# \#llm-dos **URL:** https://discuss.pytorch.kr/tag/llm-dos/6237.md [최신](https://discuss.pytorch.kr/latest.md) · [카테고리](https://discuss.pytorch.kr/categories.md) · [태그](https://discuss.pytorch.kr/tags.md) --- ## [Tokenflood: LLM의 성능 및 안정성 테스트 및 LLM 서비스 거부(DoS) 시뮬레이션을 위한 프레임워크](https://discuss.pytorch.kr/t/tokenflood-llm-llm-dos/8568)
**Author:** [@9bow](https://discuss.pytorch.kr/u/9bow)\ **댓글:** 0\ **마지막 업데이트:** [1월 1, 2026, 9:30오전 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/tokenflood-llm-llm-dos/8568 "2026-01-01T09:30:46Z")
Tokenflood 소개 Tokenflood는 대규모 언어 모델(LLM)을 위해 설계된 전문 부하 테스트(Load Testing)를 위한 프레임워크입니다. 개발자와 엔지니어가 실제 프롬프트 데이터셋 없이도 원하는 부하 프로필을 정의하여 LLM 엔드포인트의 성능과 안정성을 테스트할 수 있도록 돕는 도구입니다. LLM 애플리케이션은 일반적인 웹 서비스와 달리, 요청 처리 비용보다 응답 생성(토큰 생성) 비용이 훨씬 높다는 특징이 있습니다. 단순히 초당 요청 수(RPS)만 측정하는 기존 부하 테스트 도구로는 LLM의 특성(긴 생성 시간, 막대한 연산 자원 소모)을 정확히 반영하기 어렵습니다. 또한, 악의적인 사용자가 적은 입력으로 긴 출력을 유도하여 자원을 고갈시키는 LLM DoS(서비스 거부) 공격이나 요금 폭탄(Denial of Wallet) 공격에 대한 방어책을 마련하기 위해, 사전에 이러한 시나리오를 시뮬레이션할 필요성이 커지고 있습니다. Tokenflood는 사용자가 지정한 프롬프트 길이, 출력 길이, 요청 빈도에 따라 가상의 워크로드를 생성합니다. 이를 통해 실제 사용자 데이터가 없더라도 다양한 트래픽 패턴(예: 갑작스러운 스파이크, 지속적인 고부하)을 시뮬레이션할 수 있습니다. 즉, Tokenflood는 도구는 단순히 서버를 다운시키는 것이 목적이 아니라, 다양한 공급자(OpenAI, Azure, vLLM 등) 및 하드웨어 설정에 따른 지연 시간(Latency) 변화 , 처리량(Throughput) , 그리고 비용 을 예측하는 데 최적화되어 있습니다. 프로덕션 배포 전, 시스템이 예상치 못한 트래픽 급증을 어떻게 처리하는지 검증하는 데 유용합니다. Tokenflood와 기존의 웹 부하 테스트 도구와 비교 일반적인 HTTP 부하 테스트 도구(예: k6, JMeter, Locust)와 Tokenflood의 주요 차이점은 '토큰 생성'에 대한 인식 여부입니다. 기존의 부하 테스트 도구들은 주로 네트워크 연결 수와 HTTP 요청의 성공…