그래서 정확히 무엇인가요? LLM의 언어 조각, 가장 쉬운 정의와 비유

토큰(Token)은 대규모 언어 모델(LLM)과 같은 자연어 처리(NLP) 시스템이 텍스트를 처리하는 가장 작은 의미 단위입니다. 우리가 흔히 생각하는 ‘단어(Word)’와 비슷하지만, 반드시 일치하지는 않습니다. 토큰은 단어 전체일 수도 있고, ‘subword’라고 불리는 단어의 일부(예: ‘ing’, ‘ly’)일 수도 있으며, 때로는 구두점이나 공백 같은 문자일 수도 있습니다.

‘토큰’이라는 용어 자체는 컴퓨터 과학 분야에서 오랫동안 사용되어 왔습니다. 컴파일러가 프로그래밍 코드를 분석할 때 의미 있는 최소 단위(키워드, 연산자 등)로 나누는 것을 ‘토크나이징(Tokenizing)’이라고 부르는데, NLP 분야에서도 이 개념을 차용하여 텍스트를 처리 가능한 작은 단위로 분할하는 것을 의미하게 되었습니다.

토큰을 더 쉽게 이해하기 위한 비유를 들어볼까요?

• 레고 블록: 텍스트 전체를 하나의 큰 레고 작품이라고 생각해보세요. 토큰은 이 작품을 구성하는 다양한 크기와 모양의 레고 블록과 같습니다. LLM은 이 블록들을 조합하는 방법을 학습하여 새로운 문장이라는 작품을 만들어냅니다.
• 언어의 DNA 조각: 토큰은 마치 생명체의 DNA 염기 서열과도 같습니다. LLM은 이 기본적인 언어 조각들의 패턴과 관계를 학습하여 복잡한 언어 구조와 의미를 파악합니다.
• 요리 재료: 텍스트를 하나의 요리라고 본다면, 토큰은 그 요리를 만드는 데 사용되는 잘게 썰거나 다듬어진 기본 재료들(양파 조각, 다진 마늘 등)입니다. LLM은 이 재료들을 적절히 조합하여 맛있는 문장이라는 요리를 완성합니다.

결국 토큰은 LLM이 텍스트를 효율적으로 이해하고 생성하기 위해 사용하는 표준화된 기본 빌딩 블록이라고 할 수 있습니다.

왜 단어가 아닌 ‘토큰’일까요? LLM이 텍스트를 이해하는 방식과 토큰의 중요성

그렇다면 왜 LLM은 우리가 익숙한 ‘단어’ 단위가 아니라 ‘토큰’이라는 다소 복잡해 보이는 단위를 사용할까요? 여기에는 몇 가지 중요한 이유가 있습니다.

1. 어휘 크기(Vocabulary Size) 관리의 효율성: 세상에는 수많은 단어가 존재하고 계속해서 신조어가 생겨납니다. 만약 LLM이 모든 단어를 개별 단위로 학습해야 한다면, 관리해야 할 어휘 목록이 너무 방대해져서 모델 학습과 처리에 엄청난 계산 자원이 필요할 것입니다. 토큰(특히 subword)을 사용하면, 제한된 수의 토큰 조합으로 거의 모든 단어를 표현할 수 있어 어휘 크기를 효율적으로 관리할 수 있습니다. 마치 한정된 알파벳 조합으로 무수히 많은 단어를 만드는 것과 비슷합니다.
2. 미등록 단어(Out-of-Vocabulary, OOV) 문제 해결: 모델이 학습하지 않은 새로운 단어(신조어, 오타, 고유명사 등)가 입력되면, 기존의 단어 기반 모델은 이를 처리하기 어려웠습니다. 하지만 subword 토큰화 방식을 사용하면, 처음 보는 단어라도 의미 있는 하위 단위(subword)로 분해하여 의미를 추론할 수 있습니다. 예를 들어, ‘unhappiness’라는 단어를 처음 보더라도 ‘un’, ‘happi’, ‘ness’라는 익숙한 토큰으로 분해하여 그 의미를 유추하는 식입니다. 이는 모델의 견고성(Robustness)을 크게 향상시킵니다.
3. 단어 형태 변화에 대한 유연성: 영어의 ‘run’, ‘running’, ‘ran’이나 한국어의 ‘달리다’, ‘달리고’, ‘달려서’처럼 단어는 문법적 기능에 따라 형태가 변합니다. Subword 토큰화는 이러한 형태소(Morpheme)나 접사(Affix)를 별도의 토큰으로 분리하여 처리함으로써, 단어의 다양한 변형에 더 유연하게 대처하고 단어 간의 의미적 유사성을 더 잘 파악하도록 돕습니다.
4. 정보 압축 및 처리 속도 향상: 자주 사용되는 단어는 하나의 토큰으로, 자주 사용되지 않는 단어는 여러 개의 subword 토큰으로 표현함으로써, 전체 텍스트를 더 적은 수의 토큰으로 압축하여 표현할 수 있습니다. 이는 모델의 학습 및 추론 속도를 높이는 데 기여합니다.

이러한 장점들 때문에 현대의 LLM은 대부분 단어보다 더 작고 유연한 단위인 ‘토큰’, 특히 ‘subword 토큰’을 기본 처리 단위로 사용하고 있습니다.

텍스트가 토큰으로 변신하는 과정: 토크나이저(Tokenizer)의 마법 파헤치기

우리가 입력한 텍스트가 LLM이 이해할 수 있는 토큰 시퀀스로 변환되는 과정은 토크나이저(Tokenizer)라는 특별한 도구를 통해 이루어집니다. 토크나이저는 일종의 ‘텍스트 분해 전문가’ 또는 ‘언어 번역기’ 와 같다고 생각할 수 있습니다.

토크나이저의 작동 과정을 간단히 비유하면, 마치 ‘나만의 특별한 언어 사전 만들기’ 와 비슷합니다.

1. 방대한 텍스트 데이터 준비: 먼저 LLM을 학습시키는 데 사용될 대규모 텍스트 데이터(코퍼스)를 준비합니다.
2. 기본 단위 설정: 텍스트를 가장 작은 단위(예: 개별 문자 또는 유니코드 바이트)로 분해합니다. 이것이 사전의 초기 재료가 됩니다.
3. 자주 등장하는 패턴 찾기: 텍스트 데이터에서 가장 빈번하게 함께 등장하는 단위들의 쌍을 찾습니다. 예를 들어, ‘h’와 ‘u’가 자주 붙어 나온다면 ‘hu’라는 새로운 단위를 만듭니다.
4. 새로운 단위(토큰) 사전에 추가: 찾아낸 빈번한 패턴(‘hu’)을 새로운 토큰으로 사전에 추가합니다.
5. 텍스트 업데이트: 데이터 내의 해당 패턴(‘h’, ‘u’)을 새로 만든 토큰(‘hu’)으로 치환합니다.
6. 반복: 정해진 사전 크기에 도달할 때까지 3~5단계를 계속 반복합니다. 이 과정을 통해 ‘hug’, ‘huge’ 등 더 긴 의미 단위들이 점진적으로 토큰 사전에 추가됩니다.

이렇게 만들어진 토큰 사전(Vocabulary)을 바탕으로, 토크나이저는 새로운 텍스트가 입력되면 사전에 있는 토큰 단위로 텍스트를 분할(Segmentation)합니다. 예를 들어, “hugging”이라는 단어는 만들어진 사전에 따라 “hugg”와 “ing”라는 두 개의 토큰으로 분리될 수 있습니다.

이 과정은 실제로는 더 복잡한 알고리즘(아래에서 설명할 BPE, WordPiece 등)을 통해 이루어지지만, 핵심 아이디어는 자주 사용되는 문자열은 하나의 토큰으로 묶고, 드물게 사용되는 문자열은 더 작은 단위로 분해하여 효율성과 유연성을 동시에 확보하는 것입니다.

다양한 토큰 생성 전략들: BPE, WordPiece, SentencePiece 비교 분석

텍스트를 토큰으로 분할하는 구체적인 방법, 즉 토크나이징 알고리즘에는 여러 종류가 있습니다. 각각의 방식은 약간씩 다른 전략을 사용하여 토큰 사전을 구축하고 텍스트를 분할합니다. 대표적인 subword 토크나이징 알고리즘들을 비교해 보겠습니다.

핵심 차이점:

• BPE vs. WordPiece: 어떤 쌍을 병합할지 결정하는 기준이 다릅니다. BPE는 빈도수를, WordPiece는 우도(Likelihood)를 사용합니다.
• BPE/WordPiece vs. SentencePiece: SentencePiece는 입력 텍스트를 단어로 미리 나누는 전처리 과정 없이, 원시 텍스트(Raw text)나 바이트(Byte) 레벨에서 직접 토큰화를 수행하여 언어 의존성을 줄인 것이 가장 큰 특징입니다. 공백(space) 자체도 일반적인 기호처럼 처리할 수 있어 여러 언어에 더 유연하게 적용될 수 있습니다. (SentencePiece GitHub)

어떤 토크나이저를 사용하느냐에 따라 동일한 텍스트라도 다른 토큰 시퀀스로 변환될 수 있으며, 이는 모델의 성능과 비용에 영향을 미칠 수 있습니다.

‘토큰 수’는 왜 중요할까요?: LLM 비용, 성능, 한계와의 관계

LLM을 사용하다 보면 ‘토큰 수’가 자주 언급됩니다. 왜 이 숫자가 중요하게 다뤄지는 걸까요?

1. API 비용 산정 기준: OpenAI의 GPT 모델과 같은 많은 상용 LLM 서비스는 사용한 토큰 수를 기준으로 요금을 부과합니다. 입력(프롬프트) 토큰과 출력(생성된 텍스트) 토큰 모두에 비용이 발생하므로, 토큰 수를 효율적으로 관리하는 것이 비용 절감에 중요합니다.
2. 모델의 처리 한계 (Context Length): 모든 LLM은 한 번에 처리할 수 있는 최대 토큰 수(Context Length 또는 Context Window) 제한이 있습니다. 예를 들어, GPT-3.5 모델 중 일부는 4,096 토큰, GPT-4 모델은 버전에 따라 8,192, 32,768, 또는 더 긴 컨텍스트 길이를 가집니다. 입력 프롬프트와 생성될 답변의 토큰 수 합계가 이 한계를 초과하면 오류가 발생하거나 오래된 정보가 무시될 수 있습니다. 따라서 긴 문서를 요약하거나 장문의 글을 생성할 때는 모델의 토큰 제한을 반드시 고려해야 합니다.
3. 성능 및 응답 속도: 처리해야 할 토큰 수가 많을수록 모델이 응답을 생성하는 데 더 많은 시간과 계산 자원이 필요합니다. 즉, 토큰 수가 많으면 응답 속도가 느려질 수 있습니다.
4. 언어별 토큰 효율성 차이: 일반적으로 영어는 비교적 적은 토큰으로 많은 정보를 표현할 수 있는 반면, 한국어나 일본어 등 다른 언어는 동일한 의미를 표현하는 데 더 많은 토큰이 필요한 경향이 있습니다. 이는 토크나이저가 해당 언어의 특성(교착어 등)을 얼마나 잘 반영하여 설계되었는지에 따라 달라집니다. 예를 들어, OpenAI의 토크나이저(tiktoken)는 영어 중심적으로 학습되어 한국어 처리 시 토큰 효율성이 상대적으로 낮을 수 있습니다. Hugging Face와 같은 플랫폼에서는 다양한 언어와 모델에 맞는 토크나이저를 제공하고 비교해볼 수 있습니다 (Hugging Face Tokenizers).

따라서 LLM을 효과적으로 활용하려면 내가 사용하는 모델의 토큰 제한과 비용 구조를 이해하고, 입력과 출력의 토큰 수를 예측하고 관리하는 능력이 중요합니다.

토큰, 어떻게 관리하고 최적화할 수 있을까?: 효율적인 LLM 활용을 위한 팁

토큰 수를 이해했다면, 이제 이를 어떻게 관리하고 최적화하여 LLM을 더 효율적으로 사용할 수 있을지 알아볼 차례입니다.

• 프롬프트 최적화:
  • 간결하고 명확하게 작성: 불필요한 미사여구나 반복적인 표현을 줄이고, 핵심 내용을 명확하게 전달하여 입력 토큰 수를 줄입니다.
  • 지침 분리: 복잡한 요청은 여러 단계로 나누어 프롬프트를 전달하는 것이 한 번에 긴 프롬프트를 사용하는 것보다 토큰 효율성이 높을 수 있습니다.
  • Few-shot 예제 최소화: 퓨샷 프롬프팅 시, 예제(shot)의 수와 길이를 최소화하여 필요한 만큼만 사용합니다.
• 출력 길이 제어: LLM API 사용 시, max_tokens와 같은 파라미터를 설정하여 생성되는 답변의 최대 길이를 제한함으로써 출력 토큰 수를 관리할 수 있습니다.
• 텍스트 전처리: 입력 텍스트에서 불필요한 공백, 특수 문자, HTML 태그 등을 제거하여 토큰 수를 줄일 수 있습니다.
• 요약 활용: 긴 문서를 처리해야 할 경우, 전체 내용을 한 번에 입력하기보다 먼저 문서를 요약하여 핵심 정보만 프롬프트에 포함시키는 방법을 고려할 수 있습니다.
• 토크나이저 고려 (개발자 관점): 특정 언어나 도메인에 맞는 커스텀 토크나이저를 학습시키거나, 해당 언어에 더 효율적인 토크나이저(예: 한국어 특화 토크나이저)를 선택하여 사용하는 것을 고려할 수 있습니다. 이는 특히 한국어와 같이 영어 대비 토큰 효율성이 낮은 언어를 주로 다룰 때 중요합니다.

이러한 팁들을 활용하면 LLM 사용 비용을 절감하고, 모델의 처리 한계 내에서 원하는 작업을 더 효과적으로 수행할 수 있습니다.

LLM의 언어, 토큰을 이해하고 길들이기

토큰은 LLM이라는 복잡한 기술의 세계를 이해하기 위한 핵심 열쇠입니다. 단순한 텍스트 조각처럼 보이지만, 그 안에는 LLM이 언어를 학습하고, 새로운 정보를 생성하며, 세상과 소통하는 방식에 대한 깊은 통찰이 담겨 있습니다.

단어가 아닌 토큰을 사용하는 이유, 텍스트가 토큰으로 변환되는 토크나이저의 작동 원리, 그리고 토큰 수가 LLM의 비용과 성능에 미치는 영향을 이해함으로써, 우리는 AI를 더욱 효과적으로 활용하고 제어할 수 있는 능력을 갖추게 됩니다. 마치 레고 블록의 종류와 특성을 알아야 멋진 작품을 만들 수 있듯, 토큰을 이해하는 것은 AI로 더 나은 결과물을 만들어내기 위한 필수 과정입니다.

이제 토큰이라는 개념이 더 이상 낯설게 느껴지지 않기를 바랍니다. 프롬프트를 작성할 때, API 비용을 계산할 때, 혹은 LLM의 한계를 마주할 때, 토큰의 관점에서 생각해보세요. 이 작은 언어 조각들을 이해하고 길들이는 능력이 바로 AI 시대를 살아가는 우리에게 필요한 새로운 리터러시가 될 것입니다.