AI가 글자를 이해하는 단위, 토큰(Token)이란 무엇인가?

AI가 글자를 이해하는 블록, 토큰(Token)이란 무엇인가?

ChatGPT와 같은 인공지능은 우리가 입력한 문장을 그대로 “읽는 것”처럼 보이지만, 실제로는 텍스트를 토큰(Token)이라는 단위로 잘게 쪼개 이해하고 처리합니다. 토큰은 AI 언어 모델이 사고하고 글을 생성하는 가장 기본적인 단위입니다.

 

AI가 글자를 이해하는 블록, 토큰(Token)

 

I. 토큰(Token)이 왜 필요한가?

AI는 문장을 문자 그대로 이해하지 않습니다. 모든 텍스트는 내부적으로 숫자(정수 ID와 벡터)로 변환되어 계산됩니다.

이때 문장 전체를 한 번에 처리하는 대신,

• 텍스트를 작은 조각(토큰)으로 나누고
• 각 토큰을 숫자로 변환한 뒤
• 토큰의 순서와 관계를 계산하고
• 다음에 나올 토큰을 확률적으로 예측

하는 방식으로 문장을 이해하고 생성합니다. 즉, AI는 “문장”이 아니라 토큰의 흐름을 보고 사고합니다.

 

II. 토큰은 단어일까? 글자일까?

토큰은 단어도, 글자도 아닌 그 중간 어딘가에 있습니다.

• 하나의 단어가 하나의 토큰이 되기도 하고
• 긴 단어는 여러 토큰으로 쪼개지기도 하며
• 조사, 어미, 접두사, 공백도 토큰이 될 수 있습니다

예시

• hello → 하나의 토큰
• international → inter + national
• 합니다 → 합 + 니다 (모델에 따라 다름)
• 공백, 숫자, 기호, 이모지 🙂 도 각각 토큰으로 처리

 

III. 토큰화(Tokenization)는 어떻게 이루어질까?

대부분의 대규모 언어 모델은 BPE(Byte Pair Encoding) 또는 그 변형 방식을 사용합니다.

기본 원리는 다음과 같습니다.

1. 처음에는 글자를 매우 잘게 나눈다
2. 자주 함께 등장하는 문자 조합을 묶는다
3. 의미 있고 효율적인 덩어리를 하나의 토큰으로 만든다

그 결과, 자주 쓰이는 단어는 적은 토큰으로, 낯선 단어·신조어·오타는 더 많은 토큰으로 분해됩니다.

 

IV. 한국어에서 토큰 수가 늘어나는 이유

한국어는 영어보다 토큰 수가 많아지는 경향이 있습니다.

• 조사와 어미 변화가 많음.
• 띄어쓰기 방식이 다양함.
• 합성어, 고유명사, 외래어가 많음.
• 숫자·영문·기호가 혼합되는 경우가 잦음.

따라서 같은 길이의 문장이라도 한국어는 영어보다 토큰을 더 빨리 소모할 수 있습니다.

 

V. 토큰은 비용·속도·기억 한도와 직결된다

① 비용(요금)

AI API는 대부분 입력 토큰 + 출력 토큰 기준으로 과금됩니다. 토큰이 많을수록 비용이 증가합니다.

② 응답 속도

AI는 토큰 단위로 글을 생성합니다. 출력 토큰이 많을수록 응답 시간도 길어질 수 있습니다.

③ 컨텍스트 윈도우(기억 한계)

AI는 한 번에 처리할 수 있는 최대 토큰 수가 정해져 있습니다. 대화가 길어지거나 문서가 길면 이전 내용이 잘릴 수 있습니다.

 

VI. 글자 수와 토큰 수의 대략적인 관계

• 영어: 평균적으로 약 4자 ≈ 1토큰
• 한국어: 문장 구조에 따라 더 많은 토큰 사용

이는 어디까지나 대략적인 감각이며, 실제 토큰 수는 문장 구성과 모델에 따라 달라집니다.

 

VII. 토큰을 아끼는 실전 팁

• 중복된 지시 문장 제거
• 요구사항은 짧고 명확하게
• 긴 자료는 요약 후 단계적으로 질문
• 불필요한 코드·로그·URL 최소화
• 출력 길이 제한 명시

 

토큰이란? – AI의 언어이자 통화 단위

 

VIII. 토큰을 이해하면 얻게 되는 장점

토큰 개념을 이해하면,

• AI 사용 비용을 예측하고 절감할 수 있고
• 답변이 중간에 끊기는 문제를 예방하며
• 더 정확하고 효율적인 프롬프트 설계가 가능합니다

토큰은 보이지 않지만, AI가 사고하고 언어를 다루는 가장 핵심적인 단위입니다. AI를 제대로 활용하고 싶다면, “무엇을 묻느냐”뿐 아니라 “어떤 토큰 흐름을 만들고 있는지”까지 이해하는 것이 중요합니다.