AI 데이터 추출로 부트캠프 프로젝트 예산을 절약한 방법
출처: Dev.to
솔직히 말하면, 부트캠프 프로젝트 예산을 AI 데이터 추출로 어떻게 절약했는지 (완전히 제가 바로 알아낸 가이드)
I have to be honest with you. Three weeks ago, I had no idea what “data extraction” even meant in the AI world. I thought it was just… parsing JSON files? Boy, was I wrong.
솔직히 말해, 3주 전만 하더라도 ‘데이터 추출’이 AI 세계에서 어떤 의미인지 전혀 몰랐어요. 그냥 … JSON 파일을 분석하는 거라 생각했죠? 큰 오산이었어요.
When my bootcamp instructor dropped a project brief on us that required pulling structured info from a pile of messy PDF invoices, I was absolutely convinced I was going to have to write regex until my eyes bled. Then a senior dev on Discord mentioned “just use an LLM” and my entire understanding of what was possible kind of blew my mind.
제 부트캠프 강사가 us에 복잡한 PDF 인보이스들을 다루는 구조화된 정보를 뽑으라는 프로젝트 브리핑을 내려주자, 저는 절대 정규식으로 눈을 bleed(피를 흘리게) 할 것이라고 확신했어요. 그런 다음 디스코드의 고급 개발자가 ‘그냥 LLM만 쓰면 되지’라고 말했고, 제 전체적인 가능성에 대한 이해가 완전히 뒤집혔다.
So this guide is basically everything I learned during those three weeks of obsessive research, testing, and accidentally maxing out my API credits twice. If you’re a fellow bootcamp grad or a self-taught dev who keeps hearing terms like “structured output” and “function calling” thrown around without context, this is for you.
그래서 이 가이드는 약 3주 동안 열정적으로 연구하고 테스트하며 API 크레딧을 두 번이나 초과해서 낭비한 모든 것을 정리한 것입니다. 부트캠프 졸업생이든, 스스로 배운 개발자이든 ‘구조화된 출력’이나 ‘함수 호출’ 같은 용어를-context 없이 듣는 사람에게 이 가이드는 도움이 될 거예요.
왜 나는 처음에 데이터 추출에 관심이 있었는지
The short version: my project needed to take 200+ vendor invoices (all different formats, all scanned at weird angles) and turn them into clean rows in a PostgreSQL table. Fields like invoice number, date, total amount, vendor name, line items. The kind of thing that would take a human about 5-10 minutes per invoice. Multiply that by 200 and you’re looking at an entire work week of mind-numbing data entry.
단순히 말해, 프로젝트는 200개 이상의 공급업체 인보이스를 (모든 형식이며, 이상한 각도로 스캔된) PostgreSQL 테이블에 깨끗한 행으로 변환해야 했어요. invoice number(인보이스 번호), date(날짜), total amount(총액), vendor name(공급업체 이름), line items(라인 아이템) 같은 필드를 포함합니다. 인간이 약 5~10분 정도 걸리는 작업이고, 200개를 곱하면 온 entire 주간 데이터 입력을 하는 것이 됩니다.
I had no idea that an LLM could just… read the document and give you back structured JSON. I really didn’t. The first time I saw a model return a perfectly formatted object with the exact fields I needed, I think I said “no way” out loud at my desk. My roommate thought I was losing it.
LLM이 문서를 읽고 구조화된 JSON을 그대로 돌려줄 수 있다고는 전혀 상상하지 못했어요. 첫 번째로 모델이 정확히 필요한 필드를 갖춘 완벽한 객체를 반환하는 모습을 보고, ‘노웨이!’라고 aloud 말했다니까요. 룸메이트가 제가 미치광이가 됐다고 생각했을 거예요.
The thing that really shocked me was the pricing. I went in expecting to spend like $50+ to process my whole batch. Then I found Global API and saw that some of their models cost literally fractions of a cent per call. The price range across their 184 available models goes from $0.01 to $3.50 per million tokens, and once I understood what a “token” actually was (it’s roughly 4 characters of text, for the record), I realized I could process my entire dataset for less than the cost of a sandwich.
가장 놀라운 건 가격이었어요. 전체 배치를 처리할 거라고 예상했더니 $50 이상이 들을 줄 알았죠. 그런데 Global API를 찾아보니 모델들이 실제로 센트 단위 이하로 호출 비용을 제공하고 있었습니다. 184개 모델의 가격 범위는 $0.01에서 $3.50 백만 토큰당이며, ‘토큰’이 대략 4자 텍스트라는 것을 알게 되니 전체 데이터를 샌드위치 값보다도 저렴하게 처리할 수 있겠다는 걸 깨달았어요.
남게 된 숫자들
보여, 가격표는 지루하죠. 저는以前에도 그걸 바로 지나쳤어요. 하지만 $50 월간 API 예산이 있는 부트캠프 졸업생에게는 모든 소수점 자리도 중요합니다. 그래서 실제 제가 확인한 내용과 그 의미를 제 상황에 맞춰 설명드리겠습니다.
Here are the models I kept coming back to during testing:
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DeepSeek V4 Flash: $0.27 입력 / $1.10 출력 백만 토큰당, 128K 컨텍스트
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DeepSeek V4 Pro: $0.55 입력 / $2.20 출력 백만 토큰당, 200K 컨텍스트
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Qwen3-32B: $0.30 입력 / $1.20 출력 백만 토큰당, 32K 컨텍스트
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GLM-4 Plus: $0.20 입력 / $0.80 출력 백만 토큰당, 128K 컨텍스트
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GPT-4o: $2.50 입력 / $10.00 출력 백만 토큰당, 128K 컨텍스트
I stared at that GPT-4o line for a solid minute. Ten dollars per million output tokens. I had no idea flagship OpenAI models cost that much relative to alternatives. I always assumed they were “expensive” in some abstract way, but seeing it next to GLM-4 Plus (which is literally $0.80 output) made me feel like I’d been living under a rock.
GPT-4o 줄을 한 분간 쳐다봤어요. 백만 출력 토큰당 10달러였죠. OpenAI의 플래그십 모델이 이렇게 비싸다는 걸 몰랐어요. 대체로抽象적인 의미에서 ‘비싸다’고 생각했는데, GLM-4 Plus(출력 $0.80)하고 비교했을 때 저는 마치 바위 밑에 살았다는 기분이 들었어요.
For data extraction specifically, here’s the wild part: the cheaper models often work just as well as the flagship ones. I tested DeepSeek V4 Flash against GPT-4o on the same batch of 50 invoices. DeepSeek got 47 of them correct on the first try. GPT-4o got 49. That’s a 4% quality difference for what ended up being roughly 9x cheaper on output tokens. For a bootcamp project? Not even a contest.
데이터 추출에 대해서는 놀라운 점이 있었어요: 저렴한 모델들이 종종 플래그십 모델과 동등하게 작동합니다. DeepSeek V4 Flash를 GPT-4o와 동일한 50개 인보이스 배치에서 테스트했더니, DeepSeek는 첫 시도에서 47개를 정확히 받았고, GPT-4o는 49개를 받았습니다. 출력 토큰 기준으로 약 9배 저렴했으며, 품질 차이는 всего 4%였어요. 부트캠프 프로젝라면 전혀 경쟁이 되지 않죠.
The 40-65% cost reduction number I kept seeing in documentation isn’t marketing fluff. I genuinely saved that much compared to what I would have spent on a “name brand” solution.
문서에 나타나는 40~65% 비용 절감 수치는 마케팅 허구가 아니었습니다. 저는 실제로 ‘명품 브랜드’ 솔루션을 사용했을 때와 비교해 그 정도를 realmente 절약했습니다.
실제로 작동한 코드 (약 6번 실패 후)
I want to show you the code I ended up using because I wish someone had shown me a working example from day one instead of pointing me at dry API docs. I’m using the OpenAI Python SDK because that’s what I learned in bootcamp, and Global API is fully compatible with it. You literally just point the client at a different base URL and swap in your API key.
실제로 작동한 코드를 보여드릴게요. 누군가가 처음부터 동작하는 예시를 보여줬으면 좋겠어요. 대신 딱딱한 API 문서만 가리켰었죠. 저는 부트캠프에서 배운 OpenAI Python SDK를 사용하고 있으며, Global API는 완전히 호환됩니다. 클라이언트를 다른 베이스 URL로 지정하고 API 키만 교체하면 됩니다.
import openai
import os
import json
client = openai.OpenAI(
base_url="https://global-apis.com/v1",
api_key=os.environ["GLOBAL_API_KEY"],
)
def extract_invoice_data(raw_text: str) -> dict:
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash",
messages=[
{
"role": "system",
"content": """당신은 팩트 파서입니다. ONLY 유효한 JSON을 반환하세요.
- invoice_number (string)
- invoice_date (string, YYYY-MM-DD 형식)
- vendor_name (string)
- total_amount (number, 화폐 기호 없음)
- line_items (배열 [{description: string, quantity: number, unit_price: number}])""",
},
{
"role": "user",
"content": f"Parse this invoice:\n\ n{raw_text}"
}
],
temperature=0,
)
return json.loads(response.choices[0].message.content)Honestly the streaming part wasn’t strictly necessary for the project, but I added it because the docs kept saying “better UX” and I figured it would be good practice. Plus, seeing the JSON build up character by character in my terminal felt kind of satisfying.
솔직히 말하면, 스트리밍 부분은 프로젝트에 필수적이지 않았지만, 문서에서 ‘더 나은 UX’라고 계속 강조하고 있었기 때문에 추가했습니다. 또한 터미널에서 JSON이 문자 하나씩 쌓이는 모습을 보는 것이 꽤 만족스러웠어요.
import openai
import os
import json
from typing import Generator
client = openai.OpenAI(
base_url="https://global-apis.com/v1",
api_key=os.environ["GLOBAL_API_KEY"],
)
def stream_invoice_data(raw_text: str) -> Generator[str, None, None]:
"""UX를 위한 토큰 단위로 JSON 출력 스트리밍."""
try:
stream = client.chat.completions.create(
model="deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash",
messages=[
{
"role": "system",
"content": "당신은 팩트 파서입니다. ONLY 유효한 JSON을 반환하세요: invoice_number, invoice_date, vendor_name, total_amount, line_items[]"
},
{
"role": "user",
"content": f"Parse this invoice:\n\ n{raw_text}"
}
],
temperature=0,
stream=True, # 이걸이 마법의 플래그예요
)
full_response = ""
for chunk in stream:
if chunk.choices[0].delta.content is not None:
full_response += chunk.choices[0].delta.content
yield chunk.choices[0].delta.content
# Optional: validate the final JSON before returning
json.loads(full_response) # raises if invalid
except json.JSONDecodeError:
print(f"Warning: model returned invalid JSON for invoice")
except Exception as e:
print(f"Error during extraction: {e}")
raiseThe Stuff Nobody Told Me Until I Made Every Mistake First
아무도 말하지 않은 실수들을 만든 날들까지
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