Amazon SageMaker vs Google Vertex AI 요금 비교: 월 1,050만 원 전용 인프라 분기점 분석
70B 파라미터급 대형 추론 모델을 지연 시간 없이 24시간 서비스하려면 두 플랫폼 모두 월 700만 원에서 1,500만 원 이상의 고정 인프라 비용이 듭니다. 순수 GPU 시간당 단가와 세밀한 네트워크 제어는 SageMaker가 유리합니다. 반면 서버리스 토큰 과금과 전용 인스턴스를 번갈아 테스트하거나 TPU 인프라를 활용하려는 팀에게는 Vertex AI가 훨씬 편리합니다.
발행일: 2026.10.22
최소 1분 이후 초 단위 과금; EBS 스토리지 및 네트워크 데이터 전송 요금 별도 부과.
노드 시간당 과금 (Compute Engine 기본 비용에 Vertex AI 관리 수수료가 포함된 형태).
표준 작업량 구간에서 Amazon SageMaker 선택 시 약 52% 비용 절감
AWS 환경 내에서 세밀한 네트워크 보안을 구성하고, Savings Plans 약정으로 GPU 단가를 낮추려는 기업.
사용량 규모별 예상 비용 시뮬레이션
슬라이더를 좌우로 움직여 월간 작업량이 늘어날 때 두 도구의 실제 청구 금액과 연간 격차가 어떻게 달라지는지 확인해 보세요.
최소 1분 이후 초 단위 과금; EBS 스토리지 및 네트워크 데이터 전송 요금 별도 부과.
노드 시간당 과금 (Compute Engine 기본 비용에 Vertex AI 관리 수수료가 포함된 형태).
전용 모델 호스팅에서 발생하는 콜드스타트 함정
인프라 비용을 아끼기 위해 복제본을 0개로 설정하면 대형 추론 모델에서는 심각한 장애가 발생합니다. 가상 머신이 할당되고 스토리지에서 수십 기가바이트의 가중치를 GPU 메모리로 올리는 데 5분에서 12분이 소요됩니다.
실시간 사용자 요청을 처리해야 한다면 최소 인스턴스 1대를 항상 켜두어야 합니다. 이는 요청이 전혀 없는 심야 시간에도 SageMaker는 월 약 700만 원, Vertex AI는 월 약 1,400만 원의 고정 비용이 발생함을 의미합니다.
전용 인프라 핵심 역량 비교
대형 모델 서빙 시 두 플랫폼이 지닌 운영상 강점
Amazon SageMaker
- • EC2 기반의 저렴한 하드웨어 시간당 단가와 약정 할인
- • Inferentia2 및 폭넓은 엔비디아 GPU 선택지 제공
- • CloudWatch 기반의 세밀한 오토스케일링 제어
Google Vertex AI
- • 모델 가든을 통한 간편한 서버리스 토큰 과금 연계
- • TPU v5e 하드웨어 활용을 통한 비용 대비 성능 확보
- • BigQuery 및 구글 클라우드 데이터 도구와의 강력한 결합
토큰 비용 비교: 전용 인스턴스 전환을 위한 손익분기점
매니지드 서버리스 API를 이용하면 고성능 오픈 모델을 백만 토큰당 약 1,000원에서 3,000원 선에 이용할 수 있습니다. 반면 전용 인스턴스를 띄우면 사용량에 관계없이 고정 시간당 요금이 청구됩니다.
분석 결과 하루 처리량이 약 1,800만에서 2,500만 토큰을 넘어서는 시점부터 전용 인스턴스의 가성비가 서버리스 과금보다 높아집니다. 일일 처리량이 이에 못 미친다면 서버리스 방식을 유지하는 것이 예산 낭비를 막는 지름길입니다.
70B 모델 단일 노드 24시간 유지 시 월간 고정 비용
콜드스타트 방지를 위한 최소 복제본 1개(월 720시간) 기준
Amazon SageMaker · Google Vertex AI 실무 장단점 맞비교
Amazon SageMaker
AWS 생태계와 긴밀하게 연동되는 대규모 머신러닝 및 추론 인프라 플랫폼.
- A10G, A100, H100부터 Trainium, Inferentia까지 다양한 하드웨어 선택 폭을 제공합니다.
- CloudWatch GPU 메모리 지표와 직접 연동되는 세밀한 오토스케일링 정책을 지원합니다.
- VPC 프라이빗링크 및 IAM을 통한 금융 및 엔터프라이즈 보안 격리가 강력합니다.
- 서버리스 추론 옵션이 6GB RAM 및 CPU로 제한되어 대형 모델 호스팅이 불가능합니다.
- 인스턴스를 0개로 줄이면 재기동 시 최대 12분의 콜드스타트 지연이 발생합니다.
- EBS 볼륨, NAT 게이트웨이, S3 전송 비용 등 부가 인프라 요금이 빠르게 누적됩니다.
Google Vertex AI
TPU 하드웨어와 매니지드 오픈 모델 마켓을 결합한 통합 AI 플랫폼.
- 모델 가든을 통해 서버리스 토큰 과금 방식과 전용 노드 배포를 유연하게 선택할 수 있습니다.
- TPU v5e 및 v5p 지원으로 호환 모델 구동 시 GPU 대비 비용 효율이 뛰어납니다.
- BigQuery 및 매니지드 벡터 검색과의 데이터 파이프라인 결합이 직관적입니다.
- 기본 Compute Engine 단가 위에 Vertex AI 관리 플랫폼 마크업이 추가되어 전용 노드 비용이 높습니다.
- 비용 절감을 위해 복제본을 0으로 설정하면 재호출 시 5분 이상의 콜드스타트가 발생합니다.
- 사전 약정 할인이 없으면 최신 A100 및 H100 할당량을 특정 리전에서 확보하기 어렵습니다.
아키텍처 선택: 하드웨어 다양성 vs 통합 배포 편의성
SageMaker는 AWS 자체 Inferentia2 칩부터 보급형 A10G, 초고성능 H100까지 선택할 수 있는 가속기 폭이 매우 넓습니다. 다만 vLLM이나 Triton 추론 서버를 컨테이너로 직접 최적화하려면 많은 엔지니어링 리소스가 듭니다.
Vertex AI는 모델 가든을 통해 클릭 몇 번으로 배포 환경을 완성할 수 있어 운영 편의성이 뛰어납니다. 특히 TPU v5e 노드를 잘 활용하면 복잡한 드라이버 설정 없이도 우수한 가격 대 성능비를 확보할 수 있습니다.
컴퓨팅 요금, 인프라 사양 및 확장성 분석
오픈소스 추론 모델 배포 시 발생하는 하드웨어 단가 및 인프라 제약 비교입니다.
총소유비용 분석: 전용 엔드포인트 vs 서버리스 토큰 과금
AWS 환경 내에서 세밀한 네트워크 보안을 구성하고, Savings Plans 약정으로 GPU 단가를 낮추려는 기업.
서버리스 토큰 요금제와 TPU 기반 전용 노드를 오가며 유연하게 추론 파이프라인을 운영하려는 팀.
자주 묻는 질문 (FAQ)
Q. SageMaker 서버리스 추론 기능으로 70B 파라미터 모델을 서비스할 수 있나요?
불가능합니다. SageMaker 서버리스 추론은 최대 메모리가 6GB로 제한되며 외장 GPU를 지원하지 않기 때문에 대형 오픈 모델을 올릴 수 없습니다.
Q. 서버리스 토큰 과금보다 전용 인스턴스 배포가 유리해지는 시점은 언제인가요?
일일 호출량이 약 1,800만에서 2,500만 토큰을 지속적으로 초과할 때입니다. 그 이하 트래픽에서는 전용 노드의 유휴 비용이 서버리스 토큰 비용보다 큽니다.
Q. 수 분에 달하는 콜드스타트 지연을 완전히 방지하려면 어떻게 해야 하나요?
오토스케일링 설정에서 최소 복제본 수를 1 이상으로 유지해야 합니다. 지연 시간은 사라지지만 24시간 동안 기본 하드웨어 요금이 고정으로 발생합니다.
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