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2026년 9월

AI 토큰 가격 사상 최저…中 가격경쟁에 여름 고점 대비 '반토막' (뉴스1/네이버, 2026.9.2)
- 실리콘데이터의 LLM 토큰 지출지수가 8월 31일 0.97달러로 떨어져 지난해 말 지수 산출 이후 최저치를 기록했고, 여름 고점 대비 절반 이하로 낮아졌다고 보도
- 중국 문샷AI 키미 K3 같은 저가 오픈소스 모델과 오픈AI의 GPT-5.6 가격 인하, 동적 가격제 도입이 토큰 가격 하락 압력으로 작용했다고 설명
- 이용자 입장에서는 ChatGPT·Claude·Gemini 사용 비용이 낮아지지만, 파운데이션 모델 업체에는 고정된 컴퓨팅 비용 대비 매출 압박과 가격 결정력 약화로 이어질 수 있다고 지적
- 토큰 가격 하락 속도가 AI 수요 증가보다 빠르면 OpenAI·Anthropic IPO와 빅테크 AI 인프라 투자수익률에 대한 의문이 커질 수 있다는 CNBC 분석을 전함
토큰 가격 역대 최저수준 하락…IPO 앞둔 오픈AI·앤트로픽 수익성 비상 (서울경제/네이버, 2026.9.2)
- 실리콘데이터의 LLM 토큰 지출지수가 8월 말 0.97달러까지 내려가 지난해 말 지수 산출 이후 최저 수준이 됐다고 보도
- 중국 저가 오픈소스 모델과 주요 업체의 가격 인하·동적 가격제가 토큰 단가 하락을 이끌며, 이용자 비용은 낮아지는 반면 모델 업체 수익성에는 압박으로 작용한다고 설명
- 토큰 단가 하락 속도가 AI 수요 증가보다 빠르면 오픈AI·앤트로픽 같은 파운데이션 모델 기업의 IPO와 투자 매력에 대한 의문이 커질 수 있다는 관점을 전함
AI 모델 가격 내려도 기업 비용은 2배...업무별 모델 배정·계약 재협상 시급 (지티티코리아, 2026.9.2)
- 모델 공급가격이 내려가도 기업의 연간계약·SaaS 부가기능·좌석 요금이 자동으로 낮아지는 것은 아니어서 실제 청구 비용과 기술 원가 사이의 격차가 생길 수 있다고 설명
- 문서 분류·요약 같은 단순 업무부터 복잡한 추론까지 하나의 고가 모델로 처리하면, 저가 모델로 충분한 업무에도 불필요한 비용이 발생한다고 지적
- 업무 난이도별 모델 배정, 계약 재협상, 사용량·성과 지표를 함께 보는 운영 체계가 기업 AI 비용 관리의 핵심 과제로 제시됨

2026년 8월

레이먼드 제임스, AI 토큰 가격 격차 8월 더욱 벌어져 (Investing.com, 2026.8.21)
- 레이먼드 제임스의 2026년 8월 토큰 옵저버 보고서를 인용해 AI 모델의 성능·가격·사용량 지표 변화를 소개
- 상위 3개와 하위 3개 AI 모델의 토큰당 가격 차이가 7월 30달러에서 8월 100만 토큰당 약 50달러로 커졌고, 신규 사이버 보안 모델이 최고가 구간을 만들었다고 설명
- 실리콘 데이터 기준 8월 평균 토큰 가격은 전월 대비 25% 하락한 1.15달러였지만, 저비용 오픈소스 모델 편중 때문에 전체 산업 대표성은 제한적이라고 지적
- 오픈라우터 토큰 볼륨은 8월 전월 대비 45% 늘었고, 버셀 데이터에서는 하이퍼 AI 랩스가 지출 점유율 85%를 차지하는 반면 중국 AI 랩스는 볼륨 점유율 39%까지 올라왔다고 정리
[채널Who] AI 데이터센터 뒤에 가려진 막대한 비용 청구서, 사회적 논의 시작할 때 됐다 (비즈니스포스트, 2026.8.21)
- AI 데이터센터가 전기·용수 사용량과 탄소 배출 같은 자원 소비를 크게 늘리며, 미국 일부 지역에서는 인프라 비용과 환경 문제로 주민 반대와 규제 행정명령이 나오고 있다고 소개
- 한국의 인공지능 데이터센터 산업 진흥 특별법도 산업 활성화 지원에 초점이 맞춰져 비용과 책임 원칙은 충분히 다루지 못한다고 지적
- 지역사회가 데이터센터 유치로 전력·용수·경관 부담을 떠안는 반면, 실제 일자리와 지역 편익은 기대보다 작을 수 있다고 설명
- 열·소음·전자파·탄소 배출과 인프라 구축 비용을 누가 부담할지 사회적 합의가 부족하므로 AI 인프라 확대의 외부비용 논의가 필요하다고 정리
"AI 토큰값만 보면 안 돼"…기업이 진짜 따져야 할 비용 (디지털투데이/네이트, 2026.8.19)
- 피터 그리피스 아가일 데이터 디벨롭먼트 창업자의 테크레이더 기고를 인용해, 기업 AI 비용 판단 기준이 토큰 단가·모델 성능에서 인프라와 장기 운영비를 포함한 전체 경제성으로 이동해야 한다고 소개
- AI가 생산 환경에서 수백만 건의 추론 요청을 처리하면 연산장치·메모리·네트워크·전력·냉각 효율의 작은 차이가 장기 비용 격차로 누적될 수 있다고 설명
- 사용량 기반 토큰 과금은 실험 단계에서는 유연하지만, 토큰 사용량만으로는 매출 증가나 생산성 향상 같은 사업 성과를 설명하지 못한다고 지적
- 전용 추론 인프라, 데이터 위치·복원력 통제, 재생에너지·장주기 저장장치 결합까지 고려해 예측 가능한 비용으로 지속 가능한 AI 역량을 구축해야 한다는 관점
AI가 똑똑해질수록 비용은 더 오른다∙∙∙ '추론의 역설' 현실화 (리드경제, 2026.8.19)
- 가트너 전망을 인용해 2028년까지 에이전틱 워크플로우당 AI 추론 비용이 5배 이상 증가할 수 있으며, 이를 추론의 역설로 설명
- 1조 파라미터 LLM 추론 단가는 2030년까지 2025년 대비 90% 이상 낮아질 수 있지만, 복잡한 워크플로우 사용량 증가로 총비용은 반대로 커질 수 있다고 정리
- AI 에이전트는 계획·도구 호출·검증·수정의 다단계 추론 때문에 단순 챗봇 대비 토큰 소비가 5~~30배, 복잡한 작업에서는 비용이 8~~10배 늘 수 있다고 소개
- 2026년 글로벌 기업의 생성형 AI 파운데이션 모델 지출이 234억 달러로 2025년 대비 2배 이상 늘 것으로 보고, 단순 작업은 소형 모델에 맡기고 고난도 작업에만 고성능 모델을 쓰는 추론 계층화를 대응책으로 제시
[Tech Insight]달라지는 AI 모델 경제학..."첨단 모델 비용 회수 점점 어려워질 것" (디지털투데이, 2026.8.16)
- 오픈라우터 토큰의 84%가 최고 성능 모델이 아닌 모델에서 처리되고, 사용량 상위 6개 모델은 최고 성능 모델 대비 77% 수준 성능을 2.5% 가격에 제공한다고 소개
- 8월 10일 기준 사용량 80%를 차지한 6개 모델 평균 가격은 100만 토큰당 0.5달러로, 클로드 페이블5의 20달러와 큰 격차를 보인다고 정리
- 램프 데이터에서 고가 모델 페이블5가 토큰 6%, 매출 11%를 차지한 반면 GPT-5.6 솔은 오픈AI 토큰의 약 25%를 차지해 구매자가 가격에 민감하게 반응한다고 분석
- 기업의 특정 모델 고착과 성능 격차 축소로 최고 성능 모델의 점유율 확대가 어려워지면, 대규모 학습 비용 회수 기준이 더 높아질 수 있다고 전망
AI 비용 폭증에 “안 써”… 2028년 기업 20% ‘도입 중단’ 전망 (천지일보, 2026.8.16)
- 가트너 전망을 인용해 2028년까지 민간 기업·기관의 20%가 통제하기 어려운 AI 유지비 때문에 기존 소프트웨어 개발 방식으로 회귀할 수 있다고 보도
- 월정액·무제한 요금 체계가 종량제로 바뀌면서 기업들이 AI를 많이 쓸수록 최종 지출을 예측하기 어려운 구조에 놓였다고 설명
- MS의 클로드 코드 라이선스 지원 중단, 우버의 연간 AI 예산 4개월 소진과 직원당 월 1500달러 한도 설정을 예산 통제 실패 사례로 소개
- 맥킨지 AI FinOps 조사에서 93%가 예산을 초과했고, 에이전트 AI는 반복·재시도로 일반 챗봇보다 최대 30~50배 많은 토큰을 쓸 수 있어 모델 선택·출력 통제·실시간 비용 추적이 필요하다고 정리
가성비 中 AI의 배신…"키미 K3 실제 작업비용은 앤트로픽의 2배" (뉴스1/네이버, 2026.8.14)
- 알파센스가 금융분석 질문 245개로 9개 AI 모델의 답변 품질과 비용을 비교한 결과, GPT-5.6 솔과 오퍼스 4.8이 키미 K3·GLM-5.2보다 일부 작업에서 더 낮은 비용으로 더 좋은 답변을 냈다고 소개
- 키미 K3는 출력 토큰 100만 개당 15달러로 오퍼스 4.8·GPT-5.6 솔보다 저렴하지만, 실제 답변 생성 과정에서 더 많은 토큰을 써 최종 작업 비용이 높아졌다고 설명
- 알파센스 CEO는 토큰 단가가 비싼 모델도 토큰을 효율적으로 쓰면 실제 비용이 덜 들 수 있으므로, AI 경제성은 작업당 총 토큰·비용으로 봐야 한다고 강조
- 다만 아티피셜 애널리시스처럼 다른 기준에서는 키미 K3·GLM-5.2가 더 저렴하다는 평가도 있어, 작업 유형별 모델 라우팅과 측정 방식이 중요해진다고 정리
토큰 단가 내렸는데 비용 고민 커져…'토크노믹스' 전략 다각화 (ZDNet Korea, 2026.8.14)
- AI 에이전트는 일반 채팅보다 약 4배, 멀티 에이전트 시스템은 약 15배 많은 토큰을 쓰며 계획·검색·도구 호출·검증 반복 때문에 비용 관리 중요성이 커졌다고 설명
- 토큰맥싱을 넘어 토큰 생산 원가와 사용량, 업무별 비용을 함께 보는 토크노믹스가 부상했고, 오픈AI·마이크로소프트·구글은 추론 최적화 칩과 자체 가속기로 대응한다고 보도
- 앤트로픽 오퍼스5와 문샷AI 키미 K3 사례를 통해 토큰 단가 인하 경쟁이 이어지지만, 적용 업무가 늘면 전체 토큰 사용량과 총비용은 오히려 증가할 수 있다고 지적
- 리눅스재단의 토크노믹스 재단, AI FinOps 채용, 비용 배분·토큰 추적 플랫폼, 국내 사전 예산 차단 서비스처럼 토큰 비용이 사후 정산에서 사전 통제와 투자 회수 관리로 이동한다고 정리
청구서 폭탄에 놀란 기업들 ‘AI 라우터’에 열광하는 이유 (포춘코리아, 2026.8.10)
- 클로드 코드·코덱스 같은 AI 코딩 에이전트가 장시간 프론티어 모델을 반복 호출하면서 기업들이 예상치 못한 추론 비용 폭증을 겪고 있다고 설명
- 조사 기업의 62%가 예상 밖 AI 지출 때문에 경영 의사결정을 수정했고, 40%는 이 문제를 이사회 안건으로 올렸으며 33%는 비상 지출 동결을 단행했다고 소개
- 모든 요청을 최고가 모델로 보내지 않고 단계별 비용·속도·성능 조합을 고르는 AI 모델 라우터가 추론 비용을 두 자릿수, 최대 30%까지 줄일 수 있다고 정리
- 라우팅 판단 기준이 비용 절감을 넘어 신뢰성, 규제 준수, 거버넌스, 비즈니스 성과 측정까지 확장될 수 있다고 전망
"토큰값만 한 달에 5만 달러" 폭증하는 AI 비용…리플링, AI 지출 잡는 'AI 스펜드 콘솔' 출시 (AI포스트, 2026.8.9)
- 리플링은 무제한 AI 도구 사용 장려 후 매달 토큰 지출이 80%씩 늘고, 방치하면 R&D 인력 예산의 40~90%가 토큰 비용으로 소진될 수 있다는 내부 경고를 받았다고 소개
- 전체 직원의 10~15%가 AI 지출의 60%를 차지하고, 한 엔지니어가 한 달 5만 달러를 쓰는 사례까지 드러나 직원·부서별 비용 가시화가 필요해졌다고 설명
- 이메일·깃허브·AI 사용 데이터를 연결해 엔지니어별 AI 지출 대비 PR 생성량, 병합 속도, 재작업 요청 비율 같은 생산성 지표를 대시보드로 만들었다고 정리
- AI 게이트웨이로 작업 성격별 모델 라우팅과 역할별 한도를 적용해 월간 6000억 토큰 사용량은 유지하면서 실제 지출을 피크 대비 37% 수준으로 낮췄다고 보도
AI 비용 급증에...코딩 AI 툴 직접 만들어 쓴다 (디지털투데이, 2026.8.9)
- 코인베이스·쇼피파이·램프가 오픈AI·앤트로픽의 고가 코딩 AI 툴을 보완하기 위해 내부용 코딩 AI 에이전트를 개발해 직원들에게 제공한다고 소개
- 코인베이스의 포지는 자체 모델 라우터로 앤트로픽, 구글, 오픈소스 모델을 필요에 따라 쓰며, 토큰 사용량은 계속 늘지만 지출은 줄이는 방향으로 운영된다고 설명
- 코인베이스는 사용량 상한을 낮추기보다 GLM 5.2·키미 2.7 같은 오픈웨이트 모델 기본값, 프롬프트별 모델 라우팅, 캐시 재사용으로 비용을 줄였다고 정리
- 자체 코딩 에이전트의 핵심은 외부 어시스턴트 대체가 아니라 개발자와 파운데이션 모델 사이의 오케스트레이션 레이어를 직접 보유하는지 여부라고 해석
AI에 돈 쏟던 기업 10곳 중 9곳, 예산이 몇 달 만에 바닥났다 (AI매터스, 2026.8.3)
- 맥킨지 보고서를 바탕으로, 조사 기업의 62%가 AI 실험 단계를 넘어섰고 93%가 AI 예산을 초과했다고 소개
- 같은 작업도 토큰 소비량이 최대 30배 차이 나고, 부서별 섀도 AI 지출이 전체의 20~30%에 달해 비용 예측과 귀속이 어렵다고 설명
- AI FinOps 역량을 갖춘 기업은 20~25%에 그치며, 비용이 나간 뒤에야 초과를 인지하는 조직이 많다고 지적
- 프롬프트 캐싱, 저가 모델 라우팅, 답변 길이 제한, 반복 실행 한도, 부서별 책임 청구 같은 통제 장치로 비용을 20~30% 줄일 수 있다고 정리
"AI가 저렴하다고? 인간 고용하는 것보다 비용 훨씬 더 크다"…美 경제학자의 경고 (AI포스트, 2026.8.3)
- 스티브 행크 교수의 발언을 인용해 AI는 GPU·데이터센터·물·전력을 계속 쓰는 자원 집약적 기술이라 소프트웨어처럼 무한 복제 비용으로 보기 어렵다고 설명
- 빅테크 데이터센터 투자가 2027년 1조 달러까지 커질 수 있고, 많은 경우 AI 구동 비용이 인간 고용보다 더 클 수 있어 전면적 고용 대체론을 경계
- 자율형 에이전트가 내부적으로 수천 번 프롬프트를 주고받으며 토큰을 폭발적으로 소비하고, 30일간 약 130만 달러 청구 사례처럼 비용 장벽이 현실화됐다고 소개
- 아마존의 토큰 리더보드 폐지, 우버의 사용 한도, 오픈웨이트 모델 선호 흐름과 함께 AI 에이전트 오케스트레이션 역량이 중요해진다고 정리

2026년 7월

"토큰값 10분의 1인데 돈은 더 들어"···에이전틱AI가 바꾸는 '토크노믹스' (시사저널e, 2026.7.28)
- 에이전틱 AI에서는 토큰 단가뿐 아니라 오류 재시도, AI 간 통신 비용·속도, 하네스 설계가 전체 비용을 좌우한다고 보도
- 코딩 벤치마크에서 토큰 단가가 저렴한 모델도 작업 시간이 길고 토큰을 더 많이 쓰면 최종 비용이 커질 수 있다는 사례를 소개
- 동일 모델도 하네스 설계에 따라 비용과 속도가 2배 이상 달라질 수 있어, 업무 난이도와 실행 구조까지 함께 봐야 한다고 설명
- 에이전트 간 맥락 전달로 GPU 대기 구간과 메모리 부담이 커질 수 있으며, 정부도 토큰 효율 기반 AI 플랫폼과 AI OS 기술 개발을 추진한다고 정리
CFO의 질문에 답하지 못하는 AI 지출 관리의 구조적 한계 (ITWorld, 2026.7.28)
- AI ROI를 판단하려면 벤더 청구서만으로는 부족하며, 비용 데이터·애플리케이션 계층 텔레메트리·비즈니스 데이터를 함께 모델링해야 한다고 설명
- AI 업체 청구서는 모델별 토큰 소비량과 API 키 수준 정보에 머물러, 고객·기능·프롬프트 결과·재시도·에이전트 단계별 귀속을 제공하지 못한다고 지적
- 요청 수준 추적, 기능 귀속, 에이전트 단계 캡처, 재시도·폴백 식별, 모델 선택 이유, 결과 캡처를 호출 시점에 직접 계측해야 한다고 제안
- 에이전트 워크플로가 여러 업체와 도구 호출로 비용을 누적시키므로, 아키텍처 단계부터 고객 인터랙션당 비용과 기능별 마진을 볼 수 있는 AI FinOps 체계가 필요하다고 정리
키미K3 이어 오푸스5까지… 프런티어 AI, ‘과업당 비용’ 전쟁 격화 [AI 클로즈업] (디지털데일리, 2026.7.27)
- 중국 AI 기업들이 저가·오픈웨이트 모델로 프런티어 AI 가격 하한선을 낮추자, 미국 기업도 최고급 모델에 근접한 성능을 더 낮은 비용에 제공하는 방향으로 대응한다고 보도
- 앤트로픽 오푸스5는 입력 100만 토큰당 5달러, 출력 100만 토큰당 25달러로 페이블5의 절반 수준이며, 일상 코딩·문서 작성·기업 지식 업무를 겨냥한 모델로 소개
- 기사에서는 토큰 단가보다 모델이 적은 재시도로 작업을 끝내는지, 도구 호출과 검토 비용까지 포함한 과업당 비용이 기업의 새 모델 선택 기준으로 부상한다고 정리
- 키미K3·딥시크·즈푸AI·미니맥스·알리바바 같은 중국 모델의 저가 API와 오픈웨이트 전략, 그리고 모델 라우팅을 통한 업무 난도별 조합이 AI 비용 관리의 핵심 흐름으로 제시됨
무조건 고급 AI 쓰던 시대 끝났다… '모델 믹싱'으로 비용 90% 절감 (글로벌이코노믹, 2026.7.26)
- 미국 기업들이 오픈AI·앤트로픽 같은 고가 모델 단일 의존을 줄이고, 업무 성격에 맞춰 여러 모델을 조합하는 모델 믹싱을 도입하고 있다고 보도
- 단순·정형 업무는 저가 모델에 맡기고 고난도 기획·최종 검수에만 최상위 모델을 붙이는 방식으로, 사용량 경쟁인 토큰맥싱에서 ROI와 비용 효율을 중시하는 흐름으로 전환됐다고 설명
- Cursor가 웹브라우저 개발 실험에서 GPT-5.5 단독 사용 시 약 1만 달러가 들었지만 자체 코딩 모델과 Anthropic Opus 4.8을 조합해 비용을 1,339달러로 낮춘 사례를 소개
- Telnyx는 Anthropic 고성능 모델에 전체 기획을 맡기고 중국 Z.AI 모델에 실행을 배정한 뒤 OpenAI 모델로 최종 검수하는 분업형 구조로 운용 비용을 줄였다고 정리
“성능보다 효율” 토큰 비용 부담 속 AI 경쟁 공식 급변, 구글·오픈AI·앤트로픽 경량화 승부수 (The Economy Korea, 2026.7.24)
- 구글이 제미나이 3.6 플래시와 제미나이 3.5 플래시-라이트를 공개하며 토큰 사용량 절감과 출력 단가 인하를 AI 에이전트 운영 비용 절감 포인트로 내세웠다고 보도
- 제미나이 3.6 플래시는 기존 모델 대비 출력 토큰 사용량을 17%, 딥SWE 벤치마크에서는 최대 65% 줄였고, 플래시-라이트는 처리량·지연 시간·비용을 작업별로 조정하는 구조로 소개
- 오픈AI는 GPT-5.6 제품군을 고성능 솔과 비용 효율형 테라·루나로 나누고, 앤트로픽은 상위 모델과 역할을 분담하는 하이쿠 4.5로 가성비 수요에 대응한다고 정리
- 토큰 단가 하락에도 기업 AI 비용이 커지면서 토크노믹스, 모델 라우팅, 저가·중국산 모델 활용이 성능 경쟁만큼 중요한 생존 전략이 됐다고 분석
AI 모델 경쟁, ‘최고 성능’보다 ‘가성비’로…오픈AI·메타·스페이스X AI 저비용 공세 (조선일보/네이버, 2026.7.17)
- 생성형 AI 모델 경쟁의 중심이 최고 성능 벤치마크에서 가격 대비 성능과 토큰 효율로 이동하고 있다고 보도
- 오픈AI는 GPT-5.6을 고성능 솔과 중저가 테라·루나로 나눠 반복·단순 업무와 복잡한 작업의 가격대를 분리했다고 소개
- 메타 뮤즈 스파크 1.1과 스페이스X AI 그록 4.5는 낮은 토큰 단가와 적은 출력 토큰 사용을 앞세워 기업·개발자 고객을 노린다고 정리
- 기업용 AI에서는 에이전트가 모델을 여러 번 호출하므로 표시 단가보다 전체 토큰·처리 시간·재시도까지 포함한 작업당 비용이 모델 선택 기준이 된다고 분석
[7월16일] AI 비용 부담의 중심에 선 앤트로픽, 어떤 돌파구를 준비할까 (AI타임스, 2026.7.17)
- 기업들이 고가 폐쇄형 모델 대신 오픈소스·저가 모델을 검토하는 흐름 속에서, 클로드·페이블 같은 앤트로픽 모델도 비용 조정 대상이 될 수 있다고 설명
- 앤트로픽 개발자 플랫폼 리더들은 비용과 속도가 AI 비즈니스 지속 가능성의 핵심이라고 인정하면서도, 사용 차단은 섀도 AI를 낳아 혁신을 막을 수 있다고 지적
- 내부 대응으로 저렴한 하이쿠와 고성능 페이블 5를 업무 특성에 맞게 라우팅하고, 프롬프트 캐싱·출력 길이 제어로 토큰 사용량과 지연 시간을 줄이는 방식을 소개
- 장기적으로는 사용자가 원하는 결과와 예산만 제시하면 AI가 모델 선택·추론 길이·도구 호출을 조정하는 예산 기반 운영이 플랫폼 경쟁력이 될 수 있다고 전망
"단순 요약에 비싼 최신 모델 왜 쓰나"…월가, AI 청구서 손본다 (아시아경제/네이버, 2026.7.16)
- 월가 금융사들이 보고서 요약 같은 단순 업무에까지 비싼 최신 AI 모델을 쓰지 않도록 비용 관리에 나섰다고 보도
- JP모건은 올해 기술 예산 약 198억달러 중 AI 포함 신규 투자에 12억달러를 배정했으며, 하반기 토큰 비용 증가 가능성을 언급
- BofA는 20만명 이상 직원이 하루 40만개 이상의 프롬프트를 입력하고 있어 생산성 향상만큼 지출도 커졌다고 설명
- 금융권도 모든 업무에 최고 성능 모델을 붙이기보다 목적에 맞는 적절한 모델을 고르는 전략과 AI 투자 성과 검증을 중시하는 흐름으로 이동
“비싼 고성능 AI는 아껴 써라”… 토큰 가성비 따지는 기업들 (조선일보/네이버, 2026.7.9)
- 기업들이 클로드 오퍼스 같은 고성능 AI 모델을 적극 권장하면서도 비용 때문에 아껴 쓰라고 요구하기 시작한 사례를 소개
- 기업용 AI 서비스가 토큰 사용량에 따라 과금되고, 개발 업무에서는 에러 로그 분석·코드 수정·테스트 반복으로 토큰이 빠르게 소진된다고 설명
- 클로드 코드 같은 에이전트형 AI는 여러 단계를 스스로 오가며 처리해 비용 부담이 더 크며, 일부 기업은 기존 업무 툴 내 AI를 먼저 쓰라고 안내
- 토성비와 토크노믹스 흐름을 통해, 같은 성과를 더 적은 토큰으로 내고 업무 난이도별로 고성능·저가 AI를 나눠 쓰는 비용 관리가 중요해졌다고 정리
[현장] 오픈AI "AI 벤치마크 한계…토큰·비용·시간까지 고려해야" (ZDNet Korea, 2026.7.3)
- 노엄 브라운 오픈AI 리서치 부문 부사장은 모델 평가가 단일 벤치마크 점수만으로는 부족하며, 답을 내는 데 쓴 토큰 수·비용·시간 같은 추론 자원을 함께 봐야 한다고 주장
- GPT-5.5 사례를 들어 기존 벤치마크 점수 개선폭은 작아 보여도 출력 토큰 수 기준으로 보면 성능 차이가 더 크게 드러날 수 있다고 설명
- 최신 모델은 더 오래 생각하고 여러 단계로 검토할수록 성능이 오를 수 있어, 1억 토큰 생성 뒤에도 성능 향상이 이어지는 연구 결과를 언급
- 안전성 평가도 짧고 저렴한 테스트만으로는 위험 능력이 드러나지 않을 수 있으므로, 제3자 벤치마크 기관이 추론량을 추적하거나 토큰·비용·시간 예산을 명확히 제한해야 한다고 제안
빅테크도 AI 비용통제…테슬라, 직원 AI 사용액 주 30만원 상한 (연합뉴스/네이버, 2026.7.3)
- 테슬라가 직원들의 AI 사용액을 주당 최대 200달러로 제한하고, 초과 사용에는 별도 승인을 요구하기로 했다고 보도
- 오픈AI·앤트로픽·xAI·커서 등을 쓰도록 장려했던 사내 플랫폼 보틀 로켓에서 SW 엔지니어들의 AI 모델 사용 비용이 매주 수천 달러 이상으로 커진 상황을 배경으로 설명
- 같은 CEO가 이끄는 xAI 시험판 모델은 제한 대상에서 제외됐고, 직원들은 다른 모델보다 앤트로픽 Claude를 더 선호한다고 내부 소식통을 인용
- 외부 AI 사용에 따른 내부 데이터 유출 우려, 미승인 외부 모델 차단, 기밀 유출 방지 정책까지 더해지며 빅테크가 토큰맥싱 장려에서 비용·보안 통제로 이동하는 흐름을 보여줌
딥시크, 혼잡 시간대 API 요금 2배 인상..."AI 가격 경쟁에 한계" (AI타임스, 2026.7.2)
- 딥시크가 베이징 시간 기준 오전 9시~~정오, 오후 2시~~6시 혼잡 시간대에 V4 계열 API 요금을 두 배로 올리는 피크타임 할증제를 도입한다고 보도
- 딥시크-V4 프로 출력 토큰 100만 개당 요금은 비혼잡 시간대 6위안에서 피크 시간대 12위안으로 오르며, 7월 중순 V4 공식 버전부터 적용될 예정
- 5월 V4 API 가격 75% 영구 인하로 중국 AI 가격 경쟁을 촉발했던 딥시크가 두 달 만에 반대 방향으로 움직인 사례로 정리
- 바이트댄스·샤오미·텐센트의 추가 가격 인하 경쟁 속에서도 GPU·데이터센터 자원과 서비스 안정성 비용 때문에 무한 치킨게임이 지속 가능하지 않다는 신호로 해석
AI 비용 절반으로 줄이는 모델 라우팅, 이제는 토큰매칭이다 (ITWorld, 2026.7.2)
- 모든 프롬프트에 최상위 모델이 필요한 것은 아니므로, 쿼리 특성에 맞는 모델로 자동 분배하는 모델 라우팅이 토큰 지출 대비 가치를 높이는 계층이라고 설명
- Claude Code처럼 세션 전체 모델을 고정하면 작업 난이도와 무관하게 고가 모델 비용을 내지만, 라우터는 단순 요청·코드 리뷰 등 작업 유형에 따라 모델과 비용을 유동적으로 조정할 수 있다고 정리
- 코인베이스가 토큰 사용량 증가에도 AI 지출을 절반으로 줄였다는 사례를 들어, 토큰맥싱에서 작업-모델 적합도를 맞추는 토큰매칭으로 이동하는 흐름을 제시
- Claude Code Router 같은 오픈소스 모델 라우터와 프롬프트 전처리기를 통해 사용자는 특정 LLM 업체·모델보다 원하는 결과를 명확히 쓰는 데 집중하게 될 수 있다고 전망

2026년 6월

기업들, '20분의 1' 비용 중국산 AI로 향한다 (한경비즈니스/네이버, 2026.6.30)
- 기업들이 AI 도입 확대 뒤 사용량 기반 과금으로 예상보다 큰 비용 부담을 겪으며 저비용 모델과 라우팅 전략을 찾고 있다고 보도
- 우버가 2026년 연간 AI 예산을 4개월 만에 소진했고, 고객사 예산 초과가 20~30%에 달했다는 블루록 사례를 소개
- 오픈라우터에서 오픈소스 AI 모델 토큰 처리 비중이 1월 34%에서 6월 65%로 늘었고, 상위 모델들이 중국산으로 채워졌다고 정리
- 중국산 AI 모델 비용이 100만 토큰당 최저 18센트로 미국 프리미엄 모델 평균 4달러의 5% 미만이라면서도, 민감 산업에서는 보안·신뢰성 검토가 필요하다고 지적
앤스로픽, 아마존 AI 사용 요금 올린다...고성능 AI 기업에 빅테크마저 종속 우려 (조선일보/네이버, 2026.6.30)
- 아마존과 앤스로픽이 계약 조건을 바꿔 내년부터 과금 방식을 연산 시간 기준에서 토큰 수 기준으로 전환하기로 했다고 보도
- 아마존이 알렉사 포 쇼핑, 키로, 퀵 등 주요 서비스에 Claude를 활용하고 있어 사용량 기반 과금이 확대되면 비용 부담과 벤더 의존도가 커질 수 있다고 분석
- 구글도 컴퓨팅 용량 부족을 이유로 메타의 Gemini 사용량을 제한한 사례를 들어, 빅테크도 외부 프런티어 모델 공급 조건에 흔들릴 수 있다고 지적
- 아마존이 Claude 기반 경량 모델 증류를 검토하고, 각국 정부와 기업이 자체 모델·소버린 AI를 추진하는 배경을 비용·종속 리스크로 설명
삼성전자 "AI 성과지표 정해진 것 없다" … 노동량 평가 (세이프타임즈, 2026.6.30)
- 삼성전자는 외부 생성형 AI를 업무망에 도입한 사실은 인정했지만, AI 활용 성과 평가 기준은 공식 발표·확정된 것이 없다고 밝혔다고 보도
- 한겨레가 삼성전자 DX부문 참고 지표로 FTE, 토큰가성비, 프로세스 재설계 등을 제시했다고 보도한 데 대한 회사 입장을 다룸
- FTE와 토큰가성비가 노동량과 비용 효율을 강조하는 지표로 해석될 수 있어, AI 도입 성과 평가가 인력 운영·비용 관리 논쟁으로 이어지는 맥락을 보여줌
AI 쓰다 비용 폭탄 맞은 은행권…토큰 비용 줄이기 총력 (디지털투데이, 2026.6.30)
- 은행권이 AI 서비스 과금 체계의 구독형→토큰 기반 전환으로 비용 부담이 커지자 모델 선택과 적용 범위를 다시 조정하고 있다고 보도
- RBC CEO는 5월 토큰 사용량이 전년 대비 500% 늘었다고 밝혔고, JP모건체이스 임원은 일부 직원이 연봉보다 많은 토큰 비용을 쓴다고 언급
- 은행들은 모든 업무에 최상위 모델을 붙이기보다 구형 모델·SLM·오픈소스 모델을 쓰고, 반복 질문의 응답 재사용으로 모델 호출을 줄이는 방안을 검토
- PNC처럼 자체 GPU 인프라를 구축해 외부 토큰 의존도를 낮추려는 움직임과, 실패 비용이 큰 업무는 AI보다 사람이 더 저렴할 수 있다는 판단을 함께 소개
“올해 AI 예산 1분기에 다 써”… 토큰 관리에 기업들 골머리 (주간동아/네이버, 2026.6.30)
- 생성형 AI 활용이 일상화되면서 기업들이 얼마나 많이 쓰느냐보다 얼마나 효율적으로 쓰느냐를 고민하기 시작했다고 정리
- 우버가 엔지니어 5000여 명에게 Claude Code를 전면 배포했다가 연간 코딩 예산을 4개월 만에 소진한 사례와, 국내 스타트업의 AI 비용 10배 증가 사례를 소개
- 메타·아마존은 사용량 장려 정책을 철회했고, MS는 일부 Claude Code 라이선스를 종료하며, 안랩·넷마블은 사용 한도 설정으로 비용 통제에 나섰다고 보도
- 삼성전자의 토큰 가성비 참고 지표와 코인베이스 CEO의 저가 모델 80%·최신 모델 20% 전망을 통해 업무별 모델 배분과 토큰 효율이 핵심 관리 지표가 됐다고 해석
AI 비용 줄이는 美 기업들…오픈AI·앤트로픽 성장 둔화되나 (블로터/네이버, 2026.6.27)
- 미국 기업과 스타트업들이 AI 지출을 합리화하고 저비용 대안을 찾으면서 OpenAI·Anthropic의 고성장세가 둔화될 수 있다고 분석
- 우버는 일부 AI 도구에 단계별 사용 한도를 도입했고, AI 스타트업 린디는 Claude 트래픽을 저렴한 DeepSeek 오픈웨이트 모델로 전환했다고 소개
- 컨설팅업체 하이스프링은 고객들이 ROI가 명확해질 때까지 AI 투자를 줄이거나 대규모 투자 결정을 미루려 한다고 설명
- MS·아마존·구글이 저가 모델과 자체 인프라 경쟁을 강화하면서, 기업 고객의 가격 민감도가 프런티어 AI 기업의 IPO와 성장 전망에 부담이 될 수 있다고 정리
AI 적극 도입했더니 비용 폭증…기업들 ‘가성비 숙제’ 푸느라 골머리 (한겨레/네이버, 2026.6.26)
- 국내 주요 기업들이 생성형 AI 업무 도입 이후 토큰 비용 관리와 투자 효과 검증이라는 과제에 직면했다고 정리
- 기업용 생성형 AI는 개인용 월정액과 달리 사용량 기반 종량제가 일반적이고, 출력 토큰 단가가 입력 토큰보다 5~10배가량 높아 비용 예측이 어렵다고 설명
- 게임업체 프로그래머가 Opus 4.8로 로그 데이터 분석을 하며 10분 만에 약 10달러를 쓴 사례와, 우버의 직원 월 1500달러 한도·아마존/메타 리더보드 폐지를 비용 통제 흐름으로 소개
- 넥슨은 단순 한도보다 토큰 사용 데이터·활용 패턴·프로젝트 진행 상황을 함께 보며 효용성을 평가하려는 접근을 제시
'억' 소리 나는 AI 토큰 비용: 인건비 육박하는 AI 토큰 비용, 매해 2.5배 증가 (아주경제, 2026.6.25)
- 국내 SW 기업들이 AI 에이전트를 개발·비개발 업무 전반에 도입하면서 월 AI 사용 비용이 계획 예산을 매달 30% 초과하거나, 한 달 1억원 가까운 토큰 비용을 지출하는 사례가 나왔다고 보도
- 개발 직군은 방대한 코드베이스를 읽고 추론·수정·검증을 반복하면서 토큰 사용량이 급증하고, 원·달러 환율 상승까지 겹쳐 달러 기준 과금 부담이 커졌다고 설명
- 게임업체는 개발자 1인당 하루 150~400달러 수준의 토큰 비용을 결제하고 있으며, 부서별 사용 제한과 토큰 절감 가이드라인을 검토 중이라고 소개
- IDC 전망을 인용해 2027년까지 AI 에이전트 사용량은 10배, 토큰 호출 횟수는 100배 늘고 연간 총 토큰 수요는 2030년 약 4해 개까지 증가할 수 있다고 정리
언제는 AI 많이 쓰라더니 이제는 아껴 쓰라는데…'토큰 배급' 나선 기업들 (디지털투데이, 2026.6.25)
- 액센추어가 직원들이 PDF를 프레젠테이션 슬라이드로 바꾸는 단순 업무까지 AI를 쓰며 내부 토큰 예산을 소진하는 상황을 막기 위한 조치에 나섰다고 소개
- 올해 초까지는 AI 사용 확대와 리더보드식 장려가 강조됐지만, 실제 운영 단계에서는 비용 대비 성과가 뚜렷하지 않다는 문제의식이 커지고 있다고 설명
- 경영진이 AI 도입 자체보다 어떤 업무에 얼마만큼 써야 실제 가치를 얻는지 묻기 시작했으며, 기업 AI가 확산 이후 성과 검증 단계에 들어섰다고 해석
"2028년 AI 코딩 비용, 개발자 평균 연봉 넘어설 것"...가트너 전망 (디지털투데이, 2026.6.25)
- 가트너는 2028년까지 AI 코딩 비용이 개발자 평균 연봉을 넘어설 수 있다고 전망하며, LLM 토큰 소비 증가와 사용량 기반 과금 전환을 핵심 원인으로 제시
- AI 코딩 에이전트가 실험에서 대규모 배포로 이동하는 가운데, 개발자가 비용 효율보다 속도와 편의를 우선하면 토큰 비용이 생산성 향상보다 빠르게 늘 수 있다고 경고
- 좌석 기반 라이선스에서 사용량 기반 과금으로 전환되고 있지만 공급업체의 토큰 산정·청구 방식 투명성이 낮아 기업 예산 관리가 어렵다고 지적
- 작업 유형별 AI 활용 기준, 복잡도별 모델 선택, 컨텍스트 엔지니어링 교육, 거버넌스·비용 통제, 토큰 과소비 작업 리뷰를 비용 관리 방안으로 제안
“앤스로픽 비싸네”...싼 AI모델 찾고 자체 개발하는 기업들 (서울경제/네이버, 2026.6.25)
- 앤스로픽·오픈AI 등 주요 AI 개발사가 토큰 가격을 올리거나 월정액을 사용량 기반 과금으로 바꾸자, 기업 고객들이 모델 등급을 낮추거나 자체 모델 개발로 비용 절감에 나섰다고 보도
- 앙상블 헬스 파트너스는 고급 모델 대비 20분의 1 가격 모델로 전환해 연간 약 70만 달러 절감을 기대하고, 핀은 Anthropic Sonnet 대신 개방형 모델 기반 맞춤형 AI로 수백만 달러 절감을 기대한다고 소개
- 메타·우버는 직원별 AI 사용량을 제한하고, 아마존은 직원 AI 사용 추적 도구 개발을 중단하는 등 토큰맥싱 장려에서 비용 통제로 분위기가 바뀌었다고 설명
- 오픈라우터 기준 중국 주도 오픈소스 모델 처리 토큰 비중이 1월 둘째 주 34%에서 6월 둘째 주 65%로 늘었고, 인플렉트라는 Anthropic에서 Qwen으로 전환해 이미지·비디오 처리 비용을 99% 줄였다고 소개
AI 가격 전쟁, 앤스로픽·오픈AI IPO 흥행에 찬물 끼얹나 (뉴스핌, 2026.6.24)
- 저가형 AI 모델 급부상과 기업 고객의 비용 저항이 맞물리며, 하반기 IPO를 준비하는 Anthropic·OpenAI의 수익 구조와 높은 기업가치에 대한 의구심이 커진다고 분석
- 딥시크 V4-Pro가 일상 업무의 약 90%를 Claude Fable 5와 비슷하게 수행하면서 비용은 약 1.5% 수준이라는 도이체방크 보고서와, 저가 모델의 작업당 비용이 Claude 상위 모델 대비 최대 20배 이상 낮다는 비교를 소개
- 우버의 연간 AI 예산 조기 소진, MS의 Claude Code 라이선스 취소, 메타·세일즈포스·도어대시의 AI 접근 권한 축소 논의를 기업 고객 비용 저항 사례로 정리
- 모델 가격 경쟁이 심해져도 반도체·클라우드 인프라는 AI 수요 증가와 단위 비용 하락 구조 덕분에 상대적 안전지대로 평가되며, OpenAI는 소비자 시장의 Google과 기업 시장의 Anthropic 사이에서 압박받을 수 있다고 전망
'토큰 먹는 괴물' 된 AI, 짠돌이가 승리한다 [테크토크] (아시아경제/네이버, 2026.6.20)
- AI가 일반 사무·법률·코딩 같은 실제 업무에 투입되면서, 과거 한 달치 토큰이 몇 시간 만에 소진될 정도로 사용량이 급증하고 있다고 설명
- 개발자는 코드 작성·검증·디버깅을 반복하며 수백만~수천만 토큰을 쓰기 쉬워졌고, 메타·우버·세일즈포스 등 주요 IT 기업도 토큰 비용 부담을 우려한다고 소개
- 마이크로소프트가 엔지니어들의 Claude 구독권을 취소하고 Copilot 등 자사 제품 사용을 권장한 배경도 토큰 비용 부담으로 정리
- Gartner의 AI 토크노믹스 보고서를 인용해, 사용량 가시화 없이는 예산 초과와 비용 대비 가치 추적이 어려워져 토큰 효율 관리가 기업 경쟁력이 된다고 분석
AI 과소비 끝났다⋯토큰맥싱에서 토큰미닝으로 (블록미디어, 2026.6.19)
- 글로벌 빅테크가 AI 활용 장려에서 사용 제한과 비용 관리로 돌아서며, 토큰맥싱에서 토큰미닝으로 전환하고 있다고 설명
- 메타는 AI 사용 비용 증가로 제한 정책을 예고했고, 우버는 연간 AI 예산을 4개월 만에 대부분 소진한 뒤 코딩 도구 월간 한도를 설정했다고 소개
- 메타·아마존의 토큰 사용량 리더보드 폐지 사례를 통해, 사용량 자체를 성과처럼 장려하던 방식의 부작용을 정리
- AT&T가 업무별 고성능·저비용 모델 혼합으로 최대 90% 비용 절감 효과를 제시한 사례처럼, 모델 라우팅과 성과 측정이 경쟁력으로 부상한다고 분석
AI 토큰 비용 부담 커지자…美 기업들, 사용량 줄인다 (뉴시스, 2026.6.19)
- 아마존·월마트·시스코·우버·메타 등 초기 AI 적극 도입 기업들이 이용 한도 설정, 불필요한 사용 축소, 저가 모델 권장으로 비용 절감에 나섰다고 보도
- 앤트로픽·오픈AI가 일부 서비스를 정액 구독에서 토큰 기반 요금제로 전환하면서, AI 에이전트 확산에 따른 비용 부담이 더 직접적으로 드러난다고 설명
- 골드만삭스의 2030년 AI 에이전트 토큰 소비 24배 증가 전망과 우버의 직원 1인당 1500달러 토큰 한도 사례를 통해 예산 통제 압력을 제시
- 워카토가 토큰 기반 체계 전환 첫날 AI 지출이 7배 늘었다고 밝힌 사례와, 중국 저가 모델·오픈소스 모델 활용 확대 흐름을 함께 정리
전직 메타 AI 수장 “오픈AI·앤트로픽, 비용 못 낮추면 AI 거품 붕괴” (이코노미트리뷴, 2026.6.19)
- 얀 르쿤이 CNBC 인터뷰에서 오픈AI·앤트로픽이 비용을 낮추거나 가격을 올리지 못하면 AI 거품 붕괴에 직면할 수 있다고 경고한 내용을 소개
- 투자자들이 이용자의 AI 사용 비용을 사실상 보조하는 구조이며, 모델 운영 비용이 서비스 가격 상승만큼 충분히 빠르게 내려가지 않는다고 지적
- 코딩·문서 분석·고객 응대·업무 자동화와 에이전트형 AI 확산으로 호출 횟수와 토큰 사용량이 늘어, 모델 단가 하락보다 총청구액 증가가 빠를 수 있다고 설명
- 오픈AI의 2025년 매출 130억7000만달러 대비 총비용 340억달러, 영업손실 209억2000만달러 보도를 인용해 프런티어 AI 기업의 수익성 부담을 정리
[NDC 26] 전 직원 AI 도입, 토큰 비용 부담이지만...결국 업무 본질에 집중하는 과정 (테크M, 2026.6.18)
- 넥슨·크래프톤의 AI 보급 책임자들이 NDC에서 전사 AI 도입과 조직별 확산 방식을 공유한 대담 기사
- 전 직원에게 AI 도구를 공급하면 토큰 비용이 기하급수적으로 늘고, 기존 인건비보다 예측하기 어려운 비용 구조가 된다는 문제를 다룸
- 넥슨은 토큰 사용량·활용 패턴·프로젝트 진행 데이터를 묶어 어떤 토큰 사용이 생산성 향상으로 이어지는지 효용성 분석을 준비한다고 설명
- 크래프톤은 조직별 대시보드로 AI 리터러시가 낮은 조직에는 사용을 장려하고, 잘 쓰는 조직에는 효율적 사용 가이드를 주는 차등 접근을 제시
[단독] 삼성전자, AI로 10명분 똑같이 일해도 ‘차등 평가’…토큰 가성비 본다 (한겨레/네이버, 2026.6.18)
- 삼성전자 DX부문이 생성형 AI 업무 도입 성과 참고 지표로 토성비(토큰 가성비), 전일제 환산 방식(FTE) 비율, 프로세스 재설계를 제시했다고 보도
- 같은 10명분 노동량 성과를 냈더라도 토큰 사용 비용이 1만달러인 조직보다 1천달러인 조직을 더 높게 평가한다는 예시를 통해, 토큰 비용 효율이 평가 기준으로 들어온 흐름을 소개
- 회사는 투자 대비 생산성 개선과 고부가가치 업무 중심 인력 운영을 위한 지표라고 설명했지만, 내부에서는 생산성·품질·혁신보다 노동량·AI 비용 절감이 먼저 강조되는 것 아니냐는 우려가 나왔다고 정리
- 외부 생성형 AI 업체들이 구독료에서 토큰 사용량 기반 종량제로 옮겨가면서, 대기업 AX에서도 토큰 사용 비용 통제가 핵심 관리 지표가 되는 사례로 볼 수 있음
AI 많이 쓰기보다 잘 쓰기… ‘토크노믹스’ 뜬다 (조선일보/네이버, 2026.6.17)
- 리걸AI 스타트업 COO가 개발자별 Claude Code·ChatGPT Codex 토큰 사용량을 매일 확인하고, 과도한 사용은 목적을 점검하는 사례로 AI 비용 관리가 운영 업무가 되고 있음을 소개
- AI 에이전트 활용 증가로 추론 비용이 커지자, 업무에 맞는 모델을 골라 비용 대비 효율을 높이는 토크노믹스가 테크 업계 트렌드로 떠오르고 있다고 정리
- 리눅스 재단 기준 최근 3년간 토큰 가격은 98% 하락했지만 기업 AI 비용은 320% 증가했고, 우버는 엔지니어 5000여 명에게 Claude Code를 배포한 뒤 연간 코딩 예산을 4개월 만에 소진했다고 설명
- 메타·아마존의 사용량 장려 정책 폐지, MS의 일부 Claude Code 라이선스 종료, 안랩·넷마블의 사용 한도 설정 등 기업들이 무조건 사용 확대에서 모델 라우팅과 한도 관리로 이동하는 흐름을 제시
"월 200불로 1만4000불 토큰 제공"…챗GPT·클로드 '구독료' 실체 (AI타임스, 2026.6.15)
- 세미애널리시스가 오픈AI와 앤트로픽 구독 상품을 직접 구매해 분석한 결과, 월 200달러 요금제가 API 기준 수천~수만 달러 상당의 토큰 사용량을 제공한다고 소개
- 클로드 맥스 20x는 최대 8000달러, 챗GPT 프로 20x는 최대 1만4000달러 규모의 토큰 비용이 발생할 수 있어 구독료 대비 최대 70배 수준이라고 추산
- 대부분 사용자가 한도를 모두 소진하지 않는다는 가정에 의존해 구독형 서비스가 유지되며, 이용률이 높아지면 상위 요금제의 총마진이 빠르게 사라진다고 설명
- 장기적으로는 모델 운영 비용 하락 가능성이 있지만, 최첨단 모델은 비용 부담 때문에 정액 구독보다 API 기반 종량제로 제공될 수 있다는 전망을 함께 제시
AI 지출비용 '눈덩이'…美기업들 생존 건 'AI 다이어트' 돌입 (연합인포맥스, 2026.6.15)
- 램프 결제 데이터 기준 기업 AI 관련 지출이 1년간 13배 증가했고, 우버가 4개월 만에 연간 AI 예산을 소진한 사례를 통해 AI 비용 통제 압박을 소개
- 실리콘밸리 대형 IT 기업의 월 5억 달러 토큰 비용, AI 적극 도입 상위 1% IT 기업의 직원 1인당 월평균 7450달러 청구서 등 극단적 비용 사례를 정리
- 에이전트가 다른 에이전트를 호출하는 구조와 추론형 모델 확산이 토큰 소비를 키웠고, 메타·아마존은 사용량 리더보드를 폐지하며 통제 중심으로 전환했다고 설명
- 우버의 개발자 월 1500달러 한도, 부서별 토큰 배분, 저가 모델 전환, 성과 기반 과금 실험 등 기업과 벤더의 AI 다이어트 대응을 다룸
"토큰 값 무섭네"…빅테크 AI 이용료 인상에 기업들 비상 (MTN, 2026.6.15)
- 앤트로픽이 프론티어 모델 페이블 5의 API 가격을 입력 100만 토큰당 10달러, 출력 100만 토큰당 50달러로 책정해 기존 오퍼스 대비 약 2배로 올렸다고 보도
- 마이크로소프트가 GitHub Copilot 요금을 사용량 기반 토큰 모델로 개편하는 등 주요 빅테크의 기업용 AI 과금이 종량제·고가화되는 흐름을 정리
- AI 수요는 늘지만 인프라 공급이 부족해 당분간 고비용 구조가 이어질 수 있으며, 24시간 컴퓨팅을 쓰는 AI 에이전트가 비용 부담을 더 키운다고 설명
- 기업은 단순 도입률보다 AI 비용을 넘는 생산성 아웃풋을 증명해야 하며, 모델 특성에 맞게 조합하는 오케스트레이션 역량이 경쟁력으로 부상한다고 제시
사람보다 비싼 AI?… 토큰 비용에 놀란 빅테크, 사용 제한 나서 (조선비즈, 2026.6.14)
- 우버가 Claude Code·Cursor 등 주요 코딩 에이전트에 직원 1인당 월 1500달러 토큰 한도를 설정했고, CTO가 4개월 만에 연간 AI 예산을 소진했다고 밝힌 배경을 소개
- 아마존의 키로랭크 폐지와 메타의 클로드노믹스 대시보드 폐쇄 사례를 통해, 토큰 사용량을 성과처럼 장려하던 빅테크가 비용 부담 때문에 통제 중심으로 돌아서는 흐름을 정리
- 오픈AI·앤트로픽의 종량제 전환, AI 에이전트 확산, 엔비디아 브라이언 카탄자로의 AI 연산 비용이 인건비를 넘었다는 발언을 AI 비용 급증의 원인으로 제시
- 비용 부담 때문에 딥시크·텐센트·미니맥스 등 중국 저가 모델 사용이 늘고, 단순 업무에는 저가 모델을 쓰고 중요한 작업에만 고성능 모델을 쓰는 라우팅 전략이 확산한다고 설명
챗GPT·클로드만 쓰던 미국 기업들, 中모델 섞어 AI 비용 95% 절감 (뉴시스/네이버, 2026.6.12)
- AI 활용 비용이 빠르게 늘자 미국 대기업과 스타트업들이 업무 성격에 따라 외부 모델, 자체 모델, 오픈소스 모델을 섞어 쓰는 비용 절감형 도구를 도입하고 있다고 소개
- 단순 업무에는 알리바바·딥시크 등 저가 모델을 쓰고 복잡한 작업에만 ChatGPT·Claude 같은 고성능 모델을 호출해 일부 AI 보조 업무 비용을 최대 95% 줄일 수 있다고 설명
- Detail은 업무량 90%를 Claude·Gemini에서 맞춤형 모델과 중국 GLM 계열로 옮겼고, Vercel 플랫폼의 DeepSeek 사용 비중은 4월 1%에서 5월 17%로 증가한 사례를 제시
- OpenAI와 Anthropic도 가격 인하 압박을 받는 가운데, 저가 모델 라우팅과 AI FinOps가 기업 AI 비용 전략의 핵심으로 부상하는 흐름으로 정리
깃허브 코파일럿 요금 개편에 '토큰 재앙' 비명..."월 29달러가 750달러로" (AI타임스, 2026.6.9)
- 깃허브가 6월 1일부터 코파일럿 요금제를 프리미엄 요청 횟수 중심에서 입력·출력·캐시 토큰을 반영하는 깃허브 AI 크레딧 방식으로 전환했다고 소개
- 코파일럿이 단순 자동완성에서 장시간 자율 코딩 세션과 저장소 단위 작업을 수행하는 에이전트형 플랫폼으로 바뀌며, 기존 정액제 구조로는 추론 비용을 감당하기 어렵다는 깃허브 입장을 정리
- 일부 이용자는 월 29달러 수준 비용이 새 체계에서 약 750달러로, 다른 이용자는 월 50달러가 3000달러로 늘 수 있다고 추산하며 토큰포칼립스라는 반응이 확산
- 업계에서는 오픈AI·앤트로픽 등 AI 기업의 IPO 준비와 수익성 압박 속에서 사용량 기반 과금 확대, 이용 제한 강화, 기업 고객 중심 정책 전환이 이어질 가능성을 제기
알트먼 "토큰 비용 갑자기 문제로 떠올라"…업계선 "뒷북" 비판 속출 (AI타임스, 2026.6.9)
- 샘 알트먼은 6년 반 전 오픈AI 최다 사용자가 월 10만 토큰을 썼지만 이제는 월 10만 토큰이 전 세계 1인당 평균에 가깝고, 오픈AI 직원들은 매달 약 1000억 토큰을 쓴다고 언급
- 기업들이 2026년 예산을 1분기에 모두 써버렸다는 밈과 우버의 토큰 사용 한도 사례를 들며, 토큰 비용이 갑자기 큰 문제로 떠올랐다고 설명
- 에드 지트론, 에릭 레이먼드, 코리 퀸 등 비판론자들은 오픈AI도 높은 토큰 비용과 AI 거품 구조에 책임이 있다며 알트먼의 발언을 뒷북으로 비판
- 코딩 에이전트 확산이 토큰 비용 급부상의 배경으로 꼽히며, 패트릭 툴름과 BCA 리서치는 에이전트 활용 최적화와 가치 높은 토큰 사용 선별이 필요하다고 전망
폭증하는 토큰 사용량…‘AI 비용 청구서’ 더 늘어난다 (중앙SUNDAY/네이버, 2026.6.6)
- OpenRouter 기준 LLM 주간 처리량이 2025년 3월 1.24조 토큰에서 2026년 2월 13.95조 토큰으로 1년 만에 10배 이상 늘었다고 소개
- 프로그래밍이 전체 LLM 토큰 사용에서 차지하는 비중이 2025년 초 11%에서 연말 50%를 넘었고, 복잡한 디버깅 세션 하나에 50만 토큰 이상이 들 수 있다고 설명
- 에이전트 AI는 주문 조회·규정 확인·처리처럼 여러 하위 작업을 연쇄 호출해 코딩 작업 하나에 평균 100만~350만 토큰이 쓰인다는 분석을 제시
- 딜로이트가 토큰 단가 하락에도 실제 AI 청구서가 커지는 역설을 지적했으며, 기업들이 전기요금처럼 토큰 비용 대비 효과를 관리하는 AI 효율 경영 단계로 들어간다고 전망
"한국, AI 비싸게 쓴다"…한국어 토큰 소모, 영어 최대 2.59배 높아 (AI타임스, 2026.6.6)
- AI 기업의 사용량 기반 과금 확대 속에서 한국어가 영어보다 토큰을 더 많이 써 비영어권 사용자가 비용 패널티를 부담하는 비영어권 언어세 문제를 제기
- 아란 코마츠자키의 토크나이저 실험을 인용해 전 모델 평균 한국어 토큰 소모가 영어 대비 1.6배, 앤트로픽 모델에서는 최대 2.59배였다고 소개
- 앤트로픽 최신 모델의 토크나이저 개편으로 토큰 소모가 이전보다 최대 1.35배 늘어난 점까지 감안하면 한국어 사용 비용이 영어 대비 최대 3.5배가 될 수 있다고 계산
- 한국어의 조사·어미 결합, 동음이의어, 글로벌 모델 학습 데이터의 낮은 한국어 비중이 원인으로 꼽히며, 고품질 한국어 데이터와 토크나이저 설계를 고려한 국내 모델 필요성을 제시
오픈AI 직원도 월 1000억 토큰 사용…샘 알트먼 "비용 문제 급부상" (디지털투데이, 2026.6.4)
- 샘 알트먼은 오픈AI 내부 최다 토큰 사용자가 월 1000억 토큰을 쓰며, 외부에는 이보다 더 많이 쓰는 사용자도 있다고 언급
- 6년 반 전 오픈AI 최다 사용량이 월 10만 토큰 수준이었으나, 이제는 그 정도가 전 세계 1인당 평균 사용량에 가까워졌다고 설명
- 오픈AI 내부 토큰 사용량 리더보드와 직원들의 사용량 공유, 오픈클로 개발자의 30일 6030억 토큰 사용 사례를 함께 소개
- 아마존의 토큰 리더보드 폐지, 우버의 사용 한도 설정, 기업 고객의 2026년 예산 조기 소진 밈을 통해 AI 비용 통제가 주요 이슈로 부상했다고 정리
우버, '클로드 코드' 과다 지출에 제동..."월 한도 230만원" (AI타임스, 2026.6.3)
- 우버가 Claude Code·Cursor 같은 AI 코딩 에이전트 사용 한도를 직원 1인당 월 1500달러로 제한했다고 보도
- 모든 직원에게 AI 도구 사용량 모니터링 대시보드를 제공하고, 한도 초과 시 승인 절차를 거치도록 해 비용 통제 체계를 도입
- 우버 CTO가 4월에 연간 AI 예산을 이미 소진했다고 밝힌 뒤 나온 조치로, 에이전트 AI 실험을 장려하되 예산 가시성과 책임성을 높이려는 흐름
- COO는 토큰 사용 증가가 고객에게 더 유용한 기능 증가로 이어지는지 아직 단정하기 어렵다고 언급해, AI 활용도를 성과로 검증해야 한다는 관점을 보여줌
“비용이 가치 삼켰다”... AI 투자 거품론, ‘대차대조표 균열’로 터졌다 (글로벌이코노믹, 2026.6.1)
- 우버 COO가 막대한 AI 지출이 생산성 대차대조표의 눈에 띄는 증가로 이어지지 않았다고 지적하며 AI 투자 거품론을 부각
- 투자자 보조금으로 저가에 쓰던 보조금 지능 시대가 끝나고, OpenAI·Anthropic 등도 현금흐름과 수익성 증명을 요구받는 국면으로 이동했다고 설명
- 에이전트형 AI는 한 명령 뒤에서 여러 에이전트가 상호작용해 단순 채팅보다 훨씬 많은 토큰을 쓰며, 토큰맥싱으로 일부 기업의 AI 요금이 인건비를 추월할 수 있다고 경고
- 기업들이 최고가 범용 LLM 일변도에서 벗어나 오픈소스·소형 전문 모델·미니 모델 라우팅으로 비용 규율을 세우는 실리주의 전략으로 전환한다고 정리

2026년 5월

AI 예산 한두 달 만에 소진… 기업들, 채용 대신 토큰 비용 따진다 (디지털투데이, 2026.5.30)
- 미국 대기업들이 AI 비용 증가로 채용 확대와 AI 지출 사이의 예산 배분을 다시 검토하고 있다고 소개
- 글린은 새 모델이 나올 때마다 토큰당 비용이 대체로 2배씩 높아져 기업용 AI가 지속 가능하지 않은 구조로 가고 있다고 진단
- 일부 포천500 기업에서 연간 AI 예산이 한두 달 만에 소진되는 사례가 나오며, 기술 비용이 인건비와 직접 비교되는 단계에 들어섰다고 설명
- 기업들이 모든 업무에 최고가 모델을 쓰는 방식에서 벗어나 업무별 모델 배분과 비용 절감 전략을 찾고 있다고 정리
"비용 부담에 저렴한 AI 찾는 기업들 늘었다" (디지털투데이, 2026.5.30)
- 기업들이 AI 비용 부담으로 사용량을 면밀히 모니터링하거나 저가 모델·오픈소스 모델로 전환하는 흐름을 소개
- AI 모델 라우터 업체 팩토리는 많은 작업에 고가의 Opus급 모델까지 필요하지 않으며, 고객들이 단일 벤더 종속과 가격 인상을 우려한다고 설명
- 팩토리 기준 최근 한 달간 오픈소스 모델 사용량이 오픈AI·앤트로픽 같은 폐쇄형 모델 대비 3배 늘었다고 보도
- 특정 용도에 맞는 오픈소스 모델이나 에이전트를 선택하는 방식이 기업 AI 비용 최적화 전략으로 커지고 있다고 정리
[빅테크칼럼] 클로드 AI 한달 요금이 무려 5억 달러? “토큰맥싱의 역습”… AI 요금 폭탄이 던진 경고 (뉴스스페이스, 2026.5.30)
- 익명의 글로벌 기업이 한 달 동안 Claude 사용료로 5억 달러 청구서를 받았다는 Axios 보도 사례를 소개
- 기사 자체도 한 명의 컨설턴트와 익명 고객 증언에 근거한 보고 사례이며, 독립적인 추가 검증은 아직 이뤄지지 않았다고 명시
- 직원별 사용 한도, 부서별 예산 캡, 실시간 모니터링 없이 전사적으로 AI를 무제한 사용하면 토큰 비용이 급증할 수 있다고 경고
- 토큰맥싱과 에이전트형 AI 확산에 대응하려면 사용량·비용 가시화와 조직 차원의 AI 비용 거버넌스가 필요하다는 관점
“토큰만 버렸다” 빅테크 ‘사용량 줄 세우기’ 폐기 (서울경제, 2026.5.29)
- 아마존이 자체 AI 코드 생성 도구 키로 사용량을 점수화하던 키로랭크를 중단하고, AI 사용량보다 유용한 코드 개발에 AI를 얼마나 정기적으로 쓰는지 보는 지표로 전환했다고 소개
- 직원들이 평가 순위를 올리려고 불필요한 작업을 AI 에이전트에 지시해 토큰을 소비했고, 이 때문에 컴퓨팅 비용 부담이 커졌다는 FT 보도를 정리
- 메타의 클로드노믹스 리더보드에서도 8만5000명 직원의 한 달 토큰 사용량이 60조 개를 넘고 1위가 2810억 개를 쓰는 등 낭비가 커져 운영이 중단됐다고 설명
- 우버가 Claude Code 사용으로 연간 AI 예산을 4개월 만에 소진하고, 세일즈포스는 토큰 수 대신 에이전트 작업 단위(AWU)를 보려는 흐름을 함께 다룸
"AI 아껴써라"…美기업들 비용 폭탄에 사용량 통제 나서 (이데일리, 2026.5.29)
- 미국 기업들이 AI 비용이 2~3배 뛰거나 수개월 만에 연간 예산을 소진하면서, 무제한 사용 장려에서 사용량 통제와 투자 효율 검증으로 전략을 바꾸고 있다고 소개
- 토큰맥싱을 간단한 이메일·질문에도 최고급 추론 모델을 쓰는 등 토큰을 최대치로 쓰는 행위로 설명하고, 토큰 사용량이 실제 사업 성과로 이어지는지 추적하는 흐름을 정리
- 우버·메타·마이크로소프트·세일즈포스·도어대시가 AI 사용 효율화 방안을 찾고 있으며, 우버는 3월까지 에이전트 AI 관련 연간 예산을 모두 소진했다고 보도
- AI 전략이 무조건 확산에서 성과 중심 선별 활용으로 이동하면서, 저가 모델·질의 난이도별 자동 모델 선택 같은 비용 최적화 서비스 경쟁이 커질 수 있다고 전망
AI에이전트 도입 후, 토큰 비용 1000배....'토큰맥싱' 기업 골칫덩이로 (아주경제, 2026.5.29)
- MS 리서치와 스탠퍼드대 공동 논문을 인용해 에이전틱 코딩 태스크가 일반 챗봇보다 최대 1000배, 단순 툴콜링 에이전트도 5~30배 많은 토큰을 소비한다고 설명
- 같은 태스크 반복 실행에서도 토큰 사용량 편차가 최대 30배에 달하고, 토큰을 더 많이 쓴다고 정확도가 계속 높아지지는 않아 비용 예측과 효율 검증이 어렵다고 정리
- 35명 규모 SaaS 스타트업이 코딩 에이전트와 버그 트리아지 에이전트 도입 후 월 AI 비용이 8만7000달러까지 늘었다가 컨텍스트 프루닝·경량 모델 분리·일일 한도로 2만4000달러 수준까지 낮춘 사례를 소개
- 아마존·메타의 토큰 리더보드와 토큰맥싱 부작용, 딥시크 V3.2처럼 저가 중국 모델 채택 검토가 늘 수 있다는 비용 경쟁 관점을 함께 다룸
갈수록 커지는 기업 AI 비용, 가성비 체감은 ‘아직’ (헤럴드경제/네이버, 2026.5.29)
- 생성형 AI 도구가 개발뿐 아니라 기획·마케팅·운영으로 확산되며, 토큰 사용량 기반 비용이 전사 운영비 성격으로 커지고 있다고 설명
- 네이버가 임직원에게 1인당 월 1000달러 상당의 Claude Enterprise 토큰 한도를 제공하고, 정규직 수 기준 단순 계산 시 월 479만7000달러 규모의 사용 가능 한도라고 소개
- 카카오도 ChatGPT·Claude Code·Gemini를 엔터프라이즈 또는 커스텀 계약으로 제공하며, 게임업계와 스타트업 AX 조직에서도 AI 사용료가 빠르게 늘고 있다고 정리
- PwC 조사에서 CEO 56%가 AI 투자로 유의미한 재무 성과를 얻지 못했다고 보고, Gartner와 a16z는 기업 AI 지출이 계속 증가할 것으로 전망했다는 비용 대비 성과 문제를 제기
토큰 많이 쓰는 게 능력?…AI 업계 뒤덮은 과시 경쟁의 결말 (디지털투데이, 2026.5.28)
- 토큰 사용량을 생산성 지표처럼 평가하는 토큰맥싱 문화에 대한 반발이 커지고 있으며, 사용량 증가가 실제 성과로 이어지는지 의문이 확산된다고 소개
- 우버 COO 앤드루 맥도널드가 AI 토큰 사용 증가와 소비자에게 유용한 기능 증가를 직접 연결하기 어렵다고 말한 사례를 논쟁의 계기로 정리
- 우버가 2026년 첫 4개월 만에 연간 AI 예산을 소진했고, 일부 현장에서는 내부 토큰 지출의 최대 50%가 사실상 쓸모없을 수 있다는 우려가 나온다고 설명
- 젤리피시 보고서를 인용해 Claude Code 상위 10% 사용자가 중간 수준보다 약 10배 많은 토큰을 쓰고도 산출물은 약 2배 늘어나는 데 그쳤다며, 토큰 소비량보다 PR 같은 성과 지표와 비용을 연동해야 한다고 제안
우버, AI 토큰맥싱 비용 감당 어렵다 (연합인포맥스, 2026.5.27)
- 우버 COO 앤드루 맥도널드가 사내에서 AI 비용을 정당화하기가 점점 어려워지고 있다고 말한 사례를 소개
- 우버 CTO가 2026년 연간 Claude Code 예산을 4월에 이미 소진했다고 언급한 배경을 함께 다룸
- 토큰 사용량 증가가 소비자 효용 증가로 곧장 이어지지 않는다는 문제의식을 드러내며, AI 활용 확대의 비용 대비 효과를 따져야 한다고 설명
- AI 도입 기업이 사용량 자체보다 실제 고객 가치와 생산성 개선을 기준으로 토큰 비용을 관리해야 한다는 신호로 정리
"토큰 비용, 인건비 턱밑까지 추격"...생산성 확보 관건 (머니투데이방송, 2026.5.27)
- 기업의 AI 모델 사용료가 급증하면서 전략의 초점이 AI 도입 확대에서 이용 효율 개선과 비용 절감으로 이동하고 있다고 설명
- 마브릭 보고서를 인용해 기업의 80%가 AI 인프라 비용 예측에서 25% 이상 오차를 보였고, 84%는 AI 업무 증가로 매출총이익률이 크게 하락했다고 소개
- 오픈AI GPT-5.5, Anthropic Claude Code, Google Gemini Flash 3.5의 가격·요금제 변화를 예로 들며 빅테크가 사용량 기반 수익화에 나서는 흐름을 정리
- AI 에이전트 확산으로 토큰 소비가 더 늘어날 수 있어, 추론 특화 인프라와 토큰당 비용 절감 경쟁이 기업 AI 비용 관리의 핵심이 된다고 분석
AI에 돈 쏟아부은 우버…"효과 있는지 아직 모르겠다" 고백 (디지털투데이, 2026.5.26)
- 우버 COO 앤드루 맥도널드가 AI로 생산성 향상 정황은 확인했지만, 실제 프로젝트 확대나 사업 성과로 이어졌는지는 판단하기 어렵다고 말했다고 소개
- 지난 분기 우버 엔지니어링 조직 코드 커밋의 약 25%가 Anthropic Claude Code를 활용해 이뤄졌지만, 중단 프로젝트 재개나 신규 사업 확대 같은 결과는 아직 입증되지 않았다고 설명
- 우버 CTO가 2026년 AI 예산을 3월 중순에 이미 모두 소진했다고 언급한 사례를 함께 들어, AI 활용 확대가 비용 대비 효과 검증 단계에 들어섰다고 정리
- 듀오링고 사례도 언급하며, 코드 생산성 같은 중간 지표가 제품 출시·프로젝트 우선순위 변화 같은 실질 성과로 곧장 이어진다고 단정하기 어렵다는 관점을 제시
AI 쓸수록 커지는 '토큰 비용'… 기업 운영 흔드는 5가지 변화 (한국클라우드신문, 2026.5.26)
- 생성형 AI 확산으로 토큰 비용이 기업 경영 변수로 떠오르고, 에이전틱 AI는 한 업무 안에서도 계획·검색·요약·검토 등 여러 단계의 모델 호출을 만들어 비용을 키운다고 설명
- 멀티턴 대화에서는 이전 맥락까지 입력 토큰으로 다시 계산되므로, 명확한 지시와 불필요한 수정 대화 감소가 AI 활용 교육의 비용 절감 역량이 된다고 정리
- 모든 업무에 최고 성능 LLM을 쓰기보다 단순 분류·검색·고객 응대·정형 요약에는 경량 모델이나 목적형 AI를 쓰는 하이브리드 운영이 확산될 수 있다고 소개
- 부서·모델·업무별 사용량을 추적하는 AI 핀옵스, 토큰 사용 한도, 사용량 기반 과금이 중요해지며 AI 시장이 구독 경제에서 사용량 경제로 이동한다고 분석
‘토큰맥싱’ 때문에 “‘인건비’보다 AI비용 더 들어” (애플경제, 2026.5.25)
- 빅테크와 스타트업이 AI 대체를 명분으로 감원을 지속했지만, 직원들의 토큰 사용량 증가와 에이전트형 AI 확산으로 AI 운영비가 인건비보다 더 커질 수 있다는 반론을 소개
- 에이전트형 AI는 일반 LLM 질의보다 최대 1,000배 많은 토큰을 쓸 수 있으며, 단위 비용 하락이 오히려 사용량 폭증을 부르는 제본스 역설을 만든다고 설명
- MS가 Claude Code 같은 외부 도구 사용 증가에 부담을 느껴 Copilot CLI 사용을 권장하는 사례와, Fortune·The New Stack이 전한 AI 사용 축소·비용 우려를 함께 정리
- 토큰 사용량을 생산성 지표처럼 밀어붙이면 불필요한 AI 사용과 토큰맥싱을 부추길 수 있어, AI 대체·감원 정책과 비용 통제 방식을 재검토해야 한다는 관점을 제시
AI 토큰 비용 급증...금방 내려갈지는 '글쎄' (디지털투데이, 2026.5.25)
- 생성형 AI 앱·서비스 사용 비용이 커지는 가운데, 학습용 데이터센터와 대규모 추론 수요의 성격이 달라 기존 인프라가 동시 사용자 처리에 최적화되지 않았다고 설명
- 엔비디아·AMD·AWS·인텔·구글이 토큰당 비용을 낮추는 GPU·AI 가속기 재설계에 나섰지만, 대규모 배포는 2027년 초중반 이후가 될 수 있다고 정리
- 오픈AI GPT-5.5가 입력 100만 토큰 5달러·출력 30달러로 가격을 두 배 올리고, 구글 Gemini Flash 3.5도 이전 모델보다 3~6배 비싸졌다는 가격 인상 흐름을 소개
- GitHub Copilot의 사용량 기반 과금 전환과 Anthropic 가격 모델 재검토를 언급하며, AI 가격이 토큰 단위보다 정규직 1명 대체 비용처럼 포지셔닝될 수 있다고 전망
AI에이전트 시대, ‘토큰 비용’ 날로 중요 (애플경제, 2026.5.23)
- AI 에이전트와 프롬프트 사용량 증가가 새로운 의미의 토큰 경제학 문제를 만들고 있으며, 토큰 소비가 많을수록 기업 비용이 예측하기 어려워진다고 설명
- 델 테크놀로지스 월드 2026에서 제기된 온프레미스 실행 논의를 소개하며, 상시 가동되는 대규모 AI 환경에서는 자체 인프라가 장기적으로 더 예측 가능한 비용을 줄 수 있다고 정리
- S&P 글로벌 451 리서치의 관점을 인용해 LLM 요청당 토큰 사용량 예측이 여전히 어렵고, 단위 비용이 낮아져도 전체 사용량 증가로 총비용이 커질 수 있다고 지적
- 토큰 소비에서 얻는 가치를 측정하고 FinOps를 추론·토큰 사용처 중심으로 재정립해야 한다는 관점을 제시
앤트로픽, 퍼플렉시티 제치고 2위로 '껑충'…AI비용도 2~3배 껑충껑충 (머니투데이, 2026.5.23)
- 앤트로픽 Claude 앱의 국내 MAU가 2026년 4월 101만 명을 넘으며 퍼플렉시티를 제치고 생성형 AI 카테고리 2위로 올라섰다고 소개
- 동시에 Claude 기업용 요금제가 월정액 중심에서 실제 사용량 기반 추가 과금 구조로 바뀌며, AI를 많이 쓰는 기업의 비용 부담이 커질 수 있다고 설명
- Claude Code 기업 개발자 1인당 하루 평균 비용이 약 13달러, 월 150~250달러 수준이라 기존 월 20달러 정액제로는 사용량 증가를 감당하기 어렵다는 앤트로픽 입장을 소개
- 에이전트 워크플로를 종일 가동하면 하루 1000~5000달러까지 들 수 있다는 추산과 함께, 종량제가 기업의 AI 비용 통제·ROI 선별 압력을 높일 수 있다고 정리
[AI 프리즘] 높아지는 AI 사용료…차세대 하드웨어 투입해도 가격 낮추기 어려워 (위키리크스한국, 2026.5.23)
- 생성형 AI 서비스가 추론 수요와 인프라 비용 증가로 비싸지고 있으며, 차세대 GPU·AI 가속기가 투입되어도 사용자가 곧바로 비용 절감을 체감하기는 어렵다고 설명
- 엔비디아, AMD, AWS, 인텔, 구글 등이 토큰당 비용을 낮추기 위해 GPU·가속기·시스템 구조를 재편하고 있지만, 신형 시스템의 대규모 보급은 2027년 초중반 이후가 될 수 있다고 정리
- 오픈AI GPT-5.5와 구글 제미나이 플래시 3.5의 가격 인상 사례를 들어, 모델 개발사가 시장의 지불 의사와 제품 의존도를 시험하는 구간에 들어섰다고 분석
- 에이전트 시스템이 일반 챗봇보다 훨씬 빠르게 토큰을 소비하고, 정액제 사용자가 실제 비용보다 낮은 요금을 내는 구조 때문에 MS·앤트로픽 등에서 사용량 기반 과금 전환 압력이 커진다고 설명
[AI 리더스] "목적 없는 AI 자동화, 클라우드 비용 폭탄 부른다" (지디넷코리아/네이버, 2026.5.22)
- 굿어스데이터 추창호 기술그룹장은 AI 에이전트와 자동화 도구 확산으로 기업 내 토큰 사용량이 폭증해, 목표 없이 자동화부터 추진하면 비용 통제가 어려워질 수 있다고 지적
- 개인 단위 자동화 도구 활용까지 늘면서 과거보다 사용량 예측이 어려워졌고, 해외에서는 AI 에이전트 과다 사용으로 클라우드 운영비가 구독료를 넘어서는 사례도 나온다고 설명
- 굿어스데이터는 다양한 글로벌·국산 오픈소스 모델과 LLM 아키텍처를 테스트해 업무별 토큰 소모량과 클라우드 예산을 사전에 예측하는 플레이그라운드 환경을 제공한다고 소개
- 금융권 녹취 데이터 처리처럼 제한된 토큰 리밋 안에서 야간 대량 처리를 수행하는 사례를 들며, AI 비용 최적화에는 데이터 전처리·스케줄링·인간의 관리 감독 역량이 함께 필요하다고 강조
"연간 10억 달러 절감" 토큰 비용 혁신 승부수 띄운 구글, AI 시장 판도 흔들며 점유율 확대 노려 (The Economy Korea, 2026.5.21)
- 구글이 Google I/O 2026에서 경량 모델 제미나이 3.5 플래시를 공개하며, 출력 속도는 경쟁사보다 4배 빠르고 비용은 절반 또는 3분의 1 수준이라고 강조
- 토큰 1조 개를 쓰는 기업이 업무량의 80%를 3.5 플래시로 전환하면 연간 10억 달러 이상 비용을 줄일 수 있다는 구글의 추산을 소개
- 가트너 기준 최신 AI 모델 토큰 비용은 입력 100만 개당 약 2.5달러, 출력 100만 개당 약 20달러 수준이며, 멀티턴·RAG·이미지/영상 생성이 비용을 키우는 요인이라고 설명
- 에이전트 사용이 작업당 토큰을 5~30배 늘릴 수 있어 단가 하락이 총비용 절감으로 곧장 이어지지 않을 수 있지만, 가격·인프라 효율이 기업 고객의 모델 선택 기준으로 부상했다고 분석
클라크 델 부회장 “AI 변화 과소평가했다…3년 예상한 일이 1년 만에” (디지털타임스/네이버, 2026.5.20)
- 제프 클라크 델 테크놀로지스 부회장은 12개월 동안 모델 가격은 약 80% 하락했지만 토큰 소비량은 10배, 추론 기반 사용량은 320배 폭증했다고 진단
- 델 내부에서도 토큰 사용량이 폭증했다며 “엔지니어 그룹이 할당된 한달치 토큰을 몇 시간 만에 다 써버렸다”며 “고장난 것이 아니라 이것이 에이전트 시대의 성공적인 모습이다”라고 설명
- 에이전트가 사람의 작업을 대신할수록 기업의 비용 구조는 인건비에서 토큰으로 이동하고 있다고 짚음
- 개발자 1명이 클라우드 환경에서 하루 3400달러치 토큰을 소비해야 하는 문제를 4만5000달러짜리 로컬 워크스테이션에서 돌리면 토큰 비용을 0원으로 만들 수 있다고 강조
[코딩 주권⑥] ‘요금제’ 변수 본격 수면위로…기업들 ‘온몸 비틀기’ 시작된다 (디지털데일리/네이버, 2026.5.20)
- 앤트로픽이 Agent SDK, claude -p, GitHub Actions, 서드파티 앱 등의 사용 요금을 정액제에서 월간 크레딧과 초과 과금 구조로 전환하면서 클로드 코드 헤비 유저의 비용 부담이 커질 수 있다고 설명
- 에이전틱 AI 기반 자동화 개발은 사용량을 통제하지 않으면 비용이 계속 늘어나는 구조가 될 수 있어, 기업 간 비용 투자 여력과 통제 역량의 격차가 커질 수 있다는 업계 반응을 소개
- 오픈AI Codex도 일반 구독과 개발·자동화형 사용량을 분리하고 초과분을 크레딧으로 처리하는 방향이며, 구글도 소비자 구독·개발자 코딩 도구·API/클라우드 과금을 분리하는 구조라고 정리
- 대응책으로 업무 난도별 모델 분리, 비개발자 문서 작업과 개발 토큰의 분리 관리, 에이전틱 AI 프로세스 효율화, 가격 대비 성능이 좋은 모델 활용을 제시
“AI 무제한인 줄 알았는데”…앤스로픽 요금 개편에 기업들 ‘멘붕’ (KMJ, 2026.5.20)
- 앤스로픽이 클로드 코드 요금 구조를 사용량 기반 체계로 바꾸면서, 월정액처럼 쓰던 AI도 토큰 사용량과 추가 비용을 계산해야 하는 단계로 이동하고 있다고 설명
- 클로드 코드 개발자 1명의 하루 평균 비용이 약 13달러, 월 최대 250달러에 가까워 월 20달러 안팎 구독 모델로는 수익성을 맞추기 어렵다는 점을 소개
- AI 에이전트가 문서 분석·코드 수정·데이터 검색을 반복 수행하면 토큰 사용량이 빠르게 늘고, 대규모 에이전트 워크플로 비용은 하루 수천 달러까지 갈 수 있다고 전망
- 오픈AI Codex, GitHub Copilot AI 크레딧, NHN두레이 종량제 예고, 네이버웍스 추가 토큰 구매 구조를 함께 언급하며 AI 시장이 성능 경쟁에서 ROI와 비용 통제 경쟁으로 옮겨가고 있다고 정리
오픈클로 제작자, 한 달간 AI 토큰 130만달러어치 사용 (디지털투데이, 2026.5.19)
- 오픈클로 제작자 피터 스타인버거가 최근 30일 동안 오픈AI API 토큰을 130만달러어치 사용한 대시보드를 공개한 사례를 소개
- 비용은 개인 부담이 아니라 오픈AI의 오픈클로 지원 혜택으로 처리됐으며, 스타인버거는 실제 청구 여부에 대해 아니라고 답했다고 설명
- AI를 집중적으로 사용할 때 컴퓨팅 비용이 얼마나 커질 수 있는지와, 무료·저가 컴퓨팅 접근권이 AI 인재 확보 경쟁의 조건이 될 수 있음을 보여준다고 해석
- 실리콘밸리에서 토큰 사용량을 과시하는 문화와 토큰 순위 체계가 확산되는 가운데, 개발자 1명의 AI 사용액이 100만달러를 넘는 상황에 대한 엇갈린 반응을 정리
오픈클로 개발자, 한달 토큰 사용료 20억..."에이전트 100개 구동" (AI타임스, 2026.5.18)
- 오픈클로 팀이 한 달 동안 130만5088달러, 약 19억5000만원 규모의 오픈AI API 비용을 사용했고, 30일간 6030억 토큰과 760만건 요청이 발생했다고 보도
- 단 3명의 개발자가 약 100개의 Codex 인스턴스를 운영했으며, PR 검토·보안 취약점 분석·중복 이슈 정리·수정 코드 작성·성능 감시·회의 내용 기반 PR 생성까지 자동화했다고 설명
- 대시보드에서 가장 많이 사용된 모델은 GPT-5.5였고, 공개 당일에도 하루 사용 비용 1만9985달러와 API 요청 20만6000건이 기록됐다고 정리
- 130만달러는 Codex의 Fast Mode 기준이며 이를 끄면 비용이 약 30만달러 수준까지 낮아질 수 있지만, 이 역시 월 200달러 Codex Pro 구독 60여개에 해당하는 규모라고 설명
- 오픈클로를 예산 제약 없는 AI 기반 소프트웨어 개발 실험실로 소개하며, 다수 에이전트 활용이 AI 코딩 시장의 비용 문제를 더 중요한 이슈로 만들고 있다고 분석
'무제한 AI' 막 내리나…앤트로픽 요금제 개편, AI 비용 2~3배 뛴다 (머니투데이/네이버, 2026.5.18)
- 앤트로픽이 기업용 Claude 요금제를 월정액 중심에서 기본료와 실제 사용량 기반 추가 과금 구조로 바꾸며, AI를 많이 쓰는 기업의 비용 부담이 커질 수 있다고 설명
- Claude Code 기업 개발자 1인당 하루 평균 비용이 약 13달러, 월 150~250달러 수준이라 월 20달러 정액제로는 사용량 증가를 감당하기 어렵다는 앤트로픽 입장을 소개
- 리드레스 컴플라이언스는 AI를 많이 쓰는 기업의 비용이 2-3배 늘 수 있고, 에이전트 워크플로를 하루 종일 돌리면 하루 1000-5000달러까지 들 수 있다고 추산
- OpenAI Codex, GitHub Copilot AI 크레딧, NHN두레이·네이버웍스의 추가 토큰 구매 구조 등 정액제에서 사용량 기반 과금으로 이동하는 흐름을 함께 정리
- 종량제가 무분별한 에이전트 사용을 줄이고 ROI가 높은 영역에 집중하게 해 기업의 AI 비용 최적화와 통제 강화로 이어질 수 있다는 관점도 제시
[AI브리핑] "토큰도 아껴야 산다"…기업 AI 비용 관리 4계명 (아이뉴스24/네이버, 2026.5.17)
- 생성형 AI 서비스 과금이 정액제에서 토큰 소비량 기반으로 이동하면서 기업의 AI 운영 비용 관리 부담이 커지고 있다고 설명
- 가트너 보고서를 인용해 토큰 기반 과금이 기존 좌석 기반 SaaS 예산 구조를 변동비 구조로 바꾸며, 사용량 가시성이 없으면 예산 초과와 가치 추적 실패로 이어질 수 있다고 지적
- 멀티턴 대화와 에이전틱 AI가 계획·툴 호출·반복 검증 과정에서 모델을 여러 차례 호출해 토큰 소비를 크게 늘리는 핵심 요인이라고 정리
- 대응책으로 토큰 사용량 측정, 사용자 교육, FinOps 통합, 벤더별 과금 구조 분석의 4단계 접근을 제시
[테크톡노트] AI 많이 쓸수록 돈 샌다…'토크노믹스' 비상 (연합뉴스/네이버, 2026.5.16)
- AI 활용이 업무 전반으로 확산되면서 토큰 기반 비용을 경영 관점에서 다루는 AI 토크노믹스가 핵심 과제로 떠오르고 있다고 소개
- 가트너 보고서를 인용해 기업이 토큰 과금 구조를 제대로 파악하지 못하면 예산 초과뿐 아니라 AI 투자 효과 측정도 어려워진다고 경고
- 출력 토큰 단가가 입력 토큰보다 3~10배 비싸고, 최신 모델 기준 100만 토큰당 입력 약 2.5달러·출력 약 20달러 수준이라는 비용 구조를 설명
- 멀티턴 대화, RAG, 내부 추론, 에이전틱 AI의 반복 호출이 토큰 소비를 크게 늘리며, 정액제에서 사용량 기반 과금으로 전환되는 흐름도 비용 예측을 어렵게 한다고 정리
- 대응책으로 API 메타데이터·AI 게이트웨이·벤더 대시보드·헬리콘·랭퓨즈 등을 통한 모니터링과, 토큰 비용 관리를 FinOps 전략에 통합하는 접근을 제안
"AI 많이 써야 살아남는다"…아마존 직원들, AI 사용량 경쟁 (한국경제/네이버, 2026.5.13)
- 아마존이 사내 AI 에이전트 도구 메시클로(MeshClaw)를 배포하면서 직원들이 AI 활용도를 보여주기 위해 불필요한 업무까지 자동화하는 현상을 소개
- 직원별 AI 토큰 사용량 집계가 인사평가에는 반영되지 않는다는 회사 입장에도, 관리자들이 성과 판단 지표로 볼 수 있다는 인식이 퍼졌다고 보도
- 개발자의 80% 이상이 매주 AI 도구를 쓰도록 하는 목표가 알려지며, 일부 직원은 토큰 사용량 자체를 극대화하려는 압박을 느낀다고 설명
- AI 에이전트에 사용자 권한을 부여해 업무를 맡기는 과정에서 오류나 의도치 않은 행동이 발생할 수 있다는 보안 우려도 함께 제기
[인공지능 줌인] 토큰 전쟁 시작됐다…AI 비용이 인력 비용 추월 (위키리크스한국, 2026.5.11)
- 기업들이 AI 에이전트를 대규모로 도입하면서 요청 단위로 과금되는 토큰 비용이 빠르게 누적되어 재무 부담이 커지고 있다고 설명
- 엔비디아 브라이언 카탄자로 부사장의 “컴퓨팅 비용이 인건비를 훨씬 초과한다”는 발언을 들어 AI 도입이 항상 비용 절감으로 이어지지는 않는다고 지적
- 앤트로픽·구글·마이크로소프트의 AI 코드 생성 비중 증가와 메타의 AI 활용도 평가 반영 등 기업 차원의 사용 장려 흐름을 소개
- 토큰맥싱, 예산 조기 소진, 가격 인상·토큰 효율 경쟁을 함께 다루며 AI 전략의 핵심이 기술 도입에서 비용 통제와 생산성 검증으로 옮겨가고 있다고 분석
한국 기업들, 24시간 AI 에이전트 확산에 토큰 비용 관리 부담 확대 (Traders Union, 2026.5.9)
- 24시간 AI 에이전트 운영 확산으로 토큰 비용이 AI 도입 성과와 비용 통제의 핵심 지표가 되고 있다고 정리
- 국내 기업 사례로 CTO 1명이 한 달 1,000만원어치 토큰을 쓰고, 조직 전체 사용액이 최대 6,000만원에 달할 수 있다고 소개
- OpenAI 기준 출력 토큰이 입력 토큰보다 6배 비싼 구조와 정액제에서 사용량 기반 과금으로 이동하는 흐름을 비용 증가 요인으로 설명
- LG CNS의 토큰 사용 대시보드, BigValue의 비용 보고 에이전트, Liner의 Lite API 키 등 국내 기업의 비용 가시화·통제 대응을 소개
문 열린 AI 토큰 경제, 토큰으로 진짜 돈 버는 기업은 따로 있다 [스프] (SBS/네이버, 2026.5.8)
- 토큰을 AI가 텍스트를 처리하는 최소 단위이자 비용·성능과 직결되는 핵심 지표로 설명하고, AI 시장을 토큰 경제 관점에서 조망
- OpenRouter 기준 2026년 주간 평균 15조 개, 최대 27조 개 토큰 사용 사례와 메타의 한 달 60조 토큰 사용 등 토큰 사용량 급증을 소개
- 추론 비용 하락과 중국 모델의 가격 경쟁력으로 토큰 가성비가 중요해졌고, 개발자들이 기본 업무에는 저렴한 모델, 복잡한 업무에는 비싼 모델을 쓰는 흐름을 설명
- 토큰 경제의 실제 수혜자는 적자 누적 중인 모델 기업보다 GPU·클라우드·컴퓨팅 리소스를 제공하는 엔비디아, AWS, 구글 클라우드, MS 애저라고 분석
입력보다 6배 비싼 출력…토큰 과금으로 수익화 나선 실리콘밸리 (서울경제/네이버, 2026.5.8)
- 젠슨 황의 "연봉 절반을 토큰에 써야 한다"는 발언을 GPU 수요 확대와 토큰 생산 비용 절감 전략의 맥락에서 해석
- 토큰 생태계를 하드웨어·인프라·모델 3단계로 설명하며, 고성능 GPU가 토큰당 생산 비용을 낮춰 API 가격 경쟁력으로 이어진다고 소개
- 오픈AI 기준 출력 토큰이 입력 토큰보다 6배 비싸고, 오픈AI·앤트로픽·깃허브가 정액제에서 사용량 기반 과금으로 이동 중이라고 정리
- 토큰 단가 하락과 별개로 에이전트형 AI 확산이 사용량을 폭증시켜 기업 지출 관리의 사각지대를 만들 수 있다는 비판도 함께 제시
'AI 토큰' 많이 쓸수록 유능한 개발자?…10배 써도 실제 성과는 고작 2배 (디지털투데이, 2026.5.8)
- Jellyfish가 Claude Code 사용자 데이터를 분석한 결과, 상위 10% 개발자는 중간 수준 사용자보다 토큰을 약 10배 더 썼지만 산출물 증가는 약 2배에 그침
- AI 활용도가 높은 팀은 낮은 팀보다 풀 리퀘스트 처리량이 약 77% 많아, 도구 도입 효과는 있지만 사용량과 성과가 선형으로 비례하지는 않음
- 토큰 사용량만으로 개발자 생산성을 평가하면 모델·설정 차이에 흔들릴 수 있어, 총 토큰보다 풀 리퀘스트당 비용 같은 결과 중심 지표가 중요하다고 지적
- 여러 AI 에이전트를 병렬로 돌리는 방식은 최적 결과 선택에는 도움이 될 수 있지만, 폐기되는 계산 비용까지 함께 커지는 한계가 있음
인건비 줄이려다 '토큰 폭탄'...기업들, 'AI 효율' 중요해진다 (이코리아, 2026.5.6)
- 생성형 AI가 인건비 절감 수단으로 기대됐지만, 고성능 모델·에이전트형 AI 확산으로 연산 자원과 토큰 비용이 새로운 부담으로 부상
- 브라이언 카탄자로의 "컴퓨팅 비용이 직원 비용을 훨씬 넘어선다"는 발언과 포천·MIT 연구 사례를 들어 AI 자동화의 경제성이 업무별로 다를 수 있음을 지적
- 앤트로픽 Claude Enterprise와 GitHub Copilot이 정액제 중심에서 사용량 기반 과금으로 이동하며, AI 기업의 수익성 압박이 요금 체계 변화로 이어진다고 설명
- 기업 대응책으로 직군별 토큰 할당·승인제, 업무 난도에 따른 모델 구분, 불필요한 장문 입력·반복 호출을 줄이는 내부 가이드라인을 제안

2026년 4월

The Pulse: token spend breaks budgets – what next? (The Pragmatic Engineer, 2026.4.30)
- 15개 기업 인터뷰에서 AI 토큰 비용이 최근 6개월 사이 약 10배 이상 증가한 사례가 반복적으로 확인됨
- 대기업은 아직 제한보다 모니터링·저가 모델 기본값·고비용 설정 안내에 머무르는 경우가 많지만, 일부 개발자는 Claude Code에 하루 수백 달러를 쓰는 수준까지 도달
- 중견·스타트업은 비용 상승에도 생산성 레버리지가 크다고 보고 “일단 쓰고 측정”하는 전략과, 모델 라우팅·지출 상한·저가 모델 전환으로 억제하는 전략으로 갈림
- 비용 급등의 원인으로는 사소한 작업에도 최고가 모델·고노력 설정을 쓰는 관성, AI 사용을 성과평가나 리더보드로 장려하는 조직 문화, 에이전트 사용 확산이 꼽힘
- 할인은 Cursor처럼 수백만 달러 규모 지출에서 협상 여지가 있지만 Anthropic은 대규모 고객에도 할인 사례가 드물어, 장기적으로 로컬 모델·모델 추상화·사용량 측정이 대안으로 제시됨
"AI 비용이 인건비 추월"…기업 최우선 순위 '채용'서 '비용 관리'로 (AI타임스, 2026.4.30)
- 일부 실리콘밸리 기업에서 AI 컴퓨팅·토큰 비용이 직원 인건비를 넘어서며, 채용보다 비용 관리가 우선 과제로 부상
- 엔비디아 브라이언 카탄자로는 팀의 컴퓨팅 비용이 인건비를 훨씬 초과한다고 언급했고, 젠슨 황도 고액 엔지니어가 연봉의 절반 수준 토큰을 써야 한다고 강조
- 우버는 Claude Code 등 AI 코딩 도구 사용 급증으로 2026년 AI 예산이 몇 달 만에 소진됐고, 4명 규모 스타트업 Swan AI는 Anthropic 청구서가 11만3400달러를 넘었다는 사례를 소개
- AI 사용량보다 성과를 따지는 비용 관리가 중요해졌고, 토큰 효율·가격 경쟁력이 도구 채택의 핵심 변수가 될 수 있다는 관점
앤트로픽, '클로드 코드' 비용 추정치 두배로 올려…종량제 전환 예고 (AI times, 2026-04-30)
클로드 코드 비용 '2배 폭등'…개인 개발자, 감당할 수 있나 (디지털투데이, 2026.4.29)
- 앤트로픽이 Claude Code의 개발자당 활성 사용일 평균 비용 추정치를 6달러에서 13달러로, 월 150~250달러 수준으로 상향했다고 소개
- 전체 사용자 90%의 비용 기준도 하루 12달러 이하에서 30달러 이하로 올라, 사용량 급증과 에이전트 확산이 비용 상승 압력을 키운다고 설명
- 팀 단위 지출 예측을 위해 소규모 파일럿으로 시작하고 추적 도구로 기준선을 설정한 뒤 점진적으로 확장하라는 앤트로픽 권고를 정리
- Claude Code의 프로 요금제 포함 여부 실험과 주간 한도·혼잡 시간대 제한 강화 사례를 통해 구독형 요금제가 실제 사용량 증가를 충분히 반영하지 못하는 문제를 지적
토큰 소모량=일 한 양?···AI 시대, '토성비' 고민하는 기업들 (경향신문, 2026-04-29)
- 딜로이트 보고서 "AI를 예측불가능하고 토큰 기반 비용에 따라 움직이는 경제 체제로 다뤄야". 젠슨 황은 "와트당 토큰, 달러당 토큰이 기업 의사결정의 기준" 제시하며 'AI 공장' 시대 예고
- AI 무게중심이 학습→추론으로 이동하고 에이전틱 AI가 본격화되며 토큰 사용량 기하급수적 증가. 에이전트는 생성형 AI 대비 최대 100만배 토큰 소비
- MS 개발자가 'AI 적게 쓴다' 지적 피하려 이미 문서화된 코드를 다시 묻거나 무관한 기능 만들고 결과물 폐기. 효율화를 위한 AI가 오히려 비효율을 키우는 아이러니. 메타는 결국 토큰 집계 공개를 중단
- 스타트업·중소기업은 '토성비(토큰+가성비)' 확보에 집중. 작업 수준에 따라 고성능/저가 모델을 혼용하거나 사용량 상한 요금제 채택
디즈니 직원의 AI 사용량…한 명이 9일간 ‘46만 번’ 질문(동아닷컴/네이버, 2026-04-28)
- 디즈니와 ESPN 직원 약 4800명이 Cursor와 Claude를 업무에 적극 활용 중이라는 AI 도입 대시보드 사례
- 한 직원은 9일 동안 Claude에 약 46만600회 질문했고, 2억3420만 토큰을 사용한 것으로 집계
- 같은 기간 전체 사용량은 Claude 31억 토큰, Cursor 133억 토큰으로 추산
- 에이전트가 다른 AI 봇에게 연쇄적으로 작업을 맡기면서 토큰 사용량이 폭증하는 구조를 보여줌
- 토큰 처리량이 높은 엔지니어를 유능하게 보는 실리콘밸리의 ‘토큰맥싱’ 트렌드 사례
The Pulse: ‘Tokenmaxxing’ as a weird new trend (The Pragmatic Engineer, 2026.4.23)
- 최근 빅테크 기업들이 직원들의 AI 토큰 사용량을 추적하여 순위를 매기거나 목표량을 부여
- 직원들은 인사 평가를 위해 쓸데없는 AI 코딩이나 무의미한 질문으로 토큰을 고의 낭비하는 '토큰맥싱(Tokenmaxxing)'을 함.
  - 메타는 순위표 도입 후 한 달 만에 약 9억 달러 가치의 토큰이 낭비되고 시스템 장애까지 발생하자 결국 이를 폐지함.
  - 마이크로소프트와 세일즈포스에서도 직원들이 눈치를 보며 억지로 할당량을 채우려 AI를 낭비하는 부작용이 발생함.
  - 쇼피파이는 순위표를 단순 대시보드로 바꾸고 '서킷 브레이커'를 도입해 비정상적인 토큰 낭비를 차단.
- 조작하기 쉽고 실질적 가치가 없는 지표. 단명할 트렌드
  - 기업에 막대한 비용만 안기고 AI 업체의 배만 불림
'AI 청구서' 폭탄 터질까, 크래프톤 무분별한 기술 도입 경계 (인벤, 2026.4.23)
- 크래프톤 임경영 AI 트랜스포메이션 헤드는 현재 LLM 토큰 비용이 플랫폼들의 인프라 투자 출혈 경쟁으로 할인된 가격에 가깝다고 진단
- 허니문 기간이 끝나면 비용 현실화와 최적화가 기업의 핵심 과제가 될 것이며, 클라우드 도입기 이후의 FinOps처럼 AI FinOps가 필요하다고 설명
- 결정론적 문제까지 LLM에 맡기는 남용과 가드레일 없는 오케스트레이션·무한 루프를 토큰 비용 낭비의 핵심 원인으로 지적
- 크래프톤은 AI 핀옵스 체계를 구축하고, 무조건적인 도입보다 문제 정의·최적 수단 선택·중앙 거버넌스가 AX의 핵심이라고 강조
‘토큰맥싱’에 비용 폭탄 맞은 실리콘밸리… “이제는 토성비 따진다” (동아일보, 2026.4.13)
- 오픈AI 엔지니어의 일주일 2,100억 토큰 사용, Claude Code 사용자 한 명의 월 15만 달러 토큰 소비 사례로 토큰맥싱 현상을 소개
- 에이전틱 AI가 사용자가 잠든 시간에도 작업하면서 개인 단위 토큰 사용량이 폭증하고, 일부 빅테크에서는 토큰 처리량이 AI 활용도 지표처럼 쓰인다고 설명
- 비용 청구서가 커지자 Zapier와 Kumo AI가 직원별 토큰 사용량 대시보드·추적 체계를 도입하는 등 토성비 개선이 시작됐다고 정리
- 삼성SDS·LG CNS·SK AX의 고객사 토큰 비용 최적화, 추론 칩과 sLM·최적화 알고리즘 경쟁 등 인프라·소프트웨어 차원의 대응을 함께 다룸
"AI 누가 많이 쓰나" 실리콘밸리서 확산하는 '토큰 맥싱' (조선일보, 2026-04-08)
- 메타 사내 'Claudeonomics' 대시보드가 8만5000명 직원의 토큰 사용량을 실시간 집계, 상위 250명을 '세션 이모털', '토큰 레전드'로 노출. 최근 30일 전사 사용량 60조 토큰, 1위는 평균 2810억 토큰
- 토큰 사용량이 사내 평판 자산처럼 작동하면서 부사장이 "해고에 직접 영향 없다"고 해명, 하루 40만 토큰 초과 사용 직원에 대해 매니저 면담까지 진행
- 젠슨 황(엔비디아 CEO) "연봉 50만달러 엔지니어가 연 25만달러어치 토큰도 안 쓴다면 우려", 메타 CTO도 연봉 수준 토큰을 쓴 직원의 생산성 10배 향상 사례 언급하며 빅테크 경영진이 분위기 부추김
- 깃허브 AI 에이전트 요청 2025년 9월 400만건 → 2026년 3월 1700만건 이상, 클로드 코드 코드 수정 기록 6개월 사이 약 25배 증가. 절대 사용량이 곧 생산성은 아니라는 비판도 제기
토큰 비용이 연봉 넘는 시대 온다?···AI 에이전트 과금 폭증에 IT 업계 경고 (CIO, 2026.4.7)
- All-In 팟캐스트 사례를 통해 Claude API 기반 에이전트 비용이 하루 300달러, 연간 약 10만9,500달러까지 상승할 수 있다고 소개
- 제한 없는 에이전트 사용은 직원 연봉 수준을 넘어설 수 있어 우수 개발자에게도 토큰 예산과 사용 한도를 설정해야 한다는 논의를 정리
- 범용 모델에 광범위한 업무를 맡기면 비용이 급증하지만, 목적이 명확한 SRE 전용 에이전트처럼 범위와 중단 조건을 설계하면 비용 효율을 높일 수 있다고 설명
- 업무당 토큰 사용량 모델링, 모델 등급별 추론 비용 벤치마킹, API 키·팀별 월간 한도 설정 등 IT 리더의 예산·통제 체계 내재화를 권고