지난 몇 달 동안 OpenAI와 Anthropic 양사에서 발표된 주요 LLM 모델 공지사항의 간략한 타임라인을 살펴보겠습니다. 제공되는 모든 가격 숫자는 입력 MTok / 출력 MTok / 캐시 읽기 MTok입니다.
2026년 6월 26일#
OpenAI는 GPT-5.6 Sol과 Luna를 발표했습니다. Sol은 GPT 5.5의 직접적인 후속 모델로, 가격은 $5 / $30 / $0.50을 유지합니다.
반면, Luna는 더 저렴한 사용 사례에 특별히 설계된 소형 모델로, $1 / $6 / $0.10입니다. 또한 이 두 모델 사이의 위치를 차지하는 Terra 모델도 발표했지만, 사람들의 관심은 적었습니다.
2026년 6월 30일#
Anthropic은 Claude Sonnet 5를 발표했습니다. Anthropic은 이 모델이 자사의 Opus 모델에 더 가깝다고 주장했으나, 피드백은 엇갈렸습니다. 주목할 만한 점은 출시 가격이 $2 / $10 / $0.20이었는데, 이는 원래 임시로 책정되었지만 인상될 예정이었습니다.
2026년 7월 24일#
Anthropic은 Claude Opus 5를 발표했습니다. 이 모델은 Opus 4.5가 에이전트 코딩(agentic coding)의 부상에 미친 영향으로 인해 오랫동안 기다려온 주요 버전 업데이트였으며, 가격은 $5 / $25 / $0.50입니다 (GPT-5.6 Sol과 유사). 제공된 벤치마크 결과 중 일부는 훨씬 큰 Fable 5를 능가하는 놀라운 수치를 보였지만, 실제 사용자 피드백은 더 엇갈렸습니다.
2026년 7월 30일#
OpenAI는 GPT-5.6 Luna의 가격을 80% (???) 인하하여 $0.20 / $1.20 / $0.02로 책정한다고 발표했습니다.
Model quality vs. Cost-per-task for GPT-5.6 Luna after the massive price reduction. Top-and-left is better, and if OpenAI didn’t do the 80% price cut, it would have lost to DeepSeek V4 Pro. via OpenAI
대규모 가격 인하 후 GPT-5.6 Luna의 모델 품질 대 작업당 비용. 좌측 상단이 더 좋으며, 만약 OpenAI가 80% 가격 인하를 하지 않았다면 DeepSeek V4 Pro에 패배했을 것입니다. via OpenAI
2026년 8월 10일#
Anthropic은 Sonnet 5의 임시 출시 가격 할인이 이제 영구적이라고 발표했습니다.
2026년 8월 21일#
OpenAI는 GPT-5.6 Sol의 가격을 향후 3개월 동안 약 20% ($4 / $20 / $0.40) 인하한다고 발표했습니다.
2026년 9월 1일#
Anthropic은 Fable 5.1을 $10 / $50 / $0.25의 가격으로 발표했습니다. 이 모델은 6월의 Fable 5가 $10 / $50 / $1이었던 것보다 모든 영역에서 엄격하게 더 나은 벤치마크 성능을 가질 뿐만 아니라, 캐시 읽기 비용을 75% 절감했습니다.
코딩을 위해 에이전트를 사용할 때, 캐시는 매 턴마다 이전 대화 전체를 담고 있기 때문에 캐시 읽기 비용이 총 토큰 지출량의 대부분(96% - 99%)을 차지합니다. 게다가 캐시는 약 90~100%의 빈도로 사용되는 경향이 있습니다 (LLM 추론 제공업체의 인프라에 따라 다름). 종합적으로 볼 때, 캐시 읽기 비용을 75% 절감하는 것은 모델 사용 비용을 70-75% 절감하는 것과 연관되며—비록 캐시 비용이 보통 사소한 항목일지라도 명백히 주목할 만합니다!
2026년 9월 3일#
OpenAI는 GPT-6 Astra를 발표했는데, 이는 Fable 5.1과 비슷한 크기이며 $10 / $50 / $1의 유사한 가격을 가지고 있지만, 낮은 캐시 읽기 비용은 없습니다. Astra 모델의 성능은 실제로 Fable에 필적합니다.
2026년 9월 22일#
OpenAI는 GPT-6 Sol을 충격적인 가격인 $2 / $10 / $0.20으로 발표했는데, 이는 일시적으로 할인된 GPT-5.6 Sol 대비 입력 및 출력 가격이 절반 수준입니다! 그들은 동시에 이전 버전의 입력 및 출력 가격의 절반($0.10 / $0.50 / $0.01)인 GPT-6 Luna도 출시했습니다.
바로 같은 날, Anthropic은 Claude Opus 5.5를 발표했는데, 여기서 "Opus 5.5는 Opus 5보다 서비스에 필요한 컴퓨팅 자원이 적으며, 그 가격 책정에 반영되었다"고 명시되어 있습니다. 이 모델의 $4 / $20 / $0.20 가격은 입력/출력 비용 20% 절감과 더 큰 캐시 읽기 절감 덕분에 Opus 5보다 총액이 훨씬 낮으며, Fable 5.1보다도 뛰어난 모델임에도 불구하고 **40-60%**의 총 비용 절감을 가져옵니다 (Opus 5.5에 대해 할 말이 많지만, 그것은 다른 게시물에서 다루겠습니다).
2026년 9월 29일#
GPT-6 Sol은 성능 면에서 실망스러운 결과였기 때문에, 일주일 후 OpenAI는 GPT-6.1 Sol을 발표했습니다. 이 모델은 놀랍게도 Astra와 필적하는 성능을 보여주며 (개인 사용 후 확인 가능), OpenAI는 캐시 가격을 절반으로 인하($2 / $10 / $0.10)하여 Anthropic의 입력 대비 5% 캐시 읽기 비용과 일치시켰고, 이로써 해당 모델군은 누적적으로 75% 더 저렴해졌습니다.
전반적으로, 지난 6월 GPT-5.6 모델 패밀리가 출시된 시점부터 현재까지, 이러한 인기 LLM들을 사용하는 비용이 급락했습니다. 이는 제가 1년 전에는 예상하지 못했던 일입니다. 이러한 가격 인하는 Codex나 Claude Code와 같은 구독 기반 에이전트 하네스(agentic harnesses)를 통한 모델 사용에도 적용됩니다. 더욱 중요한 것은, 이들 모델이 가격을 낮추기 위해 출력 품질 면에서 어떠한 타협도 하지 않은 것으로 보인다는 점입니다.
Data from Vercel’s AI model gateway supporting the decreasing cost-per-token trend to 43.3% of the April 2026 cost. However, aggregate spend has been increasing because the models are getting better faster than they’re getting cheaper! via Vercel
Vercel의 AI 모델 게이트웨이가 지원하는 데이터는 토큰당 비용이 4월 2026년 대비 43.3%까지 감소하는 추세를 보여줍니다. 하지만, 모델들이 저렴해지는 속도보다 더 빠르게 발전하고 있기 때문에 총 지출액은 증가했습니다! (via Vercel)
위 타임라인에서 Anthropic과 OpenAI 사이에는 명확한 주고받기(tit-for-tat)가 존재하며, 이들 특정 가격 인하는 서로에 대한 반응이라고 가정하는 것이 합리적입니다. 하지만 누군가가 **80%**나 가격을 낮추는 경우는 어떤 외부 요인(externality)이 작용하지 않는 한 드뭅니다. 그렇다면 원인은 무엇일까요?
LLM의 행동 경제학과 경쟁사 가격 압박#
새로 출시되는 LLM으로 에이전트를 테스트해 본 경험이 있다면, 주관적인 느낌 외에는 이들을 구분하기가 매우 어렵다는 것을 알 수 있습니다. 지난 11월부터 에이전트 기반 LLM의 초성장이 시작된 이후, 모델들은 일종의 상품화(commodity)가 되었으며, OpenCode나 Zed Agent 같은 하네스에서 토글 하나만 바꾸거나, OpenRouter를 통해 다른 API 엔드포인트 문자열을 사용함으로써 여러분의 코드베이스에 새로운 모델을 적용하는 것이 매우 쉬워졌습니다. 그 결과 해자(moat)가 거의 없습니다. 게다가 Google이나 Meta와 같은 대기업뿐만 아니라 충분한 대체재를 제공할 수 있는 많은 경쟁자들이 존재하며, 이것이 가격 압박을 가능하게 합니다.
오픈 웨이트 모델의 경우, DeepSeek Flash V4.1을 다시 살펴보겠습니다. 이 모델은 최근 업데이트된 1017 버전을 출시하기도 했습니다.
OpenRouter at this point is the place you go for open-weight models. Retrieved October 24th, 2026.
현재 오픈 웨이트 모델을 찾을 수 있는 곳은 OpenRouter입니다. (검색일: 2026년 10월 24일)
최초의 DeepSeek V4 Flash 0420은 2026년 4월에 $0.14 / $0.28 / $0.0028 가격으로 출시되었으며, 그 결과 메가바이럴(megaviral) 현상을 일으켰습니다. 특히 당시 OpenAI는 간단한 작업을 위한 소형 모델을 보유하고 있지 않았기 때문입니다. 이 중 $0.0028이라는 비용이 핵심이었는데, 캐시 읽기 비율(cache read proportion) 2%는 위에서 언급된 OpenAI 및 Anthropic 모델의 5%-10%보다 훨씬 낮아 실제 비용(effective cost)이 광고된 가격보다 훨씬 낮게 책정되기 때문입니다. 저는 7월에 발생한 GPT-5.6 Luna의 80% 가격 인하가 이러한 소형 오픈 가중치(open-weight) 모델들과 경쟁하기 위해 의도된 것이라고 추측합니다. 현재 새로운 DeepSeek Flash V4.1 1017 모델은 벤치마크 측면에서 DeepSeek Flash V4보다 현저하게 우수하며 (Artificial Analysis 지수 기준 24 대비 45), DeepSeek의 비용은 $0.15 / $0.60 / $0.003으로 유사하게 유지되고 있습니다. 이때 'from DeepSeek'이라는 문구에 주목해야 합니다.
OpenRouter에서는 모든 추론 제공업체(inference provider)가 자신이 호스팅하는 모델을 등록할 수 있으며, 사용자가 OpenRouter API를 호출하면 요청은 이들 모델 중 하나로 라우팅됩니다. 기본적으로는 부하 분산(load balancing)을 위해 이용 가능한 모든 모델로 라우팅되지만, 개발자는 API 요청에서 '최저가'와 같은 선호도를 지정할 수 있습니다. 지난 5월에는 OpenRouter에서 DeepSeek V4 Flash를 호스팅하는 독립적인 제공업체가 13개였음을 확인했습니다. 업데이트된 1017 버전의 경우 현재는 29개의 독립적인 제공업체가 존재합니다.
Providers for DeepSeek V4.1 Flash 1017 sorted by cache read cost. Retrieved October 24th, 2026.
DeepSeek V4.1 Flash 1017 모델을 캐시 읽기 비용별로 정렬한 제공업체 목록. 2026년 10월 24일 조회됨.
하지만 실제 입력 비용(effective input costs, 이는 캐시 읽기 비용과 캐시 적중률(cache hit rates) 간의 상호작용을 고려함)을 살펴보면 많은 독립적인 제공업체들이 비슷한 수준의 비용을 보입니다. Effective costs by endpoint, with Cloudflare and DeepInfra within 10% of DeepSeek’s cost. Despite the fact that these models are the cheapest, note that these models only have a minority of the total token share. Retrieved October 24th, 2026.
엔드포인트별 효과 비용을 보면 Cloudflare와 DeepInfra가 DeepSeek의 비용과 10% 이내에 있습니다. 이러한 모델들이 가장 저렴함에도 불구하고, 이 모델들은 전체 토큰 점유율에서 소수만을 차지한다는 점에 주목해야 합니다. 2026년 10월 24일 조회됨.
OpenAI와 Anthropic은 이러한 오픈 웨이트(open weight) 모델들과 차별화하기 위해 더 높은 품질의 모델을 갖춰야 합니다. 현재는 Opus 5.5를 통해 이를 잘 수행하고 있지만, 계속해서 그렇게 해야 하기 때문에 수십억 달러가 R&D에 투자되고 있습니다. 오픈 웨이트 모델들은 빠르게 따라잡고 있습니다. 불과 며칠 전, Moonshot AI는 Kimi K3.1 Pro를 발표했는데, 이는 Opus 5.5와 비교 가능한 성능(Kimi가 55점 대 Opus 5.5의 58점)을 보여주면서도 입력/출력 가격은 절반이고 캐시 읽기 비용은 동일합니다($2 / $10 / $0.20).
이는 현재 20개 이상의 독립적인 추론 제공업체(inference providers)가 호스팅하고 있는 Kimi K3와 동일한 크기와 아키텍처를 가지고 있습니다. 따라서 11월 4일에 가중치(weights)가 공개되면, 대부분의 업체들이 대략 동등한 가격으로 새로운 Kimi K3.1 Pro 모델을 지원할 것으로 예상됩니다. 특히 Moonshot AI 자체도 가격 인하 경쟁에 참여하여 Kimi K3.1 Pro를 기존 Kimi K3보다 낮은 가격($3 / $15 / $0.30)에 책정했습니다.
목소리를 내는 AI 비판론자들 사이에서 반복되는 경향 중 하나는 토큰 가격이 사람들이 LLM 생태계에 빠져들도록 인위적으로 낮게 유지되다가, 나중에 "토큰의 진정한 비용"으로 가격이 상승하고 무료 이용 기간이 끝나면 AI 부스터들이 어려움을 겪을 것이라는 것입니다. 이 이론은 OpenAI와 Anthropic이 2010년대 우버(Uber)와 리프트(Lyft)가 차량 공유 산업에 했던 것과 같이 손해를 감수하며 시장을 선점하는 행위(loss-leading)라는 것입니다. 하지만 그때와 달리, OpenAI와 Anthropic은 생태계 내에서 가격을 책정할 독점적인 권한을 가진 과점 기업(duopoly)이 아니며 추론 산업의 진입 장벽도 높지 않습니다.
이 많은 추론 제공업체들이 OpenAI와 Anthropic이 제공하는 것과 유사한 가격과 품질로 모델 서비스를 계속할 수 있고, 전환 비용(switching cost)이 무시할 만하다면, 가격은 더욱 하락할 수 있습니다. 따라서 두 회사가 엔터프라이즈 커밋먼트(enterprise commitments)에 집중하거나 OpenAI Dots 및 Claude Duet 같은 개인 에이전트 비서와 같은 해자(moats)를 구축하여 이 추세에 방어하려는 것은 놀라운 일이 아닙니다.
토큰 가격이 갑자기 오를 것이라는 생각은 행동경제학적 관점이나 지난 몇 달 동안 더 나은 모델에 대한 LLM 가격이 OpenAI와 Anthropic뿐만 아니라 전반적으로 상당히 하락하고 있는 실제 추세에 의해 뒷받침되지 않는 공상에 가깝습니다. 규모화 기업들(scalers)이 토큰당 비용을 토큰당 수익보다 낮게 책정할 수 있는 한, 이러한 추론 제공업체들은 경쟁하기 위해 토큰 비용을 지속적으로 낮출 것이며, 결국 OpenAI/Anthropic 역시 가격을 인하하여 경쟁해야 할 것입니다. OpenRouter에 등록된 29개의 독립적인 제공업체들은 수익성이 없는 모델을 서비스할 유인이 거의 없습니다(그냥 서비스를 중단하고 그 컴퓨팅 용량을 수익성 있는 모델에 사용하는 것이 더 낫기 때문입니다). 따라서 “토큰의 진정한 비용”은 가격이 한계비용과 같아지는 지점에서 결정될 수 있습니다.
이와 관련하여, OpenAI와 Anthropic 모두 실제로 기업공개(IPO)를 앞두고 있다는 점은 가격 인하에 대한 추가적인 의문을 제기합니다.
IPO 기대감 조성#
이번 가격 인하는 시기가 주목할 만한데, OpenAI와 Anthropic 모두 곧 IPO를 할 것이라는 소문이 돌고 있기 때문입니다. OpenAI는 2027년, 그리고 Anthropic은 몇 달 내로 예정되어 있습니다. 지금까지 공개된 두 회사의 재무 정보에 따르면 놀랍게도 이들은 연구개발(R&D)/규모 확장으로 인해 수십억 달러의 손실을 보고 있는 것으로 나타났지만, 두 경우 모두 이러한 보고서에는 지난 몇 달 동안 에이전트형 LLM 사용이 초확장된 것에 대한 부분이 반영되어 있지 않습니다. 투자자들은 막대한 순손실에 대해 면밀히 조사할 것이며 상황을 반전시킬 계획을 요구할 것입니다.
그렇다면, 왜 그들은 주요 수익원을 최대 80%까지 인하했을까요? 이는 S-1 투자설명서(prospectus)에서 좋은 모습을 보이기 위해 원하는 것과 정반대의 행동입니다! 추론 자체의 이윤 마진은 다른 이야기를 하는 듯하며, 일부 보고서는 주의사항이 있음에도 불구하고 토큰당 수익률 마진이 최대 80%로 건강하다고 말합니다. 이러한 대규모 인하 이후 그들이 보유한 실제 이윤 마진은 어느 정도일까요?
