AI 에이전트를 위한 가장 저렴한 LLM API는 무엇일까요?

챗봇은 하나의 프롬프트를 보내고 하나의 답변을 받습니다. 하지만 에이전트는 결정을 내리고, 도구를 호출하고, 결과를 읽고, 다시 결정하며, 이 과정을 반복합니다. 단일 작업에 대해 종종 20회 이상 반복됩니다. 이러한 각 단계는 시스템 프롬프트, 도구 정의 및 지금까지의 대화를 재전송하는 전체 API 호출입니다. 이것이 바로 에이전트를 위해 선택하는 모델이 채팅 앱을 위해 선택하는 모델보다 훨씬 더 중요하다는 이유입니다: 당신은 질문당 비용을 지불하는 것이 아니라 루프(loop)당 비용을 지불하기 때문입니다.

본 가이드는 돈에 대한 질문에 직접 답합니다. 통일된 API에서 실제 토큰당 요율로 가장 저렴한 모델들을 순위 매기고, 하나의 에이전트 작업이 실제로 얼마의 비용이 드는지 계산하며, 프롬프트 캐싱(prompt caching)이 이 숫자를 약 90%까지 줄일 수 있는 이유를 설명하고, 어떤 저비용 모델들이 자율적인 작업을 위한 기본값으로 사용될 만큼 도구 호출을 잘 처리하는지 보여줍니다.

AI 에이전트를 위한 가장 저렴한 LLM API는 한 문단으로 요약하자면: TokenPAPA 요율 기준으로 Mimo V2.5($0.08/$0.24/1백만 입력/출력 토큰)가 절대적으로 가장 저렴한 옵션이며, DeepSeek V4 Flash($0.14/$0.42)는 대부분의 에이전트 루프에 대한 비용 효율적인 기본값입니다. 에이전트는 매 단계마다 길고 안정적인 프롬프트를 재전송하기 때문에, 반복 입력 비용을 약 90% 절감하는 DeepSeek의 자동 컨텍스트 캐싱(automatic context caching)은 모델을 전환하는 것보다 더 많은 비용을 절약해 주는 경우가 많습니다. 이 모든 것은 https://tokenpapa.ai/v1에서 단일 OpenAI 호환 키를 통해 실행됩니다.

에이전트 워크로드가 일반적인 비용 계산을 깨뜨리는 이유

모델을 비교하는 표준 방식은 백만 토큰당 달러($)이며, 이는 괜찮은 출발점입니다. 하지만 에이전트를 구축하는 순간부터 좋은 예측 지표가 아니게 되는데, 그 이유는 세 가지입니다.

1. 루프는 모든 호출에 곱하기를 합니다. 단일 사용자 요청이 5개, 20개 또는 50개의 모델 호출로 늘어날 수 있습니다. 한 번의 호출당

2. 에이전트는 매 단계마다 크고 안정적인 접두사(prefix)를 재전송합니다. 시스템 프롬프트, 페르소나 지침 및 JSON 도구 스키마는 모든 호출에서 동일합니다. 변경된 것이 없음에도 불구하고 이 부분에 대해 계속 비용을 지불하게 됩니다. 이것이 에이전트 아키텍처에서 가장 큰 낭비이며, 캐싱(caching)이 해결하도록 설계된 문제입니다.

3. 출력 토큰 비용이 입력 토큰보다 더 많이 듭니다. 대부분의 플랫폼에서 출력은 입력보다 3~10배 높은 가격으로 책정됩니다. 매 단계마다 길게 추론하는 에이전트는 많은 양의 비싼 출력을 생성하므로, max_tokens에 대한 규율이 중요합니다.

실질적인 결론: 에이전트에게 토큰당 비용은 절반의 이야기일 뿐입니다. 캐시 동작과 루프 횟수가 청구서(bill)를 결정합니다.

핵심 통찰: 에이전트는 "하나의 API 호출"로 비용이 들지 않습니다. 이는 의사결정(decision) 한 번당 API 호출 비용이 발생합니다. $1M 입력 토큰에 대해 $0.14인 모델을 $13.50짜리 모델 대신 선택하는 것은 96% 절감 효과를 가져오지만, 안정적인 6K 토큰 접두사를 캐싱하는 것만으로도 남은 비용을 약 90% 추가로 절감할 수 있습니다.

2026년 AI 에이전트를 위한 가장 저렴한 모델들

다음은 TokenPAPA 플랫폼의 1M 토큰당 요금입니다. 아래 나열된 모든 모델은 동일한 키와 기본 URL을 통해 접근 가능하므로, 전환하는 것은 새로운 통합(integration) 작업이라기보다는 코드에서 한 줄만 변경하면 됩니다.

이 표를 쇼핑객이 아닌 에이전트 아키텍트의 관점에서 읽으십시오. 목록에서 저가 모델이라는 것이 타협해야 하는 등급을 의미하는 것이 아니라, 대부분의 에이전트 단계가 실행되어야 할 곳입니다.

가장 저렴한 것만으로는 충분하지 않습니다: 실제로 도구 호출(tool calling)을 잘 수행하는 모델은 무엇인가요?

모델이 매우 저렴하더라도 구조화된 출력(structured output) 처리에 실패한다면 에이전트에게는 여전히 잘못된 선택일 수 있습니다. 좋은 소식은 도구 호출이 프리미엄 등급이 아니라 API 기능이라는 것입니다. 모든 OpenAI 호환 모델은 동일한 tools 매개변수를 노출하며, 저비용 모델도 동일한 구조화된 tool_calls 객체를 반환합니다.

실제 에이전트 작업 비용: 루프 계산법

토큰당 가격은 실제 숫자를 숨기므로, 여기 명시적인 가정을 사용한 예제 계산을 보여드립니다. 일반적인 에이전트 작업을 20번의 모델 호출로 가정하고, 각 호출에서 8,000개의 입력 토큰을 보내고 500개의 출력 토큰을 반환한다고 가정했습니다 (따라서 작업당 총 160K 입력 및 10K 출력이 발생합니다). 두 개의 열이 있습니다: 캐싱 없음(no caching)과 6K 토큰의 안정적인 접두사(stable prefix)가 캐시된 경우입니다.

핵심 시사점: DeepSeek V4 Flash의 작업당 약 $0.027로 에이전트는 $1,000으로 약 37,000개의 작업을 실행할 수 있습니다. 작업당 약 $2.76인 최첨단 모델에서는 같은 $1,000으로 약 360개의 작업만 구매할 수 있습니다.

이것들은 공개된 토큰당 요율과 명시된 가정에서 파생된 추정치이며, 실제 청구 금액은 실제 루프 횟수와 프롬프트 크기에 따라 달라집니다. 이 값들을 사용하여 _비율_을 확인해 보세요. 비율은 정확한 수치에 관계없이 유지됩니다.

가장 큰 레버리지: 안정적인 접두사 캐싱

최첨단 모델에서 저렴한 모델로 전환하는 것은 일회성 결정입니다. 캐싱(Caching)은 요청당 결정이며, 모든 루프를 거치면서 누적됩니다.

TokenPAPA 플랫폼 문서에 따르면, DeepSeek의 자동 컨텍스트 캐싱은 반복되는 입력 비용을 약 90% 절감합니다. 에이전트가 단계 1과 단계 20에서 동일한 시스템 프롬프트와 도구 스키마를 전송할 때, 이 변경되지 않은 접두사(prefix)는 일반적인 입력 요율의 아주 작은 비율로 청구됩니다. 위 예시 작업에서 이는 캐싱만으로 약 $0.0266 대 $0.0115의 차이이며 — 모델 선택을 통한 절감액에 더해, 전체 비용에서 57%를 줄여줍니다.

캐싱이 작동하게 만드는 실질적인 규칙:

• 접두사(prefix)는 바이트 단위로 동일하게 유지하세요. 시스템 프롬프트나 도구 스키마에 변경 사항이 생기면 해당 단계의 캐시가 무효화됩니다. 휘발성 콘텐츠(사용자 입력, 검색된 문서, 타임스탬프 등)는 안정적인 블록 뒤에 배치하고, 절대 앞에 두지 마세요.
• 순서가 중요합니다. 시스템 프롬프트와 도구를 먼저 두고, 그다음 대화 기록을, 그리고 가장 최신 메시지를 배치하세요.
• 도구 정의 순서를 바꾸지 마세요. tools 배열에서 안정적인 순서를 유지해야 접두사 매칭이 가능합니다.

자세한 내용은 DeepSeek 캐시 적중(cache-hit) 최적화를 참고하세요.

지연 시간(Latency): 저렴한 모델이 더 느리게 느껴지나요?

비용은 에이전트 경험의 절반일 뿐입니다. 20번 호출을 수행하는 에이전트는 20번의 왕복(round-trips)을 거치므로, 첫 토큰까지 걸리는 시간(time-to-first-token, TTFT) 역시 비용처럼 누적됩니다. 가장 저렴한 모델이 반드시 가장 느린 것은 아닙니다.

하나의 API 키로 에이전트를 구동하는 이유?

에이전트는 본질적으로 모델 복합기(model-multiplexers)입니다. 일상적인 단계에는 저렴한 모델을, 어려운 단계에는 강력한 모델을, 문서 기반 작업에는 긴 컨텍스트 모델을 사용합니다. 만약 이 모든 것이 다른 공급업체라면, 여러 개의 키를 관리하고, 여러 SDK 설정을 구성하며, 여러 청구 관계와 여러 실패 모드를 유지해야 합니다.

TokenPAPA는 이를 하나의 통합으로 간소화합니다:

빠른 시작: Python으로 도구 호출 에이전트 만들기

전체 통합은 이미 사용하고 있는 base_url 패턴과 동일합니다. 여기는 모델을 저비용 드라이버로 설정한 최소한의 도구 호출 루프입니다:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
...

단계가 분류만 필요할 때는 deepseek-v4-flash를 mimo-v2.5로, 실제 계획이 필요할 때는 deepseek-v4-pro로 교체하면 됩니다. 요청 구조는 절대 변하지 않으며, 모델 문자열만 변경됩니다.

FAQ

2026년 AI 에이전트를 위한 가장 저렴한 LLM API는 무엇인가요?

TokenPAPA 요율 기준으로 Mimo V2.5가 입력 1백만 토큰당 $0.08, 출력 1백만 토큰당 $0.24로 가장 저렴하며, DeepSeek V4 Flash가 $0.14 / $0.42를 따릅니다. 긴 시스템 프롬프트를 재전송하는 에이전트 루프의 경우, DeepSeek 자동 컨텍스트 캐싱 기능으로 반복적인 입력 비용을 약 90% 절감할 수 있으며, 이는 종종 헤드라인 요율보다 더 중요합니다.

저렴한 모델도 함수 호출 및 도구 사용을 지원하나요?

네. Tool calling은 프리미엄 모델 티어가 아니라 OpenAI와 호환되는 API 기능입니다. deepseek-v4-flash, qwen3.7-plus, mimo-v2.5와 같은 저비용 모델들도 동일한 tools 파라미터를 받아 구조화된 도구 호출(structured tool calls)을 반환하므로, 툴 루프는 최첨단 모델에서 작동하는 방식과 정확히 동일하게 작동합니다.

AI 에이전트 작업당 토큰 비용은 얼마나 되나요?

이는 루프 횟수에 따라 다릅니다. 작업을 한 번 수행할 때 모델 호출을 20회 가정하고, 각 호출마다 6,000토큰의 안정적인 접두사(stable prefix)와 2,000개의 새로운 토큰으로 나뉜 약 8,000개의 입력 토큰이 전송되고 500개의 출력 토큰이 반환된다고 가정해 봅시다. DeepSeek V4 Flash의 경우 캐싱을 하지 않을 때 작업당 대략 2.7센트이며, 안정적인 접두사를 캐시할 경우 약 1.2센트입니다.

다단계 에이전트 루프 비용을 줄이려면 어떻게 해야 하나요?

네 가지 방법이 있습니다: **안정적인 시스템 프롬프트와 도구 스키마(stable system prompt and tool schema)**를 유지하여 제공업체 캐싱 할인(provider caching discount)을 적용받고, 일상적인 단계에는 저비용 모델을 선택하고 어려운 단계에 더 강력한 모델을 할당하며, 출력 비용이 제한되도록 **max_tokens**를 설정하고, 모든 모델 호출을 하나의 키로 라우팅하여 코드를 변경하지 않고도 모델을 전환할 수 있도록 합니다.

시작하기

1. tokenpapa.ai/register에서 가입하세요 — 이메일, Google 또는 GitHub 사용 가능하며 중국 전화번호는 불가합니다.
2. API 키 페이지에서 키를 생성하고 충전하세요 (최소 10달러, 국제 카드 및 지갑 이용).
3. 에이전트를 연결하세요: `base_url=

표시된 모델 가격은 2026년 10월 11일 기준 TokenPAPA 플랫폼 요율이며 변경될 수 있습니다. 최신 요율은 tokenpapa.ai/pricing에서 확인하십시오. 태스크당 비용(Per-task cost) 수치는 명시된 가정 및 공개 요율로부터 도출한 추정치이며, 측정된 인보이스가 아닙니다.

본문은 https://doc.tokenpapa.ai/en/docs/blog/cheap-llm-api-for-ai-agents에 원래 게시되었습니다.