산정 기준 · 가정 · 한계

이 페이지는 장식이 아니라 신뢰의 근거입니다. 이 사이트의 숫자를 회의 자료에 인용하기 전에, 아래 “알려진 한계”를 먼저 읽어 주세요. 한계를 숨긴 가격표는 인용될 때 반드시 문제가 됩니다.

1. 알려진 한계 — 먼저 읽을 것

1.1 계산이 다루지 않는 비용

  • 부가세·지역 가산이 반영되지 않습니다. 좌석 단가가 부가세 별도로 표기된 플랜이 26종 있지만 임의로 10%를 더하지 않았습니다. 일부 공급사는 특정 추론 리전을 지정하면 전 항목에 배수가 붙지만(예: 미국 전용 추론 옵션) 이 배수도 반영하지 않았습니다.
  • 부가 기능 과금(extras)이 빠져 있습니다. 웹 검색, 코드 실행 컨테이너, 세션 런타임처럼 토큰과 별도로 과금되는 항목을 가진 모델이 16개 있습니다. 이 표의 월 비용은 토큰 과금만 계산한 값입니다.
  • 부가 기능은 과금 단위가 서로 달라 같은 축에서 비교할 수 없습니다. 현재 데이터의 부가 항목 단위만 13종입니다. 같은 공급사의 검색 그라운딩조차 세대에 따라 “1,000 검색 쿼리당”과 “1,000 프롬프트 당”으로 기준이 다릅니다. 그래서 이 사이트는 두 세대를 나란히 놓는 비교표를 만들지 않고, 상세 뷰의 “토큰 외 과금” 열에 단위를 원문 그대로 노출합니다.
  • 검색 연동(Google Search grounding)은 호출 1회가 검색 1회가 아닙니다. 공식 문서에 “하나의 요청이 하나 이상의 검색 쿼리를 유발할 수 있으며 각 쿼리마다 과금된다”고 명시되어 있습니다. 단가에 예상 호출 수를 곱해 추정하면 실제보다 낮게 나옵니다. 같은 기능인데도 세대에 따라 과금 기준이 “검색 쿼리”와 “그라운딩된 프롬프트”로 달라, 두 세대의 단가를 나란히 놓고 비교할 수 없습니다.
  • 부가 항목 중에는 그 모델의 과금이 아니라 같은 공급사의 별도 상품인 것도 있습니다. 문서 파싱·OCR처럼 LLM을 호출한다고 자동으로 발생하지 않는 항목이며, 현재 1개 모델에 있습니다. 이런 항목을 모델 비용에 더하면 해당 공급사만 부당하게 비싸 보이므로, 표에서 “별도 상품” 배지로 구분하고 월 비용에 넣지 않았습니다.
  • 부가 항목의 무료 한도는 대개 모델별 독립이 아니라 계열 전체가 공유합니다. 표에서는 각 모델 행마다 같은 한도 문구가 반복되지만, 모델을 여러 개 쓴다고 한도가 그만큼 늘어나지 않습니다. 한도 문구는 공급사 원문 그대로이며 “공유” 여부도 그 안에 적혀 있습니다.
  • 캐시에는 읽기 단가 외에 저장 요금이 따로 붙는 경우가 있습니다. 현재 데이터에서 12개 모델이 시간당 캐시 저장 요금을 갖고 있으며, 이 요금은 월 비용에 합산되지 않았습니다. 상세 뷰의 캐시 단가 옆에 별도로 표시하므로 읽기 할인만 보고 캐시가 싸다고 판단하지 마세요.
  • 추론(reasoning) 토큰 단가를 별도로 모델링하지 않습니다. 출력과 다른 추론 단가가 기록된 모델이 0개 있으나, 가정에 추론 토큰 항목이 없어 계산에서 제외하고 결과에 플래그로 표시합니다.
  • 임베딩·벡터 DB·게이트웨이·운영 인건비는 기본값이 0입니다. 계산기의 부가 비용(TCO) 항목을 직접 켤 때만 합산됩니다. 임의의 기본값으로 총액을 부풀리지 않습니다.

1.2 지금 보이는 가격에 기한이 있는 경우

  • 일부 단가는 한시 프로모션가이며, 종료되면 갱신 시 값이 크게 달라집니다. 현재 데이터에서 모델 3건과 구독 플랜 1건이 여기 해당하며, 표에 “프로모션가” 또는 “기간 한정 단가” 배지가 붙습니다. 배지의 툴팁에 공급사 원문과 종료 예정일이 그대로 들어 있습니다.
  • 이 값으로 다년 TCO를 계산하면 실제보다 낮게 나옵니다. 예를 들어 1년차 프로모션가로 3년 비용을 산정하면 2~3년차 정가가 반영되지 않습니다. 배지가 붙은 항목은 계약 기간에 맞춰 정가로 다시 계산해야 합니다.
  • 반대 방향도 있습니다 — 표의 금액보다 지금 실제로 더 싸게 살 수 있는 경우. 공급사가 한시 할인을 진행 중이지만 가격 페이지의 표준가를 기록한 항목이 모델 1건, 구독 플랜 2건 있습니다. 표에는 “할인 적용 중” 배지가 붙습니다. 이 경우 오늘 결제하면 표의 금액보다 적게 내지만, 다년 예산은 표의 표준가로 잡는 것이 안전합니다 — 할인가로 잡으면 종료 시점부터 어긋납니다. 할인가를 데이터에 넣지 않은 것은 의도적입니다.
  • 판정은 특정 항목을 지목해 넣은 것이 아니라 출처 비고를 읽어 자동으로 이루어집니다. 다음 갱신에서 다른 항목이 프로모션에 들어가면 같은 배지가 붙고, 프로모션이 끝나 정가로 바뀌면 배지는 사라집니다. 단, 비고에 근거가 적히지 않은 프로모션은 잡히지 않습니다 — 배지가 없다고 해서 기한이 없다는 보장은 아닙니다.

1.2.1 토큰 수 가정 자체의 한계

  • 같은 텍스트라도 모델마다 토큰 수가 다릅니다. 토크나이저가 다르기 때문입니다. 특히 Anthropic의 Claude 4.7 이후 모델은 새 토크나이저를 쓰며, 같은 텍스트에서 토큰이 약 30% 더 많이 나온다고 공식 문서가 명시합니다. 즉 같은 작업이라도 실제 청구 토큰 수가 다르므로, 표시 단가만으로 모델을 비교하면 왜곡됩니다. 해당 모델에는 표에 “토크나이저 주의” 배지가 붙고, 배지 툴팁에 공급사 원문이 그대로 들어 있습니다. 이 사이트는 모든 모델에 같은 호출당 토큰 수를 적용하므로, 모델 간 비교는 “같은 토큰 수를 쓴다면”이라는 조건부입니다. 단가를 임의로 보정하지 않았습니다 — 증가폭이 콘텐츠에 따라 달라 보정이 아니라 고지가 맞기 때문입니다. 최종 판단 전에는 실제 프롬프트로 각 모델의 토큰 수를 측정해 비교하세요.
  • 캐시 쓰기 비용은 세션의 첫 호출에만 발생한다고 가정합니다. 실제 캐시 수명(5분·1시간 등)과 재작성 빈도는 워크로드에 따라 다릅니다.
  • 컨텍스트 길이가 축약 표기로만 공개된 모델이 1건 있습니다. 공식 문서가 “512K”처럼만 적고 정확한 토큰 수를 공개하지 않아, 표의 숫자는 수집자가 이진(524,288) 또는 십진(512,000)으로 해석한 값입니다. 표에 “≈ 해석” 표시가 붙고 툴팁에 원문 표기가 들어 있습니다. 컨텍스트 한도를 아슬아슬하게 쓰는 설계라면 공급사에 정확한 값을 확인하세요.
  • 롱컨텍스트 구간 요금이 있는 모델 15개는 입력 토큰 수로 구간을 먼저 결정한 뒤 단가를 적용합니다. 다만 구간별 캐시 단가는 데이터에 존재하지 않아 기본 캐시 단가를 씁니다 — 롱컨텍스트 워크로드의 캐시 비용이 과소평가될 수 있습니다.
  • 캐시 단가가 없는 모델 35개는 캐시 적중률을 0으로 강제하고, 배치 배수가 없는 모델 39개는 배치 할인을 적용하지 않습니다. 사용자가 설정한 가정을 조용히 무시하지 않고 표에 표시합니다. 이때 “확인 결과 미지원”과 “단가를 확인하지 못함”을 구분합니다 — 전자는 금액이 정확하고, 후자는 캐시라면 비용이 과대, 배치라면 과대 표시될 수 있다는 뜻입니다. 캐시 쓰기 단가도 “무료(금액 정확)”와 “미확인(과소 추정 가능)”을 다르게 표시합니다.

1.3 구독 한도와 과금 구조

  • “공개 상한”과 “사용량 가정”은 다른 값입니다. 한도 초과 판정은 공급사가 공식적으로 공개한 좌석당 월 메시지 상한으로만 합니다. 이번 수집에서 그런 상한을 공개한 플랜은 한 곳도 없었습니다 — 따라서 이 사이트는 어떤 플랜에 대해서도 한도 초과를 판정하지 않습니다. 표에 함께 보이는 “사용량 가정”은 손익분기 환산을 위한 전형적 사용량이지 한도가 아닙니다 — 가정치를 한도처럼 쓰면 “플랜 한도 안에 있습니다”라는 근거 없는 안심을 주게 됩니다.
  • 사용량 환산 기준이 아예 없는 플랜이 0종 있습니다.
  • 손익분기가 성립하는 플랜은 한 유형뿐입니다. 좌석료에 사용량이 포함된 20종만 종량 API와 교차점을 그릴 수 있습니다. 나머지 11종은 좌석 단가가 공개돼 있어도 손익분기를 계산하지 않습니다 — 데이터가 없어서가 아니라 비교 자체가 성립하지 않기 때문입니다.
    • 크레딧 풀 — 좌석료가 포함 API 크레딧 가치와 등가라 정의상 교차점이 없습니다. 좌석료로 API 크레딧을 정가에 사는 것과 같습니다.
    • 플랫폼 이용료 — 좌석료는 접근권만 커버하고 사용량은 전액 별도 API 정가로 청구됩니다. 총비용은 좌석료 더하기 API 비용이므로 항상 API 단독보다 비싸고, 따라서 교차점이 존재하지 않습니다.
    • 번들 포함 — 오피스 번들 등에 포함된 가격이라 AI 단독 가격이 아닙니다. 이 금액을 AI 비용으로 계상하면 해당 공급사가 부당하게 비싸 보입니다.
    계산기는 이 14종을 손익분기 선택지에서 빼되 목록에서 감추지 않고 사유와 함께 나열합니다 — 조용히 사라진 선택지는 검토했다는 착각을 만듭니다.
  • 가격이 공개되지 않은 맞춤 견적 플랜 5종은 가격을 추정하지 않습니다. 손익분기도 계산하지 않고 “영업 문의”로 표시합니다.
  • 포함 API 크레딧이 있는 플랜 7종의 크레딧을 좌석 비용에서 차감하지 않습니다. 좌석당인지 계정당인지 데이터로 구분되지 않기 때문입니다.
  • 최소 좌석 수가 있는 플랜 25종은 좌석 수가 그보다 적어도 최소 좌석분으로 계산합니다.

1.4 셀프호스팅 처리량 가정

  • 이 부분이 이 사이트에서 불확실성이 가장 큰 영역이며, 그 구조가 명확합니다 — 분자는 검증됐고 분모가 추정입니다. GPU 시간당 요금은 21건 전부 공급사 공식 가격 페이지(A등급)입니다. 반면 처리량은 3건만 3자 벤치마크에 근거하고 나머지 18건은 근거 없는 추정이며, 실측치는 0건입니다. 표에서 이 둘을 배지로 구분해 두었습니다.
  • 추론 서버의 처리량은 텐서 병렬도·동시 요청 수·메모리 설정에 크게 좌우되고 공식 문서가 고정 벤치마크를 제공하지 않으므로, 원가는 낙관~보수 범위로만 제시합니다. 표도 범위를 크게, 기준값을 작게 씁니다. 기준값만 떼어 인용하지 마세요.
  • 가동률을 1.0에 가깝게 두면 어떤 오픈 모델이든 상용 API보다 싸게 나옵니다. 기준 가동률이 0.8 이상인 프로파일 0종에는 낙관 가정 경고가 붙습니다.
  • 시간당 요금은 인스턴스 한 대의 총액입니다 — GPU 1장당 단가가 아닙니다. 클라우드가 실제로 그렇게 판매하기 때문이며(8-GPU VM 한 대가 최소 구매 단위), 따라서 원가 계산에 GPU 대수를 다시 곱하지 않습니다. 표의 GPU 대수는 구성을 보여주는 메타데이터입니다.
  • 운영 인건비·네트워크·스토리지·유휴 시간은 프로파일의 오버헤드 배수에 흡수된 것으로 봅니다. 개별 항목으로 분해되어 있지 않습니다.
  • 입력 토큰과 출력 토큰의 원가를 동일하게 봅니다. 실제로는 prefill(입력)과 decode(출력)의 GPU 원가 구조가 다릅니다.
  • GPU 시간당 요금은 온디맨드 기준이며 약정·예약 할인을 반영하지 않았습니다.

1.5 환율

  • 데이터와 계산은 USD 단일입니다. 원화는 표시 직전에만 환산되며, 저장된 숫자는 환율 변동에 오염되지 않습니다.
  • 기본 환율은 1,376.6원/달러 · 2026-08-31 기준입니다 (출처). 화면에서 직접 수정할 수 있으며, 수정해도 데이터와 계산 결과는 바뀌지 않습니다.
  • 카드 수수료·해외 결제 수수료·송금 스프레드는 반영하지 않았습니다.

1.6 라이선스 판단

  • 라이선스 요약은 원문에서 확인한 문구의 정리이며 법률 자문이 아닙니다.
  • 상업적 사용이 금지된 모델이 2건 있습니다 — 가격과 무관하게 기업 도입 대상이 아닙니다. 아무리 저렴해도 쓸 수 없으므로 표에서 가장 눈에 띄게 표시했습니다. 같은 벤더라도 세대에 따라 도입 가부가 정반대인 경우가 있어, 벤더가 아니라 모델 단위로 판정합니다.
  • 상업적 사용 가부를 판정하지 못한 오픈 모델 엔트리가 12개 있습니다. “확인 필요”는 “가능”도 “불가”도 아니며, 도입 전 법무 검토가 필요하다는 뜻입니다.
  • 가격이 공개되지 않고 영업 문의만 안내된 모델이 3건 있습니다. 비용 열을 비워 두면 “정보 없는 행”으로 지나쳐지므로 “영업 문의”로 명시했습니다. 0원이 아니라 미공개입니다.
  • 거버넌스 매트릭스의 “미확인(–)”은 “없음”이 아닙니다. 공식 문서에서 해당 문구를 찾지 못했다는 뜻입니다.

2. 데이터 출처 정책

모든 가격에는 출처 URL과 확인일이 붙습니다. 출처가 없는 가격은 데이터에 존재할 수 없습니다 — 스키마 단계에서 거부되어 빌드가 실패합니다.

  • A등급 — 공급사 공식 가격 페이지. 가격의 1차 출처.
  • B등급 — 공급사 공식 문서·블로그·약관. 가격 페이지에서 확인할 수 없는 항목의 보조 출처.
  • 3자 벤치마크·언론 보도는 가격 데이터의 근거로 쓰지 않습니다. 유일한 예외가 셀프호스팅 처리량이며, 그래서 그 값만 범위로 제시합니다 (1.4 참조).
  • 확인일이 90일을 넘긴 항목에는 표에서 경고 표시가 붙습니다. 색상만이 아니라 아이콘과 “확인 필요” 문구를 함께 씁니다.
데이터셋별 규모와 출처 확인일
데이터셋항목 수A등급B등급가장 오래된 확인일가장 최근 확인일
상용 모델 API404002026-08-312026-08-31
오픈 모델 (호스팅)787802026-08-312026-08-31
구독 요금제313102026-08-312026-08-31
셀프호스팅 프로파일212102026-08-312026-08-31

공급사 16곳 · 모델 엔트리 118개 (상용 40 / 오픈 78) · 데이터 생성일 2026-08-31

3. 계산 공식

아래 공식은 lib/pricing.ts의 순수 함수로 구현되어 있고, 손으로 검산한 단위 테스트가 붙어 있습니다. 화면의 모든 숫자는 이 함수들의 반환값이며, 표나 카드 안에서 다시 계산하지 않습니다.

3.1 기호

  • Pin, Pout — 100만 토큰당 입력·출력 단가 (USD)
  • Pcache, Pwrite — 캐시 읽기·쓰기 단가
  • B — 배치 배수 (0.5 = 50% 할인)
  • Tin, Tout — 호출당 입력·출력 토큰
  • h — 캐시 적중률, b — 배치 처리 비중

3.2 월간 호출 수

calls_per_month
  = seats × active_ratio × sessions_per_user_per_day
    × calls_per_session × working_days_per_month

active_ratio가 이 모델의 핵심입니다. 좌석 100개를 사도 실사용률이 60%면 API 비용은 60%지만 구독 비용은 100%입니다. 구독의 미사용 좌석 낭비는 이 비대칭에서 드러납니다.

3.3 1회 호출 단가

input_cost_per_call  = (Tin × (1 − h) × Pin + Tin × h × Pcache) ÷ 1,000,000
output_cost_per_call = (Tout × Pout) ÷ 1,000,000
cache_write_cost     = (Tin × h × Pwrite ÷ 1,000,000) ÷ calls_per_session
cost_per_call        = input_cost_per_call + output_cost_per_call + cache_write_cost

Pcache가 미공개면 h를 0으로 강제하고 그 사실을 표시합니다. 필요한 단가가 미공개면 계산하지 않고 “계산 불가”를 반환합니다 — 절대 0으로 대체하지 않습니다. 그렇게 하면 표에 “무료 모델”이 등장합니다.

3.4 롱컨텍스트 구간

tier      = long_context 중 Tin > above_tokens 를 만족하는 가장 큰 구간
Pin, Pout = tier가 있으면 tier의 값, 없으면 기본 단가

경계는 배타적입니다 (Tin = above_tokens에서는 구간이 적용되지 않습니다). 구간 요금을 평균 내어 하나의 단가로 만들면 롱컨텍스트 워크로드가 크게 과소평가됩니다.

3.5 배치 할인 (반드시 마지막)

monthly_base     = cost_per_call × calls_per_month
monthly_api_cost = monthly_base × ((1 − b) + b × B)

캐시 계산이 끝난 뒤 배치를 적용합니다. 순서를 바꾸면 값이 달라집니다. B가 없으면 b를 0으로 강제하고 표시합니다.

3.6 구독 좌석 비용

per_seat       = 연간 결제면 annual_per_seat_monthly, 아니면 monthly_per_seat
billable_seats = max(seats, min_seats)
monthly_subscription_cost = billable_seats × per_seat
wasted_seat_cost          = monthly_subscription_cost × (1 − active_ratio)

요청한 결제 주기의 단가가 없으면 다른 주기의 단가로 대체하지 않습니다. 조용한 치환은 비교를 무너뜨립니다.

3.7 구독 vs API 손익분기

breakeven_calls_per_month = monthly_subscription_cost ÷ cost_per_call
breakeven_calls_per_user_per_day
  = breakeven_calls_per_month ÷ (seats × active_ratio × working_days_per_month)

이 계산은 좌석료에 사용량이 포함된 플랜에만 적용합니다. 크레딧 풀· 플랫폼 이용료·번들 유형은 좌석 단가가 있어도 계산하지 않고 사유를 표시합니다 (1.3 참조). 한도 초과 판정에는 공급사가 공개한 좌석당 상한만 씁니다.

여기서 cost_per_call은 배치 할인이 반영된 실효 단가입니다. 실제 예상 사용량이 손익분기보다 많으면 구독이, 적으면 API가 유리합니다. 다만 구독은 사용량이 늘어도 고정이고 API는 비례합니다. 이 비대칭 때문에 손익분기 근처의 결정은 안전하지 않습니다.

3.8 셀프호스팅 원가

tokens_per_hour    = throughput_tps × 3600 × utilization
cost_per_1m_tokens = (hourly_usd × overhead_multiplier)
                     ÷ tokens_per_hour × 1,000,000

  hourly_usd = GPU 전체를 포함한 인스턴스 한 대의 시간당 총액
             → gpu_count를 다시 곱하지 않는다

낙관·기준·보수 값을 각각 같은 등급끼리 짝지어 계산하고, 결과를 재정렬하지 않습니다. 범위가 뒤집혀 있으면 그 사실을 플래그로 드러냅니다.

3.9 비교 정규화

과금 구조가 다른 선택지를 나란히 놓기 위해 두 기준으로 환산합니다. 월 총비용(경영진의 1차 질문)과 1,000회 호출당 비용(효율 비교)입니다. 구독과 셀프호스팅의 1,000회당 비용은 월 비용 ÷ (월 호출 수 ÷ 1000)으로 환산하며, 월 호출 수가 0이면 정의되지 않으므로 “계산 불가”가 됩니다.

계산 불가 항목은 목록에서 제거하지 않고 끝으로 보내 사유와 함께 표시합니다. 조용히 사라진 선택지는 사용자가 검토했다고 착각하게 만듭니다.

4. 시나리오 프리셋과 그 근거

프리셋은 “대표값”이 아니라 출발점입니다. 각 프리셋의 가정이 왜 그 값인지 아래에 그대로 적습니다. 자기 조직의 숫자로 바꾸는 것이 정상적인 사용법입니다 — 계산기에서 모든 값을 조정할 수 있습니다.

사내 지식 챗봇 공통

좌석 · 실사용률
100명 · 50%
1인 사용량
하루 3세션 × 세션당 3회 · 월 20
호출당 토큰
입력 4K · 출력 500
캐시 · 배치
적중률 40% · 배치 비중 0%

직원이 사내 문서를 질의하는 RAG 챗봇. 기업의 가장 흔한 첫 도입 사례다. 좌석 100개는 부서 단위 파일럿 규모이며, active_ratio 0.5는 도입 초기 실사용률이 절반을 넘기 어렵다는 관찰에 따른 보수적 가정이다. 입력 4,000토큰은 RAG 검색 결과를 프롬프트에 첨부하기 때문에 크게 잡았고, 캐시 적중률 0.4는 시스템 프롬프트와 자주 조회되는 문서 컨텍스트가 재사용되는 몫이다. 실시간 응답이 필요하므로 배치는 쓰지 않는다. 근무일 20일 기준.

문서 요약·번역 배치 엔지니어

좌석 · 실사용률
20명 · 100%
1인 사용량
하루 25세션 × 세션당 1회 · 월 20
호출당 토큰
입력 12K · 출력 2K
캐시 · 배치
적중률 10% · 배치 비중 100%

야간 배치로 대량 문서를 처리하는 워크로드. 배치 할인의 효과가 가장 큰 시나리오다. 좌석 20개는 결과를 소비하는 인원이며 처리량과 무관하므로 active_ratio는 1.0으로 둔다(배치는 사람 수가 아니라 문서 건수로 비용이 결정된다). sessions_per_user_per_day 25는 하루 처리 문서 건수를 세션으로 환산한 값으로, 월 20영업일 × 20명 × 25건 = 10,000건에 해당한다. 입력 12,000토큰은 장문 보고서·계약서를 가정했고, 문서마다 내용이 달라 캐시 효과는 0.1로 낮게 잡았다. 전량 배치 처리(batch_ratio 1.0)이므로 배치 미지원 모델에서는 할인이 사라진다는 점을 표에서 확인해야 한다.

코드 어시스턴트 엔지니어

좌석 · 실사용률
30명 · 90%
1인 사용량
하루 12세션 × 세션당 5회 · 월 20
호출당 토큰
입력 8K · 출력 1K
캐시 · 배치
적중률 60% · 배치 비중 0%

개발팀의 코딩 보조. 좌석 구독 상품(Copilot·Claude Code·Cursor류)과 종량 API의 비교가 핵심인 시나리오다. active_ratio 0.9는 개발자가 편집기에 상시 통합된 도구를 실제로 매일 쓴다는 근거로 예외적으로 높게 잡은 값이며, 도입 대상이 자원자가 아니라 전체 개발팀이면 0.7 이하로 낮춰야 한다. 입력 8,000토큰은 열린 파일·주변 코드·에러 로그가 함께 들어가는 컨텍스트 크기이고, calls_per_session 5는 한 작업에서 반복 수정이 잦은 패턴을 반영한다. 캐시 적중률 0.6은 같은 파일 컨텍스트가 연속 호출에서 재사용되기 때문이다. 이 시나리오에서는 캐시 미지원 모델의 비용이 급등하므로 cache_unsupported 플래그를 반드시 확인할 것.

고객지원 자동응답 공통

좌석 · 실사용률
10명 · 100%
1인 사용량
하루 60세션 × 세션당 4회 · 월 30
호출당 토큰
입력 3K · 출력 400
캐시 · 배치
적중률 50% · 배치 비중 0%

외부 고객 대응. 트래픽이 내부 인원이 아니라 문의 건수로 결정되는 것이 다른 시나리오와의 결정적 차이다. 좌석 10개는 구독 상품과 비교하기 위한 상담원 수이고 active_ratio는 1.0이다. sessions_per_user_per_day 60은 상담원 1인이 하루에 처리하는 문의 건수로, 실제로는 자동응답이 사람 없이도 동작한다. working_days_per_month를 30으로 둔 이유는 외부 고객 문의가 주말·공휴일에도 발생하기 때문이다(다른 시나리오의 20일과 다름에 주의). 입력 3,000토큰은 대화 이력이 누적된 상태를 가정했고, 캐시 적중률 0.5는 응대 정책·FAQ 컨텍스트가 모든 문의에 공통으로 붙는 몫이다.

전사 도입 경영·기획

좌석 · 실사용률
1,000명 · 35%
1인 사용량
하루 2세션 × 세션당 2회 · 월 20
호출당 토큰
입력 2K · 출력 400
캐시 · 배치
적중률 20% · 배치 비중 0%

일반 직원 1,000명 전원에게 좌석을 지급하는 시나리오. 구독 대 API 비교의 대표 케이스이며, 이 프리셋의 목적은 미사용 좌석 비용을 드러내는 것이다. active_ratio 0.35는 전사 배포 시 실사용률을 낮게 잡아야 한다는 원칙에 따른 값으로, 구독료는 좌석 1,000개 전부에 부과되지만 API 비용은 350명분만 발생한다. 즉 구독료의 65%가 미사용 좌석에 지불된다. 일반 업무용 질의를 가정해 입력 1,500토큰·출력 400토큰으로 작게 잡았고, 사용량이 적은 만큼 API 쪽이 유리하게 나오기 쉬우므로 손익분기 해석 시 구독이 제공하는 관리·거버넌스 기능(SSO, 감사로그)의 가치는 이 숫자에 포함되지 않는다는 점을 함께 봐야 한다.

소규모 파일럿 경영·기획

좌석 · 실사용률
10명 · 80%
1인 사용량
하루 5세션 × 세션당 3회 · 월 20
호출당 토큰
입력 3K · 출력 600
캐시 · 배치
적중률 30% · 배치 비중 0%

도입 검토 단계에서 최소 비용으로 효과를 검증하는 시나리오. 좌석 10개는 한 팀 규모이며, active_ratio 0.8은 파일럿 참여자가 자원자 중심이라 사용률이 높다는 근거에서 나온 값이다(전사 확대 시에는 company-wide의 0.35에 가까워진다고 보는 편이 안전하다). 입력 2,500토큰·출력 600토큰은 특화되지 않은 일반 업무 질의를 가정한 중간값이다. 이 시나리오의 월 비용은 대개 수십 달러 수준이라 모델 간 절대 금액 차이보다 1,000회 호출당 비용으로 효율을 비교하는 편이 판단에 유용하다.

5. 갱신 이력

데이터 갱신 이력
날짜변경 내용범위
2026-08-31최초 수집 — 공급사 16곳, 모델 엔트리 118개, 구독 플랜 31종, 셀프호스팅 프로파일 21종, 시나리오 6전체

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