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[IT뉴스]성능만으론 안 된다…프런티어 AI까지 불붙은 '가성비' 경쟁

온카뱅크관리자

2026-10-04 15:47:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="fIPA4XoMkc">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="94de4a393c436dea8f78b62bfee4425ec26cc85cf6e7b7fbc9a0700895e6b533" dmcf-pid="4CQc8ZgRoA" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="구글 제미나이4 아르곤 로고. 구글 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/04/fnnewsi/20261004154346188cxad.jpg" data-org-width="800" dmcf-mid="VYnOdUDgck" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/04/fnnewsi/20261004154346188cxad.jpg" width="658"></p>
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            구글 제미나이4 아르곤 로고. 구글 제공
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="0571d99800d4db343465cc9fefb67e52bf2fcc3801587b95ff6fb856aa3af50e" dmcf-pid="8hxk65aeoj" dmcf-ptype="general">
           <br>[파이낸셜뉴스] 글로벌 인공지능(AI) 경쟁 무게 축이 성능에서 가성비(가격 대비 성능)로 옮겨가고 있다. 글로벌 AI 개발사들이 최상위 모델의 가격을 내리거나, 같은 비용으로 더 많은 작업을 수행할 수 있도록 운용 효율을 높이는데 주력하고 있다. 
          </div>
          <p contents-hash="85bdbf9c570d8c28d4e2f84c5c28024d91f46fa9285ab6b6cd2f57ece0c6baff" dmcf-pid="6lMEP1NdaN" dmcf-ptype="general">AI를 둘러싼 속도조절론에도 가격 경쟁력을 전면에 세운 AI 신모델이 잇따라 출시되면서 AI 대중화 주도권 싸움도 불붙을 전망이다. </p>
          <p contents-hash="2db2ae96165a57573e7117a84c6c8688cab5214b10f7edb95ba1fa842c2386c9" dmcf-pid="PSRDQtjJga" dmcf-ptype="general">4일 업계에 따르면 글로벌 AI 개발사들은 AI 모델 성능 향상과 더불어 토큰 가격, 처리 속도, 캐시 비용, 실제 업무 수행 비용 등 가성비 모델을 잇따라 내놓으며, 가격 경쟁에 본격 나서고 있다. </p>
          <div contents-hash="1b69f5f1998de0fed6718520bbc7c3c91bc7e0a485941ff9c1d43466d39c9bc3" dmcf-pid="QvewxFAicg" dmcf-ptype="general">
           <div data-mce-desctitle="smtitle">
            <strong>구글·앤트로픽·오픈AI, 가성비 경쟁 본격화 </strong> 
           </div>
           <br>구글이 선보인 최상위 AI 모델 '제미나이 4 아르곤'은 출시 프로모션 가격으로 입력 100만 토큰당 2달러, 출력 10달러를 제시했다. 동급 모델로 평가받는 앤스로픽의 최상위 모델 '클로드 오퍼스 5.5'의 입력 토큰 100만개당 4달러, 출력 토큰 100만개당 20달러와 비교할 때 절반 수준에 불과하다. 
          </div>
          <p contents-hash="e4240876267b0b7783cf57f23c331dd6ebe98950332e5e76613b01676b5922a2" dmcf-pid="x7mZD6WIco" dmcf-ptype="general">앤트로픽 클로드 오퍼스 5.5는 대부분의 업무에서 최상위 모델인 '클로드 페이블 5.1' 수준의 성능을 내면서도 전 모델인 '오퍼스 5'보다 운용 비용을 40% 낮췄다. 응용 프로그램 인터페이스(API) 가격은 입력 토큰 100만개당 4달러, 출력 토큰 100만개당 20달러다. 전 모델과 비교해 입력 토큰은 20%, 출력 토큰은 20% 낮다. 에이전트·코딩 작업에서 중요한 캐시 읽기 가격은 60% 인하했다. 중위 모델인 '소네트 5.5'는 전 모델 대비 속도를 30% 빨라졌는데도 작업당 필요한 토큰을 줄여 실제 비용을 최대 30% 낮췄다. </p>
          <p contents-hash="63296fe575b9481fb29669c956e1987d258df480edd18134d2cbe0f85c417ec9" dmcf-pid="ykKiqSMVoL" dmcf-ptype="general">오픈AI도 지난 7월 'GPT-5.6'를 출시하며 가격 대비 성능을 전면에 세우고 있다. 가장 빠르고 가벼운 저가 모델인 루나 가격은 80%나 인하했고, 균형형 모델인 테라도 20% 낮췄다. 다만, 최고 성능 모델인 솔 가격은 유지했다. </p>
          <div contents-hash="f04ca890e0a71a5f5ea9b2c9a4104a5c3a0f59b260a4ad36ba3f772bf2c71d26" dmcf-pid="WE9nBvRfgn" dmcf-ptype="general">
           <div data-mce-desctitle="smtitle">
            <strong>기업고객 확보위해 '최고성능'보다 가성비로 경쟁 </strong> 
           </div>
           <br>글로벌 AI 개발사들이 가격 경쟁력에 주목하는 건 투자 대비 효과를 두고 AI 모델 도입에 신중한 기업들을 겨냥한 조치로 분석된다. 기업 고객에게는 모델의 절대적인 성능 대신 하나의 업무를 마치는데 투입되는 비용이 더 중요해지고 있기 때문이다. AI 에이전트가 코딩·리서치·문서작성 등 각종 업무를 수행하는 과정에서 모델을 반복해 호출하면서 토큰 사용료 부담이 급격히 커지고 있다. 즉, 최고 성능의 AI 모델을 개발하는 것 뿐 아니라 충분히 뛰어난 AI를 가장 낮은 비용으로 사용할 수 있도록 AI 개발 패러다임이 바뀌고 있다는 분석이다. 
          </div>
          <p contents-hash="5b8052e6188dab429d5ec2a46e0b7722e62de71a06b48e33a999649111f4b0fb" dmcf-pid="YD2LbTe4ki" dmcf-ptype="general">이에 AI 업계가 최고 성능 모델의 가격 인하 전략과 동시에 중간급 모델의 성능 향상, 저가·고속 모델 별도 출시 등 모델별로 가격·성능 세분화에 나선 것이다. </p>
          <p contents-hash="8454b0d85b2367c98082e63120c5ebd4eb66302e3e33eca5686e85454bdc0a4a" dmcf-pid="GwVoKyd8aJ" dmcf-ptype="general">업계 관계자는 "AI를 많이 사용하는 기업일수록 실제 모델 가격 인하 수치보다 체감 효과가 훨씬 클 것"이라며 "기업에 제공하는 AI 모델 서비스 비용을 낮춤으로써 신규 고객사를 확보하고 자사 중심의 AI 생태계 구축을 가속화하려는 전략"이라고 말했다.</p>
          <p contents-hash="50082787ef32778eb6803d3d757e5a2a4b859d862ab74e4b522498adebe84fb0" dmcf-pid="Hrfg9WJ6od" dmcf-ptype="general">mkchang@fnnews.com 장민권 기자</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 파이낸셜뉴스. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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