[Local LLM 서버 구축기 4] NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti 한 달간 Full Load 시 전기료!! 30,000원

7월 한 달 동안 24시간 내내 가정용 LLM 서버를 가동하며 측정한 실제 전력 사용량과 요금 데이터를 공유합니다. 7월 1일부터 31일까지 PC 전원을 끄지 않고 지속 가동했으며, Dify와 Gemma4:26b 조합으로 영상 및 문서 작업 보조 용도로 활용했습니다. 실제 측정 데이터를 통해 가정용 LLM 서버 운영 시 체감되는 비용과 한계를 정리했습니다.

 

TAPO Smart Plug로 측정한 로컬 LLM 서버 전력 데이터

 

① 7월 실측 결과: 50.153 kWh 사용, 특정 작업 시 부하 집중 

모니터링은 기존과 동일하게 TAPO 스마트 플러그를 사용했습니다. 7월 1일부터 31일까지 가동한 결과, 총 50.153 kWh의 전력을 사용하였습니다.

 

- 집중 부하 구간 (7/1~7/8): Outlook의 msg 파일을 옵시디언 md 파일로 일괄 변환하는 작업을 집중적으로 수행했습니다. 이 기간 동안 연산 부하가 증가하여 7월 2일 기준 일일 최대 2.975 kWh까지 전력 소비가 상승했습니다.

 

- 대기 및 일반 가동 구간 (7/9~7/31): 집중적인 파일 변환 작업이 끝난 후에는 일일 약 1 kWh 내외의 안정적인 전력 소비 패턴을 유지했습니다.

② 한전ON 가정용 저압 기준 요금 산출: 약 13,000원 추가 발생 (실제 사용으로 추가 발생된 비용)

실제 청구되는 전기세 영향을 확인하기 위해 한국전력공사 '한전ON'의 가정용 저압 요금표를 기준으로 비용을 계산했습니다.

 

- 7월 총 전기 사용량: 410 kWh → 청구 요금: 75,440원

- 서버 미가동 가정 시 (약 360 kWh 기준): 62,550원

- 서버 가동 실 추가 요금: 12,890원 (약 13,000원)

 

결과적으로 누진 구간 고려시 서버 단독 운영으로 인해 월 약 13,000원의 전기료가 추가 발생했습니다.

 

③ 한 달 Full Load 가동 예상 최대 전력량 및 발생 예상 전기료

Tap 스마트 플러그 실측 데이터 중 일일 최대 전력 소비량은 2.975 kWh(7월 2일)입니다. 이를 바탕으로 7월 한 달(31일) 동안 지속적인 Full Load 상태(예: 24시간 문서 일괄 변환 및 고부하 연산)로 가동할 경우의 예상 최대 전력 소비량은 약 92.225 kWh입니다.

 

서버 미가동 시 가정의 기본 전력 사용량을 360 kWh로 상정할 때, 서버가 한 달 내내 Full Load로 가동되면 월간 총 전력 사용량은 약 452 kWh에 달하게 됩니다. 한전ON 가정용 저압 요금 기준으로 총 사용량 452 kWh에 대한 청구 요금은 92,890원이며, 이는 서버 미가동 시(62,550원) 대비 30,340원이 추가로 발생할 것으로 예상됩니다. 

 

[가정용 LLM 서버 전력 소비 및 비용 비교 표]

구분	실측 결과 (7월 실제 운영)	한 달 Full Load 예상 (최대치)
일일 최대 전력 소비량	2.975 kWh (7월 2일)	2.975 kWh
월간 서버 전력 소비량	50.153 kWh	약 92.225 kWh
월간 총 전력 사용량 (360Kwh 기본 사용 가정)	410 kWh	약 452 kWh
월 총 청구 요금	75,440 원	92,890 원
추가 발생 요금	12,890 원	30,340 원

④ 운영 효율성 및 명확한 한계점

- 비용적 측면의 가치: 추가된 13,000원은 ChatGPT Go(13,000 원/월) 와 유사한 수준입니다. 보안이 필수적인 문서를 오프라인으로 다룰 수 있다는 점 고려하면 지출할 만한 수준으로 생각이 되었습니다. 만약 24시간 Full Load로 가동하여 약 30,000원의 추가 비용이 발생하더라도 상용 AI (ChatGPT Pro, 29,000원/월) 구독료와 유사한 수준입니다.

 

- 단일 모델 운영의 한계: Gemma4:26b 모델 단독 운영 시 대용량 문서 처리(Context Window)의 제약으로 정보 누락이 발생하거나 복잡한 논리적 추론(Reasoning)에서 일관성이 저하되는 성능적 한계가 뚜렷했습니다.  LLM만 운영하기에는 아쉬운 부분도 많아 Gemini, ChatGPT, Claude 등 외부 상용 AI 서비스를 어쩔수 없이 사용해야 하였으며, 이는 로컬 서버 유지비(전기료)와 유료 구독료가 이중으로 지출되는 상황이 발생하였습니다. (지금도)

 

- 여름철 발열 문제: PC가 24시간 가동되면서 7월 내내 서버가 위치한 방의 실내 온도가 29도를 상시 초과했습니다. 더운 날씨에 에어컨 없이는 방 안에서 PC를 하기가 어려운 점이 있었습니다. 

 

로컬 LLM 사용시 아쉬웠던 부분에 대해서는 추가로 작성해 보도록 하겠습니다. 

 

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