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TL;DR
LLM API 가격 비교 글이 빠르게 낡는 문제를 해결하기 위해 OpenRouter의 425개 모델과 58개 제공업체 카탈로그를 매일 수집하고 전날 데이터와 비교하는 정적 사이트가 구축됐습니다. 일주일간의 데이터에서 같은 모델이라도 긴 문맥을 넣고 코드를 출력하는 코딩 에이전트형 호출이 대량 분류형 호출보다 약 33배 비쌌으며, GPT-5.6에서는 33.6배, Claude Sonnet 5와 Gemini 3.7 Flash에서는 각각 33.3배 차이가 났습니다. 세 가격표에서 비슷한 비율이 반복돼 비용 차이가 제공업체보다 호출 형태와 토큰 구성에 좌우될 가능성이 제기됐습니다. 데이터 수집은 AI 모델이나 API와 분리된 로컬 launchd 작업으로 실행돼 자동 수집 중단을 방지하도록 구성됐습니다.
섹션별 상세
LLM 가격 비교 자료가 게시 시점부터 빠르게 낡는 문제를 해결하려고 OpenRouter 전체 카탈로그를 매일 저장하고 전날 스냅샷과 차이를 계산하는 수집기가 만들어졌습니다. 이 카탈로그에는 425개 모델과 58개 제공업체가 포함되며, 약 일주일 동안 자동 실행됐습니다. 매일 가격 변화를 기록하면 특정 시점의 비교 글에 의존하지 않고 모델·제공업체별 단가 변화를 추적할 수 있습니다.
동일 모델의 비용이 사용 목적에 따라 크게 달라지는 현상은 입력과 출력의 형태 차이에서 발생합니다. 코딩 에이전트형 호출은 큰 문맥을 입력하고 코드를 출력하는 반면, 대량 분류형 호출은 많은 입력을 처리하더라도 출력이 상대적으로 짧은 구조입니다. 작성자가 비교한 결과 코딩 에이전트형 호출이 대량 분류형 호출보다 약 33배 비쌌고, GPT-5.6에서는 33.6배의 차이가 확인됐습니다.
비슷한 비용 배율은 서로 다른 가격표를 가진 모델에서도 반복됐습니다. Claude Sonnet 5에서는 33.3배, Gemini 3.7 Flash에서도 33.3배가 나와 세 모델의 결과가 거의 같았습니다. 따라서 비용 격차가 특정 제공업체의 가격 정책보다 호출 형태와 토큰 구성에 연결될 가능성이 핵심 관찰로 제시됩니다.
수집 시스템은 정적 Cloudflare Worker 사이트와 AI 모델·API에 의존하지 않는 로컬 launchd 작업으로 분리됐습니다. 로컬 작업이 가격 데이터를 수집하므로 외부 AI 서비스의 동작 여부가 수집 중단으로 직접 이어지지 않습니다. 다만 운영 8일째라 데이터와 가격 정정에 관한 피드백을 받고 있으며 아직 거친 부분이 남아 있습니다.
용어 해설
- LLM API 가격(LLM API Pricing)
- — LLM API 가격은 입력·출력 토큰 수와 사용 유형을 기준으로 모델 호출 비용을 계산하는 체계입니다. 같은 모델이라도 긴 문맥을 읽고 코드를 생성하는 호출은 대량 분류처럼 짧은 출력을 내는 호출보다 토큰 구성과 총량이 달라 비용이 커질 수 있습니다.
- 토큰 가격 책정(Token Pricing)
- — 토큰 가격 책정은 텍스트를 작은 처리 단위인 토큰으로 나누고 입력과 출력에 각각 단가를 적용하는 방식입니다. 호출별 토큰 수와 입력·출력 비율을 함께 계산해야 모델 간 실제 사용 비용을 비교할 수 있습니다.
- 대량 분류(Bulk Classification)
- — 대량 분류는 많은 입력을 한꺼번에 받아 각 항목에 라벨이나 범주를 부여하는 호출 형태입니다. 일반적으로 코드 생성이나 긴 응답보다 출력량이 작아 동일 모델에서도 호출당 비용이 낮게 산정될 수 있습니다.
- 코딩 에이전트(Coding Agent)
- — 코딩 에이전트는 큰 문맥을 입력으로 받아 코드나 수정 결과를 생성하는 호출 패턴입니다. 입력 문맥과 출력 코드가 모두 커질 수 있어 단순 대화나 분류보다 토큰 사용량과 API 비용이 증가하는 구조를 가리킵니다.
기술
- OpenRouter
- Cloudflare Worker
- launchd
활용 사례
- 코딩 에이전트의 API 비용 추정
- 대량 분류 작업의 모델 비용 비교
- LLM 제공업체별 가격 변동 추적
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원문 발행 2026. 09. 06.수집 2026. 09. 06.출처 타입 RSS
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