AI 값 넉 달 새 최대 80% 인하, 내 세션 비용을 계산했다
6월만 해도 나는 에이전트를 하루 종일 돌리면서 토큰 요금을 걱정했다. 택시 뒷자리에서 미터기 숫자만 쳐다보는 기분이었다. 넉 달이 지난 지금은 같은 일에 드는 값이 몇 분의 1로 줄었다. 데이터 과학자 Max Woolf가 10월 25일 블로그에 6월부터 OpenAI와 Anthropic이 낸 가격을 날짜순으로 정리해 올렸다. 두 회사는 번갈아 가며 값을 내렸고, 가장 많이 내린 모델은 80%까지 내려갔다. 그는 품질을 깎은 흔적은 보이지 않는다고 했다. 이 인하는 Codex와 Claude Code 같은 구독형 도구에도 적용된다고 한다.
API를 쓰는 개발자에게 이번 인하는 다음 달 청구서에 그대로 찍힌다. 그래서 무엇이 얼마나 내렸는지 먼저 정리했다. 그다음 내 코딩 세션 하나의 비용이 실제로 얼마나 달라지는지 직접 계산해 봤다.
넉 달 동안 있었던 일
가격은 모두 100만 토큰당 입력 / 출력 / 캐시 읽기 값이고, 단위는 달러다. 캐시 읽기는 앞선 대화를 다시 읽어 올 때 내는 값이다.
| 날짜 | 회사 | 모델 | 가격(달러) |
|---|---|---|---|
| 6/26 | OpenAI | GPT-5.6 Sol / Luna | 5/30/0.50, 1/6/0.10 |
| 6/30 | Anthropic | Sonnet 5 (출시가) | 2/10/0.20 |
| 7/24 | Anthropic | Opus 5 | 5/25/0.50 |
| 7/30 | OpenAI | GPT-5.6 Luna 80% 인하 | 0.20/1.20/0.02 |
| 8/10 | Anthropic | Sonnet 5 출시가를 그대로 유지 | 2/10/0.20 |
| 8/21 | OpenAI | GPT-5.6 Sol 약 20% 인하 (석 달) | 4/20/0.40 |
| 9/1 | Anthropic | Fable 5.1 (Fable 5보다 캐시 75%↓) | 10/50/0.25 |
| 9/3 | OpenAI | GPT-6 Astra | 10/50/1 |
| 9/22 | OpenAI | GPT-6 Sol / Luna | 2/10/0.20, 0.10/0.50/0.01 |
| 9/22 | Anthropic | Opus 5.5 | 4/20/0.20 |
| 9/29 | OpenAI | GPT-6.1 Sol | 2/10/0.10 |
9월 22일에는 두 회사가 같은 날 새 모델을 냈다. 약속이라도 한 것처럼 날짜가 겹쳤다. Woolf가 옮긴 Opus 5.5 발표 문장은 이렇다. "Opus 5.5 requires less compute to serve than Opus 5, and its pricing reflects that." 모델을 돌리는 데 연산이 덜 드니 값도 내렸다는 말이다.
청구서를 움직이는 건 캐시 값이다
Woolf는 에이전트로 코딩할 때 캐시 읽기가 전체 토큰의 96~99%를 차지한다고 본다. 에이전트는 턴마다 앞선 대화 전체를 처음부터 다시 읽는다. 캐시 적중률도 90~100% 수준이다. 그러니 가격표 맨 끝 칸에 있어서 늘 각주처럼 넘기던 숫자가 실제 청구액을 정한다.
세션 하나의 비용은 이렇게 쓸 수 있다. 단가는 모두 100만 토큰당 값이다.
비용 = (입력 단가 × 새 입력 토큰 + 캐시 읽기 단가 × 캐시 읽기 토큰 + 출력 단가 × 출력 토큰) ÷ 1,000,000
한 세션에서 1,000만 토큰을 쓴다고 가정했다. 캐시 읽기가 970만(97%), 새 입력이 20만, 출력이 10만 토큰이다.
# 예시 코드: 위 가정으로 세션 하나의 비용을 계산한다 (결과는 아래 표)
prices = { # (입력, 출력, 캐시 읽기) $/100만 토큰
"Opus 5": (5.00, 25.0, 0.50),
"Opus 5.5": (4.00, 20.0, 0.20),
"GPT-5.6 Sol": (5.00, 30.0, 0.50),
"GPT-6.1 Sol": (2.00, 10.0, 0.10),
"GPT-5.6 Luna": (1.00, 6.0, 0.10),
"Luna (7/30)": (0.20, 1.2, 0.02),
}
new_in, cache, out = 0.2, 9.7, 0.1 # 단위: 100만 토큰
for name, (p_in, p_out, p_c) in prices.items():
cost = p_in * new_in + p_c * cache + p_out * out
print(f"{name:14s} ${cost:.2f}")
| 비교 | 이전 | 이후 | 내린 폭 |
|---|---|---|---|
| Opus 5 → Opus 5.5 | 8.35달러 | 4.74달러 | 약 43% |
| GPT-5.6 Sol → GPT-6.1 Sol | 8.85달러 | 2.37달러 | 약 73% |
| GPT-5.6 Luna → 7/30 인하 | 1.77달러 | 0.35달러 | 약 80% |
Opus는 Woolf가 말한 40~60% 범위에 들어온다. Sol 계열은 그가 말한 "모두 합쳐 75%"에 가깝다. 다만 내 가정에서는 출력도 비용에서 꽤 큰 몫을 차지한다. 6월의 Fable 5(10/50/1달러)에서 Fable 5.1로 바꿔 넣어 보면 16.70달러에서 9.43달러로, 약 44%만 내려간다. Woolf가 말한 70~75%까지 내려가려면 비용 거의 전부가 캐시 읽기여야 한다. 출력을 많이 뽑는 작업이면 내린 폭이 이보다 작다.
왜 내렸나
Woolf는 세 가지 이유를 든다.
- 갈아타기가 쉽다. OpenCode나 Zed Agent 같은 하네스에서는 토글 하나로 모델을 바꾼다. OpenRouter에서는 엔드포인트 이름만 고치면 끝난다. 경쟁사 손님이 넘어오지 못하게 막아 줄 벽, 곧 해자가 거의 없다. 설정 파일 한 줄짜리 충성도라고 해도 과장이 아니다.
- 오픈 웨이트 모델이 빠르게 따라온다. DeepSeek V4 Flash는 4월에 0.14/0.28/0.0028달러로 나와 크게 화제가 됐다. 새로 나온 Flash V4.1 1017 버전은 Artificial Analysis 지수가 24에서 45로 올랐는데, DeepSeek가 직접 받는 값은 0.15/0.60/0.003달러로 거의 그대로다. OpenRouter에서 이 모델을 서비스하는 업체도 늘었다. 5월에 V4 Flash를 올린 곳은 13곳이었는데, 1017 버전은 29곳이다. Woolf는 OpenAI가 Luna를 80% 내린 것도 이런 작은 오픈 모델과 겨루려는 수였다고 짐작한다. Moonshot AI의 Kimi K3.1 Pro는 지수 55로 Opus 5.5(58)에 바짝 붙었다. 값은 2/10/0.20달러이고, 가중치는 11월 4일에 공개될 예정이라고 한다. 지수 숫자는 모두 Woolf가 정리한 것이다.
- 결국 한계비용으로 간다. "지금 싼 건 미끼이고 나중에 오른다"는 주장도 있다. Woolf는 우버나 리프트 때와 달리 두 회사가 값을 마음대로 정할 수 있는 독과점이 아니라고 반박한다. 추론 시장은 들어오기도 쉬워서 값이 한계비용 쪽으로 미끄러질 수 있다고 본다.
이상한 건 시기다. OpenAI는 2027년, Anthropic은 몇 달 안에 상장한다는 소문이 돈다. 아직 확정된 이야기는 아니다. 유출된 재무 자료로는 두 회사 모두 수십억 달러 적자다. 상장을 앞두고 주 수입원 값을 내린 셈이다. 추론 마진이 80%에 이른다는 보도가 있긴 한데, 거기에도 단서가 붙어 있다.
내 생각: 구독은 줄여도 될까
Woolf 본인은 Codex 월 100달러(5x Pro) 요금제를 썼다. 같은 일을 4배 효율로 하게 되자 그는 사용 한도를 1/5로 줄였다. 그래도 할 수 있는 일의 양은 거의 그대로라고 했다. 회사가 기대한 반응은 아니었을 것이다. 한편 OpenAI는 GPT-6.1 Sol을 낸 즈음에 Codex 200달러 요금제의 사용량을 절반으로 줄였다. 이유는 "to reflect our increasingly efficient models"였다. The Next Web은 같은 DevDay에 500달러 Pro 요금제가 새로 나왔다고 전했다. API 단가는 내렸는데, 구독 쪽에서는 오히려 받는 몫이 줄어든 사람도 있다.
내가 실무에서 챙길 것은 세 가지다.
- 가격표에서 캐시 읽기 값부터 본다. 에이전트 작업이면 입력, 출력 단가보다 이 값이 청구액을 더 크게 바꾼다.
- 모델을 바꿔 끼울 수 있게 짜 둔다. 값이 한 달 단위로 바뀌니 특정 SDK에 묶이지 않게 추상화해 두는 쪽이 이득이다.
- 구독은 내 사용량을 위 식에 넣어 보고 정한다. 정액 요금제 한도는 공지 한 줄로 조용히 줄어들 수 있다.
정리
- 6월부터 넉 달 동안 OpenAI와 Anthropic은 번갈아 값을 내렸고, 가장 많이 내린 모델은 80%까지 내려갔다.
- 에이전트 비용은 캐시 읽기 값에 달려 있다. 내 가정에서 Sol 계열은 약 73%, Opus는 약 43% 싸졌다.
- 배경에는 갈아타기 쉬운 구조, 빠르게 따라오는 오픈 웨이트 모델, 한계비용으로 내려가는 값이 있다.
- 상장설이 도는 와중에 값을 내린 셈이라, 실제 마진은 공시가 나와야 알 수 있다.