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[IT뉴스]AI 토크노믹스 시대, 좋다고 무턱대고 쓰다간 ‘청구서 폭탄’

온카뱅크관리자

2026-05-17 06:07:28

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 [디지털데일리 오병훈기자] “덮어놓고 AI 쓰다보면 거지꼴 못면한다”
 기업 업무에 AI가 빠르게 도입되면서 비용은 더 이상 ‘월정액’이나 서버 사용료만으로 설명되지 않는다. AI가 읽은 문장, 생성한 답변, 호출한 도구가 모두 ‘토큰’이라는 단위로 쪼개져 과금된다.
 IT 기술 시장 분석 기업 가트너가 최근 공개한 ‘AI 토크노믹스 시대: AI 애플리케이션의 LLM 사용량을 어떻게 측정할 것인가’ 보고서는 토큰 기반 과금 구조가 기업의 예산 가시성과 가치 측정을 어렵게 만들 수 있다고 짚었다.
 AI 기업이 말하는 토큰이란 쉽게 말해 AI가 문장을 처리하는 최소 계산 단위다. 사용자가 긴 질문을 던지면 ‘입력 토큰’이 늘고 AI가 긴 답변을 내놓으면 ‘출력 토큰’이 늘어난다. 공식 가격표를 보면 오픈AI는 최신 모델인 ‘GPT-5.5’ 기준 입력 100만 토큰당 5달러, 출력 100만 토큰당 30달러를 제시하고 있다. 구글의 ‘제미나이3.1 프로 프리뷰’도 20만 토큰 이하 기준 입력 100만 토큰당 2달러, 출력 100만 토큰당 12달러로 책정돼 있다.
 공통적으로 출력이 입력보다 비싼 구조다. AI가 짧게 읽고 길게 말할수록 비용은 빠르게 불어난다는 의미다.
 보고서는 AI 호출이 눈에 잘 보이지 않는 곳에서 반복된다고 분석했다. 기업이 업무 기능에 AI 챗봇, 상담 자동화, 문서 요약, 코드 작성 보조 기능을 등을 추가하면 AI 호출 흐름 분석은 더욱 어려워진다는 설명이다. 질문 한번에도 애플리케이션이 고객 문의를 분류하고, 문서를 검색하고, 답변을 다듬고, 다시 검토하는 과정마다 토큰이 발생한다. 즉 AI 비용관리는 ‘이번 달 얼마가 나왔나’를 보는 회계 문제가 아니라 ‘어느 팀이, 어떤 업무에서, 어떤 모델을, 왜 불렀나’를 따지는 것이 더욱 중요하다는 것이 보고서 요지다.
 전문가들은 앞으로 비용 압박은 더 커질 가능성이 있다고 진단하고 있다. 단순 챗봇은 한번 묻고 한 번 답하지만 AI 에이전트는 계획을 세우고, 도구를 호출하고, 결과를 검토하고, 다시 수정한다. 한 업무 안에서 여러 차례 모델 호출이 발생한다.
 해법은 AI 사용을 줄이는 것이 아니라, 용도에 맞게 쓰는 것이다. 단순 분류나 요약에는 고성능 대형 모델보다 저렴한 모델이 적합할 수 있다. 반복되는 시스템 프롬프트는 캐싱을 활용하고, 긴 답변이 필요 없는 업무에는 출력 길이를 제한해야 한다고 조언하고 있다.
 AI 도입에 따른 투자대비이익(ROI) 관점에서는 더 많은 것을 고려해야 한다. 토큰을 많이 썼다고 반드시 더 큰 가치가 생긴 것은 아니기 때문이다. 반대로 토큰을 적게 썼다고 성과가 낮은 것도 아니다. 고객 응대 시간을 줄였는지, 보고서 작성 속도를 높였는지, 코드 품질을 개선했는지처럼 업무별 가치 지표와 연결해야 한다는 분석이다.
 보고서에서는 다양한 토큰 측정 및 관리 방식을 제안하고 있다. 첫째는 응용프로그램 인터페이스(API) 응답 메타데이터다. 시중에 나와 있는 다수 AI API는 응답 안에 입력 토큰과 출력 토큰 수를 별도로 제공한다. 맞춤형 AI 애플리케이션을 직접 개발하는 조직이라면 요청 단위로 데이터를 쌓아 자체 대시보드를 만들 수 있다. 다만 실시간 응답에서는 최종 사용량이 일관되게 드러나지 않을 수 있어 주의가 필요하다.
 둘째는 AI공급업체(벤더) 관리자 콘솔을 이용하는 것이다. 주요 AI 공급자 혹은 AI를 서비스형 소프트웨어(SaaS) 형태로 운영하는 기업에서는 사용자, 워크스페이스, 테넌트별 소비량을 보여주는 대시보드를 제공하는 경우가 많다. 별도 구축 부담이 작고 비기술 관리자도 접근할 수 있다는 장점이 있다. 하지만 벤더마다 제공 범위와 세부 수준이 크게 다르고 단일 벤더 환경만 보여줘 여러 AI 도구를 함께 쓰는 기업에는 한계가 있다는 분석이다.
 셋째는 토큰 추정기다. 요청을 보내기 전에 예상 토큰 소비량을 계산해보는 방식이다. 예산 추정이나 대량 작업 실행 전 점검에는 유용하지만 실제 소비량과 차이가 날 수 있다. 모델이 보이지 않는 시스템 프롬프트를 추가하거나 출력 길이가 달라지면 예상치는 빗나갈 수 있다는 단점이 있다. 특히 AI 제공업체가 토큰 규칙을 바꾸면 추정치도 함께 무용지물이 될 수 있다.
 넷째는 사용량 대시보드와 AI 게이트웨이다. 사용량 대시보드는 사용자·요청 단위 토큰 사용량뿐 아니라 지연 시간, 오류율, 임계치 알림 같은 관측 기능을 제공한다. AI 게이트웨이는 AI 공급자와 애플리케이션 사이에서 API 연결을 관리하고, 사용자별 토큰 제한, 속도 제한, 프롬프트 최적화 등을 지원할 수 있다.
 AI 사용량을 줄이라는 경고가 아니다. 토큰을 더 많이 쓰는 환경일수록 사용량을 더 정교하게 관리해야 한다는 것이 보고서가 제시하는 ‘토크노믹스’의 핵심이다. 기업이 앞으로 봐야 할 것은 단순한 AI 도입률이 아니라 토큰이 어떤 업무에서 소비되고, 그 비용이 어떤 가치로 돌아오는지다. 가트너 연구진은 AI가 업무 곳곳에 스며드는 시대에는 멋진 기능을 많이 붙이는 기업보다 AI 사용량을 비용·성과·책임 단위로 설명할 수 있는 기업이 더 오래 버틸 가능성이 크다고 분석했다.
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