Insights
AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
단순 토큰 단가 비교는 실제 AI 과업 비용을 정확히 반영하지 못합니다. AI 코딩처럼 반복적인 작업이 필요한 경우 토큰 소모량이 급증하여 실제 비용이 단가표와 크게 달라질 수 있습니다.
AI 자동 생성 콘텐츠
본 콘텐츠는 X @j90236317 (검증됨)의 원문을 AI가 자동으로 요약·번역·분석한 것입니다. 원 저작권은 원저작자에게 있으며, 정확한 내용은 반드시 원문을 확인해 주세요.
원문 바로가기모델 값을 비교할 때 보통 토큰 단가를 봅니다. 그런데 그게 잘 안 맞습니다.
https://t.co/V643NsM70F의 GLM-5.2를 보면 공식 단가는 6월 출시 이후 한 번도 안 바뀌었습니다. 입력 100만 토큰에 1.4달러, 출력에 4.4달러 그대로죠. 서드파티 경유 최저가는 오히려 90일 사이 34% 내렸고요.
그런데 인공분석의 과업당 비용은 어제 0.29달러에서 오늘 0.69달러가 됐습니다. 2.4배입니다. 단가가 안 움직였는데 이만큼 벌어질 수 있는 건, 그 지표가 단가에 실제로 쓴 토큰 수를 곱한 값이기 때문입니다. 사용량이 늘어난 건지 측정을 다시 한 건지는 아직 확인이 안 됩니다.
어제 올린 클립에서 차마스 팔리하피티야가 짚은 게 이 지점이었습니다. AI로 코드를 짜면 다시 짜는 일이 굉장히 많고, 두 번 재고 한 번 자르는 방식이 아니라 계속 자르는 방식이라 토큰이 그만큼 더 들어간다는 것.
그래서 저는 단가표 비교가 갈수록 의미를 잃는다고 봅니다. 같은 문제를 던졌을 때 얼마가 찍히느냐가 진짜 값이니까요.
인공분석이 이번에 파레토 선을 그어놓은 것도 결국 같은 얘기입니다. 딥시크 V4 플래시가 과업당 3센트로 그 선의 왼쪽 끝을 잡고 있고, 오른쪽 끝은 클로드 오퍼스 5의 2달러 34센트입니다. 78배 차이인데, 이 숫자는 어느 단가표에도 안 나옵니다.