중국 최상위 AI 모델 다수, 작업당 비용 0~0.60달러

AI 모델의 작업당 비용은 토큰 가격만으로 비교하기 어렵다. 같은 작업에 필요한 토큰 수와 결과물 품질, 클라우드·운영 비용까지 따져야 기업의 실제 지출을 가늠할 수 있다.

시킹알파(Seeking Alpha)는 10월 6일 공개한 분석에서 오픈AI(OpenAI), 앤트로픽(Anthropic), 구글(Google)의 모델이 중국 경쟁 모델보다 작업당 비용이 낮은 경우가 있다고 전했다. 분석은 Artificial Analysis의 모델 데이터를 바탕으로 했지만, 제시된 비교만으로 미국 모델이 전반적으로 더 저렴하다고 결론 내리기는 어렵다.

토큰은 모델이 입력을 읽고 답을 생성할 때 처리하는 텍스트 단위다. 토큰당 가격이 낮더라도 작업에 더 많은 토큰이 필요하면 총비용이 커질 수 있다. 반대로 단가가 높아도 적은 토큰으로 작업을 끝내면 비용이 낮아질 수 있다.

Artificial Analysis가 제시하는 ‘작업당 비용’은 Intelligence Index의 작업을 수행하는 데 드는 가중 평균 비용이다. 실제 고정 청구액은 아니며 작업의 종류와 난도, 모델 설정, 이용 방식에 따라 기업이 부담하는 금액은 달라질 수 있다.

JP모건 프라이빗뱅크(J.P. Morgan Private Bank)가 Artificial Analysis 자료를 바탕으로 2026년 7월 14일 기준 각 업체의 최상위 모델 비용을 비교한 결과, 중국 업체 모델 다수는 작업당 약 0~0.60달러였다. 앤트로픽은 약 2.70~2.80달러, 오픈AI는 1달러에 조금 못 미쳤고 구글은 약 0.20~0.60달러 범위였다.

이 비교는 미국 모델이 중국 모델보다 늘 저렴하다는 주장과 일치하지 않는다. 다만 업체별 최상위 모델을 비교한 결과여서 다른 모델 조합이나 측정 시점에 그대로 적용하기는 어렵다.

기업의 실제 지출에는 모델 API 요금 외에 클라우드 이용료와 운영 비용이 더해질 수 있다. 오픈 웨이트 모델을 내려받아 자체 인프라에서 운영하는 방식과 외부 클라우드 서비스를 이용하는 방식은 비용 항목이 다르다. 따라서 모델 가격만으로는 기업의 전체 부담을 파악하기 어렵다.

기업별 유료 이용 비중은 작업당 비용과 다른 지표다. 램프(Ramp)는 2026년 8월 공개한 AI Index에서 7월 미국 기업 가운데 앤트로픽에 구독료나 토큰 비용을 낸 곳이 43.5%, 오픈AI에 비용을 낸 곳이 39.7%였다고 밝혔다. 이 수치는 램프 이용 기업의 서비스별 유료 이용 비중으로, 전체 지출액이나 모델별 작업 비용을 뜻하지 않는다.

기업 구매 담당자는 같은 작업과 품질 기준을 놓고 토큰 사용량과 처리 비용, 클라우드·운영 비용을 함께 비교할 필요가 있다. 미국 모델과 중국 모델 가운데 어느 쪽이 더 저렴한지는 작업과 배포 방식에 따라 달라진다. 중국 AI 기업들의 오픈 웨이트 모델 공개 사례도 기업의 모델 선택지를 넓히고 있다.