AI 코딩 구독제의 토큰 한도와 Prompt Caching 비교

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TL;DR

작성자는 약 60,000턴의 로컬 세션 로그와 약 100억 토큰 사용 기록을 바탕으로 Claude Pro, Gemini Pro·Ultra, OpenCode Go의 한도를 비교했다. 가장 큰 변수는 Prompt Caching으로, Claude 턴의 98.2%가 캐시 읽기였고 90% 할인 덕분에 약 53억 토큰을 처리할 수 있었다. Gemini Pro는 5시간 작업 여유가 크지만 주간 한도가 빨리 소진되고, Claude Pro는 짧은 세션 한도는 낮아도 주간 사용량이 많다는 차이가 있다. OpenCode Go는 10달러 요금으로 높은 토큰 가치를 얻을 수 있지만 한도가 작아 보조 구독에 적합하다는 결론이다.

실용적 조언

긴 컨텍스트를 반복해서 사용하는 코딩 세션에서는 Prompt Caching을 지원하는 모델과 작업 흐름을 우선 선택해야 한다. 작업 중간에 모델을 바꾸면 기존 프롬프트 캐시를 활용하지 못해 비용과 한도 소모가 커질 수 있다.
한 번에 긴 작업을 끝내려면 Gemini Pro처럼 5시간 한도가 큰 구독을 고려하고, 작업을 주간 단위로 분산하려면 Claude Pro의 높은 주간 한도를 고려할 수 있다. Opus를 사용할 경우 Sonnet보다 토큰 비용이 2배라는 점을 사용량 계산에 반영해야 한다.
OpenCode Go는 단독 구독보다 보조 구독으로 배치하는 편이 적합하다. 아키텍처 설계와 코드 실행에 서로 다른 모델을 배치하고, 캐시 효율이 높은 프로모션 모델을 선택하면 제한된 요금제에서 더 많은 작업을 처리할 수 있다.

섹션별 상세

작성자는 로컬 세션 로그 약 60,000턴을 파싱하고 각 서비스의 한도 도달 시점을 대조해 Gemini, Claude, OpenCode Go의 구독 효율을 추정했다. 약 100억 토큰을 사용하는 동안 Gemini Pro는 5시간 한도에 약 10회, 주간 한도에 2회 도달했고 Claude Pro도 비슷한 횟수를 기록했다. OpenCode Go는 5시간 한도에 약 3~5회, 주간 한도에 1회 도달했으며 Gemini Ultra는 5시간 롤링 한도에 거의 2회 도달했다.

Prompt Caching이 실제 사용량을 결정하는 가장 큰 요소로 나타났다. 22,000회가 넘는 Claude 턴에서 토큰의 98.2%가 prompt cache read였고, Anthropic의 캐시 읽기 90% 할인 덕분에 Claude Pro에서 약 53억 토큰을 처리할 수 있었다. OpenCode Go의 한 세션에서는 777 million tokens를 처리하는 데 프로모션 가격 기준 4.93달러가 들었으며, 캐싱이 없으면 80달러를 넘었을 것으로 추정됐다.

Claude Pro와 Gemini Pro는 한도 구조가 달랐다. Claude Pro는 5시간 한도가 약 1억 토큰으로 낮지만 주간 한도가 약 25억 토큰이고, Gemini Pro는 5시간에 약 3억~3억5,000만 토큰을 처리하는 대신 주간 한도 10억 토큰이 세 번의 무거운 세션으로 소진될 수 있다. 따라서 짧은 시간에 긴 작업을 끝내야 하면 Gemini Pro가 유리하고, 일주일 동안 작업을 분산하면 Claude Pro가 더 많은 토큰을 제공한다.

Gemini Ultra는 5시간 한도 약 2억3,500만 토큰에서 5억 토큰까지 사용량이 달라지는 것으로 추정됐다. 고빈도 서브에이전트 실행에서는 시간당 약 800~1,000회의 턴·요청 속도 제한이 토큰 한도와 함께 작동해 2억3,500만~2억5,000만 토큰 부근에서 제한이 걸렸고, 긴 컨텍스트를 느린 속도로 처리하면 약 5억 토큰까지 사용할 수 있었다. 작성자는 5시간 세션 10회를 주간 한도로 환산해 Ultra가 Pro보다 약 5배 큰 계획이라고 계산했다.

OpenCode Go는 공식 문서의 한도와 실제 사용량이 대체로 일치했으며, 저렴한 캐시 비용 때문에 정가보다 높은 토큰 가치를 제공한다고 평가됐다. 다만 강력한 모델은 한도가 너무 작아 진지한 작업에 단독으로 쓰기 어렵고, 모델을 작업 중간에 바꾸면 캐시 효율이 떨어진다. 작성자는 GLM 5.3을 아키텍처 설계에, DeepSeek Flash를 실행에 배치하는 오케스트레이션을 전제로 소규모 프로젝트와 모델 테스트용 보조 구독으로 OpenCode Go를 평가했다.

용어 해설

프롬프트 캐싱(Prompt Caching): — 이전 요청에서 반복되는 프롬프트 토큰을 저장해 다음 요청의 재계산을 건너뛰는 방식이다. 캐시된 토큰은 일반 입력 토큰보다 낮은 비용으로 처리되므로, 긴 코드 세션에서 실제 사용량과 구독 한도를 좌우하는 핵심 요소가 된다.
롤링 한도(Rolling Limit): — 고정된 시각에 초기화되지 않고 최근 일정 시간 동안 사용한 토큰이나 요청량을 기준으로 계속 이동하는 사용량 제한이다. 글에서는 5시간 동안의 누적 토큰과 요청 속도가 다음 작업을 시작할 수 있는 여유를 결정하는 구조로 나타난다.
토큰 캐시 읽기(Token Cache Read): — 이전에 저장한 프롬프트 내용을 다시 계산하지 않고 캐시에서 읽어 처리하는 사용량이다. Claude 세션에서는 전체 토큰의 98.2%가 캐시 읽기로 집계됐고, Anthropic의 90% 할인과 결합해 유료 구독에서 처리 가능한 토큰 규모를 크게 높였다.
서브에이전트 스웜(Subagent Swarm): — 여러 하위 에이전트가 짧은 시간에 동시에 작업을 수행하는 실행 방식이다. Gemini Ultra에서는 단순한 토큰량뿐 아니라 시간당 약 800~1,000회의 동시 요청·턴 속도 제한이 함께 적용되어, 고빈도 실행 시 5시간 한도가 더 빨리 소진된다.

언급된 도구

OpenCode Go추천링크

오픈 코딩 모델을 제공하는 10달러 구독 서비스로, 캐싱과 프로모션 모델을 활용한 보조 코딩 환경에 사용됐다.

Antigravity Pro중립

Gemini Pro 사용량을 제공하는 20달러 구독 계층으로 비교 대상에 포함됐다.

Antigravity Ultra중립

Gemini Ultra 사용량을 제공하는 100달러 구독 계층으로 5시간·주간 한도 비교에 포함됐다.

pi agent중립

OpenCode Go 환경에서 여러 파일을 처리하는 장기 세션에 사용됐다.

Openrouter중립

모델 사용을 위해 크레딧을 충전하는 대안으로 비교됐다.

언급된 리소스

API DocsOpenCode Go usage limits