지난주 동안 사이드 프로젝트를 진행했습니다. R9700 하나와 220k 컨텍스트 크기를 가진 Qwen3.6-35B-A3B-UD-Q6_K 모델을 사용하고 있습니다. claude cli를 하네스(harness)로 사용했으며, AWS AIDLC 2.11 워크플로우를 테스트해 왔습니다. Claude의 통계는 다음과 같습니다: 세션 수: 46회, 가장 긴 세션: 13시간 37분 31초, 활동 일수: 7일 중 5일, 가장 긴 연속 기록: 3일, 가장 활발했던 날: 10월 14일, 현재 연속 기록: 3일. 입력(Input) 20.7M · 출력(Output) 3.2m · 캐시 읽기(Cache read) 1.4b · 캐시 쓰기(Cache write) 0
몇 가지 참고 사항이 있습니다... Qwen 3.60 35B가 완벽하지는 않았습니다. 컨텍스트가 늘어날수록 워크플로우 명령어와 혼동하는 경우가 있었습니다. 토큰 손실이 발생하기도 했고, 모든 것이 완벽해지기까지 여러 번의 턴 코드 리뷰를 거쳐야 했습니다. Opus가 더 나았을 수도 있으므로 아래 수치들은 정확하지 않을 수 있습니다. 반면에, 제가 작업을 일시 중단해도 llama 캐시는 만료 설정이 없습니다. 저는 코드를 검토하고 계획하는 용도로만 Opus에 비용을 지불할지 고려해 왔습니다. 현재는 파일을 끌어다 놓거나 복사하여 두 번째 에이전트가 검토하도록 ChatGPT $20 플랜을 사용하고 있는데, 짜증나지만 작동은 합니다.
ChatGPT와 Opus 5.5를 비교한 예상 비용: 46회 세션 · 5일 활동 · 표준 API 가격 책정 기준
비용 분석:
| 토큰 카테고리 | 사용량 | 비율 / 1M | 비용 | 입력 | 출력 | 캐시 읽기 | 캐시 쓰기 |
|---|
| 비용 | | | $426.80 | $82.80 | $64.00 | $280.00 | $0.00 |
가격은 Anthropic의 공식 가격 문서와 비교하여 확인되었습니다. (Claude Platform Docs)
세션 통계: 세션당 평균 $9.28, 활동 일일 평균 $85.36
캐시 읽기 점유율: 65.6%
$426.80의 사용처:
흥미로운 부분은 캐시 사용량입니다. 14억 개의 캐시된 입력 토큰을 축적했습니다. 표준, 비캐시 Opus 5.5의 입력 비율로 계산할 경우, 이 토큰들은 이론적으로 $5,600에 달했을 것이지만 실제로는 $280에 불과합니다. 따라서 로컬 Qwen 설정은 프롬프트 캐싱이 되어 있음에도 불구하고 의미 있는 API 비용을 발생시키는 워크로드를 처리하고 있습니다. $426.80는 청구서가 아닌 추정치입니다.
이는 동등한 Opus 토큰 수, 표준 API 요율 및 추가 도구 또는 서비스 비용이 없음을 가정합니다. 표시된 통계 또한 반올림되었습니다. 참고로, 세션당 약 9.28달러의 등가 Opus API 사용량을 평균하고 있습니다. 이는 로컬 AMD R9700 시스템과 우리가 설계하는 가벼운 워크플로우의 경제성을 평가할 때 유용한 기준점입니다. 제출자 /u/supracode [link] [comments]