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[IT뉴스]AI 모델 경쟁, ‘최고 성능’보다 ‘가성비’로…오픈AI·메타·스페이스X AI 저비용 공세

온카뱅크관리자

2026-07-17 15:17:28

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="Qo9EZCsAtX">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="a66d0e3fd8b8b43e952146e17c4870979277ab3dda22a69ab3c0547ecb5bc546" dmcf-pid="xg2D5hOctH" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="오픈AI 로고. /연합뉴스" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/17/chosun/20260717151610472ihrt.jpg" data-org-width="3500" dmcf-mid="P6hKgP4q5Z" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/17/chosun/20260717151610472ihrt.jpg" width="658"></p>
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            오픈AI 로고. /연합뉴스
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          <p contents-hash="ef248d15244fb83ebf5d338bcb4c184c6093509bca55761b592dc7098e240773" dmcf-pid="yFOqn42u1G" dmcf-ptype="general">생성형 인공지능(AI) 모델 경쟁의 중심이 최고 성능에서 가격 대비 성능으로 옮겨가고 있다. 오픈AI와 메타, 스페이스X AI가 최근 내놓은 모델들은 성능 개선과 함께 낮은 가격과 높은 토큰 효율을 핵심 장점으로 내세웠다. 토큰은 AI가 글을 읽고 답변을 생성할 때 처리하는 최소 텍스트 단위다. 토큰을 기준으로 AI 모델 사용료를 매긴다.</p>
          <p contents-hash="ace3cf2ec0259cb7fe3fed0e1b978850364c07cbf9583076220a3fb2211095b4" dmcf-pid="WrRSzXYC1Y" dmcf-ptype="general">블룸버그는 최근 출시된 AI 모델들의 가장 눈에 띄는 특징이 큰 폭의 성능 향상보다 같은 작업을 얼마나 적은 비용으로 처리할 수 있는지에 있다고 분석했다. AI 기업들이 벤치마크 점수 경쟁에서 벗어나, 실제 업무를 끝내는 데 들어가는 비용을 강조하기 시작했다는 설명이다.</p>
          <p contents-hash="6bf39757dd7e79cd1dd221ecd36b4cf7679066f44ef2aa7d6feeca48cea310e8" dmcf-pid="YmevqZGh1W" dmcf-ptype="general">오픈AI는 최신 모델 GPT-5.6을 고성능 모델 솔(Sol)과 중저가 모델 테라(Terra)·루나(Luna)로 나눴다. 100만 토큰당 입력·출력 가격은 솔이 각각 5달러와 30달러, 테라가 2.5달러와 15달러, 루나가 1달러와 6달러다. 반복적이고 간단한 업무에는 저렴한 모델을 쓰고, 복잡한 작업에만 고성능 모델을 선택할 수 있도록 가격대를 다양화한 것이다.</p>
          <p contents-hash="e07ce6e2318f6d583e2239925fbd83cd849471eac06c36ad2fac5ddfdb6c2212" dmcf-pid="GsdTB5Hl1y" dmcf-ptype="general">메타는 멀티모달 추론 모델 뮤즈 스파크 1.1을 100만 토큰당 입력 1.25달러, 출력 4.25달러에 제공한다. 주요 경쟁사보다 낮은 가격을 앞세워 기업 고객과 개발자를 빠르게 확보하려는 전략이다. 메타는 이 모델이 코딩과 도구 사용, 컴퓨터 조작 등 AI 에이전트 업무를 적은 비용으로 대량 처리할 수 있다고 강조했다.</p>
          <p contents-hash="369de070b6f338451277e983b2fdf7eb8e577fecf3b43b0ae2344737f3d1aa81" dmcf-pid="HOJyb1XSGT" dmcf-ptype="general">스페이스X AI도 그록 4.5의 가격을 100만 토큰당 입력 2달러, 출력 6달러로 정했다. 회사 측은 그록 4.5가 코딩 평가에서 앤스로픽의 오퍼스 4.8보다 평균 출력 토큰을 약 4.2배 적게 사용했다고 주장했다. 최고 성능 모델을 뛰어넘기보다 비슷한 결과를 더 빠르고 저렴하게 제공하는 데 초점을 맞춘 것으로 보인다.</p>
          <p contents-hash="a6ae47fcc29aecae38b3f89ef2a7a00856e823d11e9e4c342e6deb20d06f04ed" dmcf-pid="XIiWKtZvHv" dmcf-ptype="general">반면 앤스로픽의 고성능 모델 페이블 5는 100만 토큰당 입력 10달러, 출력 50달러로 상대적으로 비싸다. 출력 가격만 비교하면 뮤즈 스파크 1.1은 페이블 5의 약 12분의 1, 그록 4.5는 약 8분의 1 수준이다. 경쟁 모델들이 일정 수준 이상의 성능을 갖추면 기업 고객이 비싼 모델만 고집할 이유가 줄어들 수 있다.</p>
          <p contents-hash="c8f1cc5736e2f3490482fc4373ad69547996ea74f0a9ebe8d1597e25e3fa9a39" dmcf-pid="ZCnY9F5THS" dmcf-ptype="general">기업용 AI 시장에서는 한 번의 질문에 답하는 작업보다 모델을 수십 번 또는 수백 번 호출하는 AI 에이전트 업무가 늘고 있다. 이에 따라 표시된 토큰 가격뿐 아니라 업무를 끝낼 때까지 사용한 전체 토큰과 처리 시간, 재시도 횟수를 더한 ‘작업당 비용’이 모델 선택의 중요한 기준으로 떠오르고 있다.</p>
          <p contents-hash="56651c8b6e95a36d9caf1ec249e302bab55cb5f24e38d77aebac0919f4bef18b" dmcf-pid="5hLG231ytl" dmcf-ptype="general">앞으로 기업들은 모든 업무에 최고 성능 모델을 쓰는 대신, 일반 업무는 저비용 모델에 맡기고 어려운 추론이 필요한 작업에만 고성능 모델을 사용할 것으로 보인다. 블룸버그는 오픈AI와 메타, 스페이스XAI가 벌이는 가격 경쟁이 기업용 AI 시장에서 앞서 있는 앤스로픽에도 가격 인하 압박이 될 수 있다고 분석했다.</p>
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