속도·비용·정확도 벤치마크

4-워크플로 벤치마크 — 지능은 비슷, 효율은 두 자릿수 우위

40–200× 속도 · 40–400× 비용 · ~68% 정확도 · 환각 0

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벤치마크 개요

세 개의 축으로 재본다 — 지능·속도·비용

TypeSafe는 JEV를 4개의 실제 워크플로로 구성된 벤치마크에서 측정했습니다. 비교는 세 축으로 이뤄집니다 — 지능(정확도), 속도(지연), 비용. 결론을 먼저 말하면 이렇습니다: 지능은 중상위 LLM과 근접하지만, 속도와 비용은 두 자릿수(수십~수백 배) 앞섭니다.

지능

4-워크플로 정확도 약 68% — 중상위 LLM 근접

속도

엔드투엔드 70–500ms — LLM 대비 40–200×

비용

입력 $0.042/M, 출력 무료 — LLM 대비 40–400×

💡 이번 강의는 이 세 축을 하나씩 숫자로 뜯어봅니다. 마지막엔 "지능은 비슷, 효율은 압도"라는 한 문장으로 모입니다.

축 ① — 속도

초 단위 vs 밀리초 단위

LLM 순차 생성

3–329초

JEV 병렬 평가

70–500ms

최대 속도 배수 (자료에 따라 20–200×)

엔드투엔드 응답 상한 (하한 70ms)

💡 LLM은 토큰을 하나씩 만들어 3–329초가 걸리지만, JEV는 단일 쿼리 병렬 평가로 70–500ms에 끝냅니다. 사람이 느끼기엔 "즉시"에 가깝죠. 그래서 나에게 무슨 의미냐면 — 느려서 AI를 못 넣던 실시간 화면에도 이제 직접 넣을 수 있다는 뜻입니다.

축 ② — 비용

"측정하기도 민망할 만큼 싸다"

LLM (입력+출력)

기준

JEV 입력

$0.042/M

JEV 출력

무료

입력 100만 토큰당 비용

LLM 대비 최대 비용 절감 (40–400×)

💡 입력은 100만 토큰당 $0.042, 출력은 아예 무료("too cheap to meter")입니다. LLM 대비 40–400× 저렴하죠. 쉽게 말해 비용이 더는 병목이 아니게 되니, 대량·실시간 경로에도 부담 없이 넣을 수 있습니다.

축 ③ — 정확도 대비 효율

지능은 비슷, 효율은 두 자릿수 우위

관점	중상위 LLM (예: GPT-5.6 Terra)	System One + JEV
정확도	중상위권 (기준)	~68% (근접)
속도	3–329초	70–500ms (40–200×)
비용	기준	40–400× 저렴
환각·타입 에러	발생 가능	0 (수학적 보장)

핵심 메시지

JEV는 정확도(지능)에서 중상위 LLM에 근접하면서, 속도는 40–200×, 비용은 40–400× 우위입니다. 게다가 환각과 타입 에러는 0 — 관측이 아니라 수학적 보장입니다. "비슷한 지능을 두 자릿수 싸고 빠르게" 얻는 셈이죠.

정리

4-2강 한 장 요약

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속도 = 70–500ms vs LLM 3–329초 → 40–200× 빠름
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비용 = 입력 $0.042/M · 출력 무료 → 40–400× 저렴
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정확도 = ~68%로 중상위 LLM 근접 · 환각/타입 에러 0
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결론 = "지능은 비슷, 효율은 두 자릿수 우위"

Next up — 4-3

여기서 자연스러운 질문이 나옵니다. "이렇게 싸고 빠르면 LLM은 이제 필요 없나요?" 답은 아니오입니다. 4-3강에서는 JEV와 LLM이 어떻게 역할을 나눠 함께 쓰이는지 — 하이브리드 아키텍처를 다루고, 4강 전체와 강의 전체를 마무리합니다.

다음 세부강의: 하이브리드 아키텍처 & 결론 →