The LLM Price Index는 9월에 24.2% 상승했습니다. 이는 사상 최대의 월간 변동폭이며, 처음으로 상승한 것입니다.
지수에 포함된 단 하나의 모델도 가격이 오르지 않았습니다.
위 두 진술 모두 사실이며, 이 둘 사이의 간극은 LLM의 '평균 가격'을 어떻게 해석해야 하는지에 대해 많은 것을 알려줍니다.
표로 보는 한 달간의 변화
ModelPriceWatch에서 제공하는 The LLM Price Index는 10개 플래그십 모델의 블렌디드 토큰당 평균 가격(백만 토큰당, 입력 3: 출력 1 비율, 각 공급업체의 자체 가격 페이지에 인쇄된 목록 가격 기준)을 가중평균한 값입니다. 각 연구소별로 하나의 모델이 포함됩니다.
| 날짜 | 변화 내용 | 지수 ($/Mtok) |
|---|
| Sep 1 | 시작 수준 | $4.14 |
| ... | | |
| Net for the month: +24.2%. Since the first reading in February: from −9.4% to +12.5%. | | |
두 개의 좌석이 교체되었습니다 (Muse Spark 1.2 → 1.3, Grok 4.6 → 4.7). 둘 다 이전 모델의 가격으로 책정되어 변화가 없었습니다.
이야기를 바꾸는 점검 사항
9월 1일에 지수에 포함되었던 10개 모델을 가져와서 10월 1일 목록 가격으로 책정해 보세요.
이들의 평균은 $4.14입니다. 이는 9월 1일에 평균했던 값과 정확히 같습니다.
그중 어느 것도 해당 월 동안 자체 가격을 변경하지 않았습니다. 두 바구니를 모두 가격별로 정렬하면 열 개의 숫자 중 아홉 개가 동일합니다: 중앙값은 두 날짜 모두 $3.00이었고, 가장 저렴한 아홉 모델의 평균은 두 날짜 모두 $3.49였습니다. 유일하게 차이가 나는 것은 최고가입니다: 이전에는 $10.00였으나 지금은 $20.00입니다. GPT-6 Astra 하나만으로도 전체 $5.14 중 $2.00을 차지합니다.
따라서 +24.2% 상승은
유일하게 가격이 오른 모델은 GPT-6 Astra로 $10/$50였습니다. 이 모델은 어떤 것의 후속작도 아닙니다. Sol보다 높은 새로운 등급이며, OpenAI가 이를 기본 플래그십으로 부르기 때문에 지수에서도 OpenAI를 대표합니다. 같은 달에 OpenAI는 더 저렴한 두 가지 Sol 모델(GPT-6 Sol 및 GPT-6.1 Sol, 둘 다 $2/$10)을 출시했습니다. 만약 지수가 Sol 라인을 대신 반영했다면, 10월 1일의 수치는 $5.14가 아닌 $3.54였을 것입니다.
이는 지수 수준의 $1.60이 어떤 OpenAI 모델을 플래그십으로 간주할지에 대한 하나의 판단에 달려 있다는 것을 의미합니다. Astra가 방어 가능한 선택지인 것은 맞지만, 이 수치가 그것에 얼마나 민감한지 아는 것이 중요합니다.
실질적인 버전: 만약 사용자가 자신의 라인에서 가장 최신 모델로 이동했다면, 9월에는 같은 가격 또는 그보다 낮은 비용을 지불했습니다. 여전히 GPT-5.6 Sol을 $4/$20으로 부르고 있다면, GPT-6 Sol은 절반 수준입니다.
Anthropic과 OpenAI는 캐시(cache) 가격을 인하했다
이 지수는 입력 및 출력의 목록 가격을 혼합하여 산정하며, 캐싱된 입력은 무시합니다. 9월에 바로 이 부분에서 Anthropic과 OpenAI가 가격을 인하했습니다:
- 9월 1일까지 추적기(tracker)에 있는 Anthropic이나 OpenAI 모델 중 어느 것도 캐시 읽기 가격이 입력 요율의 10% 미만으로 책정된 적이 없었습니다. (DeepSeek V4 Pro는 이미 3.3%로 달성했습니다.)
- Claude Fable 5.1은 2.5%($0.25 대 $10 입력)에 출시되었습니다.
- Claude Opus 5.5: 5% ($0.20 대 $4).
- GPT-6.1 Sol: 5% ($0.10 대 $2).
- 10월 7일까지 Anthropic은 Sonnet 5.5의 캐시 요율을 같은 5%로 절반 수준으로 낮췄습니다.
만약 사용자가 에이전트(agent)나 채팅 제품을 운영하면서 매 턴마다 긴 시스템 프롬프트와 히스토리(history)를 재전송한다면, 캐시 요율이 헤드라인 입력 가격보다 청구서에 더 큰 변동을 줄 수 있습니다. 이러한 부분은 혼합 가격 지수에는 반영되지 않습니다.
가장 저렴한 GPT-4급 모델: 숫자는 떨어졌지만 각주를 읽어야 한다
지수에는 **바닥(floor)**이라는 보조 라인이 있습니다. 이는 고정된 역량 기준(GPQA Diamond ≥ 70, 외부 측정, 대략 GPT-4급 추론)을 통과하는 가장 저렴한 모델입니다. 이 가격은 9월 30일 기준으로 백만 토큰당 $0.113에서 $0.090으로 떨어졌으며, 플래그십 천장과의 격차는 36.6배에서 57.1배로 벌어지며 기록상 가장 넓은 폭을 보였습니다.
각주: 언급된 내용은 시장 자체가 변한 것이 아니라, 어떤 목록(listing)이 추적되는 방식의 변화에 관한 것입니다. DeepInfra는 DeepSeek V4 Flash를 두 번 나열했습니다. 하나는 9월 내내 유지되었던 날짜가 없는 $0.09/$0.18 항목이었고, 다른 하나는 공식 출시라고 부르는 날짜가 있는 "0731" 항목이었습니다. 9월 30일에는 기준점(floor)이 날짜가 있는 항목으로 전환되어 현재 $0.06/$0.18을 형성하고 있습니다. DeepInfra가 해당 항목을 어느 시점에 삭제했는지 알 수 없지만, 그 시기는 8월 15일과 9월 30일 사이로 추정됩니다. 이 기준점(floor)의 전환이 없었다면 가격 격차는 45.5배였을 것입니다.
각주가 아닌 부분: DeepSeek은 9월 10일에 자체 API에서 V4 Flash를 단종했습니다. 따라서 현재 시장에서 가장 저렴한 GPT-4급 기능은 모델 개발사(maker)가 더 이상 판매하지 않는 모델을 제3자 호스팅 업체(third-party host)가 제공하는 복제품입니다. 지난 9월 보고서는 이를 취약하다고 지적했지만, 지금은 그보다 더 취약합니다. 만약 DeepInfra가 이 항목을 삭제한다면, 기준점(floor)은 약 $0.13으로 급등할 것이고, 자체적으로 판매하는 실험실에서 기준점을 넘는 가장 저렴한 모델은 $0.45입니다.
여기서 얻을 교훈
- "평균 가격"이 무엇을 평균화하고 있는지 질문하십시오. 24%의 급등락은 단지 한 좌석의 점유자가 바뀐 것일 수 있습니다. 추세가 확실하다고 믿기 전에 고정된 상품 바구니(fixed basket)를 기준으로 가격을 책정해야 합니다.
- 오래된 재고 관리 단위(SKU)에 있는지 확인하십시오. 같은 계열의 후속 모델들은 9월 내내 평평하거나 더 저렴하게 출시되었습니다. GPT-5.6 Sol에서 GPT-6 Sol로의 변화는 목록 가격 기준으로 50% 하락했으니, 새로운 모델이 사용 사례에 적합하다면 이를 고려해 보세요.
- 요금표가 아닌 워크로드(workload)를 기준으로 가격을 책정하십시오. 프롬프트가 반복된다면, 9월의 할인이 적용된 부분은 캐시 입력 요율(cached-input rate)입니다.
- 누가 기준점(floor)을 설정하는지 아십시오. 가장 저렴한 모델이 단종된 모델의 호스팅 업체 복제품이라면, 대체재(fallback) 가격을 미리 계산해 두어야 합니다.
위의 모든 수치는 2026년 10월 1일 기준이며, modelpricewatch.com/reports/state-of-llm-pricing-2026-10의 보고서에 고정되어 있습니다. 실시간 지수는 modelpricewatch.com/price-index에서 확인할 수 있으며, 방법론(methodology)과 전체 가격 기록 데이터셋은 Hugging Face에 있습니다(https://huggingface.co/datasets/modelpricewatch/llm-token-price-history) (CC-BY-4.0). 모든 가격은 해당 가격이 나온 공급업체 페이지로 연결되며, 캡처 타임스탬프가 찍혀 있습니다._
공개 정보: ModelPriceWatch에서 발행함._
OpenAI를 기반으로 구축하는 경우: GPT-6 Astra가 기본 모델이 되었을 때, 사용량이 Sol로 이동했나요, 아니면 그대로 유지되었나요? 저희는 팀들이 실제로 지불하는 금액에 $5.14와 $3.54 중 어느 쪽이 더 가까운지 파악하려고 노력하고 있습니다.