2026년 5월
- “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
- 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