# 관련 콘텐츠 및 검색용 Discourse AI 활성화 비용 산정

**URL:** https://meta.discourse.org/t/estimating-cost-of-enabling-discourse-ai-for-related-content-and-search/386892
**Category:** Support
**Tags:** ai
**Created:** [10월 28, 2025, 4:34오전 UTC](https://meta.discourse.org/t/estimating-cost-of-enabling-discourse-ai-for-related-content-and-search/386892 "2025-10-28T04:34:02Z")
**Posts on this page:** 1
**Showing post:** 3

<div class="post-metadata">

### Author: ![Falco](https://sea3.discourse-cdn.com/meta/user_avatar/meta.discourse.org/falco/32/179432_2.png) [@Falco](https://meta.discourse.org/u/Falco)
#### Post date: [10월 28, 2025, 1:11오후 UTC](https://meta.discourse.org/t/estimating-cost-of-enabling-discourse-ai-for-related-content-and-search/386892/3 "2025-10-28T13:11:16Z")

</div>

> [@SubStrider](#):
>
> 클라우드 기반 LLM을 사용하는 Discourse AI?

관련 주제(Related Topics)와 AI 검색은 LLM을 사용하지 않습니다.

> [@SubStrider](#):
>
> 일시적 비용(대량 임베딩)과 지속적 비용(임베딩 및 검색)을 이해하는 데 도움이 될 추정 공식을 알려주세요

대량 임베딩은 주제당 1회 요청이므로, 대부분의 사이트는 Gemini 무료 티어와 같은 것을 사용하여 처리할 수 있습니다.

검색은 검색당 1회 요청이며, 아마도 무료 티어 내에서 처리할 수 있을 것입니다.

> [@SubStrider](#):
>
> 셀프 호스팅의 경우

이것은 단순히 임베딩 모델이므로, [https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B를](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B%EB%A5%BC) [https://github.com/huggingface/text-embeddings-inference를](https://github.com/huggingface/text-embeddings-inference%EB%A5%BC) 사용하여 기본적인 2 vCPU / 4GB RAM 환경에서 쉽게 셀프 호스팅할 수 있습니다.

물론 GPU가 있는 서버에서 더 빠르지만, GPU가 없는 환경에서도 문제없이 실행됩니다.

---

_[View the full topic](https://meta.discourse.org/t/estimating-cost-of-enabling-discourse-ai-for-related-content-and-search/386892)._