OpenAI는 개발자 점유율 유지를 위해 GPT-6 Sol과 Luna 가격을 50% 인하했습니다

화요일, 오픈아이(OpenAI)는 GPT-6 솔(Sol)과 GPT-6 루나(Luna)를 출시했으며, 두 모델 모두 기존 GPT-5.6 모델보다 최소 50% 저렴한 가격으로 판매됩니다. 오픈아이의 가격 인하는 벤치마크 점수뿐만 아니라 완료된 작업 비용을 기준으로 모델을 선택하기 시작한 개발자와 기업을 겨냥한 것입니다.

흥미롭게도 이 소식은 앤트로픽이 주력 모델의 가격을 인하한다고 발표한 시점과 일치했습니다.

GPT-5.6 모델 가격의 절반

GPT-6 Sol의 비용은 입력 토큰 백만 개당 2달러, 출력 토큰 백만 개당 10달러입니다. 이는 GPT-5.6 Sol의 가격인 입력 4달러, 출력 20달러와 비교됩니다. GPT-6 Luna의 비용은 입력 0.10달러, 출력 0.50달러이며, GPT-5.6 Luna는 입력 0.20달러, 출력 1.20달러입니다. 전체적으로 Sol의 비용은 입력과 출력 모두 절반으로 줄었고, Luna의 비용은 입력은 절반으로, 출력은 58.3% 감소했습니다.

OpenAI는 추론 및 캐싱 기능 개선 덕분에 가격을 인하할 수 있었다고 밝혔습니다. 출시 게시물GPT-5.6 사용 가격은 프로모션 가격이며, OpenAI 관계자는 VentureBeat 인터뷰에서 새로운 GPT-6 가격은 고정 가격이라고 전했습니다. GPT-6 Astra 등급은 입력 10달러, 출력 50달러로 여전히 가장 비싼 버전입니다.

Cryptopolitan 에 따르면 , 오픈AI는 GPT-5.6 루나의 가격을 80%, GPT-5.6 테라의 가격을 20% 인하했는데, 이는 가격이 AI 모델 경쟁에서 핵심 쟁점이 되고 있음을 시사합니다.

벤치마크 성과가 아닌 완료된 작업당 판매 비용을 기준으로 합니다

OpenAI의 전략은 기술적인 측면보다는 경제적인 측면에 더 중점을 두고 있습니다. AutomationBench을 살펴보면, GPT-6 Sol은 최대 노력 투입 시 32.0%의 완료율을 기록했으며 작업당 비용은 0.34달러였습니다. Claude Opus 5.5는 최대 노력 투입 시 40.0%의 완료율을 기록했고 작업당 비용은 1.28달러였습니다. Opus 5.5는 GPT-6 Sol보다 8%포인트 높은 완료율을 보였지만, 작업당 비용은 약 3.8배 더 높았습니다.

최근 에이전트 테스트에서 OpenAISol은 최대 노력으로 Opus 5의 최대 성능을 능가했으며, 작업당 비용은 60% 더 낮았습니다.

인공지능 분석 기관에서 제공한 따르면dent 데이터에 GPT-6 Sol은 지능 지수 48점으로 최고점을, Xiaomi MiMo-V2.6-Pro는 46점으로 평가되었지만, 후자는 전자에 비해 가격이 상당히 저렴합니다.

Anthropic은 Opus 5.5로 당일 답변을 제공합니다

클로드 오푸스 5.5를 출시했으며, 투입 토큰 가격은 백만 개당 4달러, 산출 토큰 가격은 20달러로, 오푸스 5 대비 토큰당 비용이 20% 인하되었습니다. 앤트로픽은 새로운 모델을 통해 토큰 사용량이 줄어들어 사용자들이 약 40%의 비용 절감 효과를 볼 수 있을 것이라고 주장했습니다.

결과적으로 GPT-6 Sol의 요금은 2달러로, Opus 5.5의 4달러의 절반 수준이며 Claude Sonnet 5와 동일한 가격입니다. 반면 VentureBeat의 분석에 따르면 GPT-6 Astra와 Claude Fable 5.1은 동일한 수준으로 입력 서비스에 10달러, 출력 서비스에 50달러를 청구합니다.

더 저렴한 경쟁 제품들이 격차를 계속 좁혀가고 있습니다

OpenRouter에 따르면 DeepSeek은 플랫폼에서 차지하는 토큰 점유율이 1월 9%에서 6월 18%로 두 배 증가했으며, 6월 초에는 중국 모델들이 미국 모델들의 토큰 점유율을 넘어섰습니다. 샤오미 또한 MiMo 모델을 MIT 라이선스로 출시하여 기업들이 토큰당 비용을 지불하는 대신 자체 호스팅할 수 있는 옵션을 제공하고 있습니다.

7만 개 이상의 기업 지출 통계를 기반으로 하는 Ramp AI Index 에 따르면 Anthropic의 도입률은 43.8%이고 OpenAI는 39.8%입니다. 이 통계는 세계 시장 점유율을 나타내는 것이 아니라 기업의 지출이 한 공급업체에서 다른 공급업체로 얼마나 쉽게 이전되는지를 보여주는 것입니다.

또한 글로벌 AI 확산 보고서는 이러한 상황에 대한 보다 포괄적인 관점을 제공합니다. AI는 전 세계적으로 점점 더 보편화되고 있으며, 개방형 모델은 특히 개발도상국에서 인프라, 연결성 및 기술 부족이라는 장애물에도 불구하고 접근 비용을 낮추는 데 기여할 수 있습니다.

토큰 가격 인하가 AI 가격 인하를 의미하지 않을 수 있는 이유

가트너는 8월 17일, 에이전트 기반 워크플로우당 추론 비용이 2028년까지 5배 이상 증가할 것으로 예측했습니다. 이를 "추론의 역설"이라고 부르는데, AI 워크플로우가 복잡해짐에 따라 단위 비용은 저렴해지더라도 전체 지출은 증가할 수 있다는 것입니다.

"인공지능 기능이 한 세대씩 발전할 때마다 더 많은, 그리고 종종 더 비싼 토큰이 필요할 것입니다." — 윌 소머, 가트너 수석 분석가

옥스퍼드 대학교의 사전 공개 논문인 "지능의 가격(The Price of Intelligence)"에 따르면, 품질을 고려한 추론 가격은 연간 약 0.73 로그 포인트씩 하락했는데, 이는 기존 측정 방식보다 7배 이상 빠른 속도입니다. 그러나 완료된 작업당 비용으로 측정했을 때, 추론 모델이 더 많은 토큰을 소비할수록 구매자 비용은 더 이상 하락하지 않았습니다.

다시 말해, 토큰 가격이 저렴해진다고 해서 AI 비용이 줄어드는 것은 아닙니다. 오히려 훨씬 더 많은 AI를 사용하는 것이 경제적일 수 있습니다.

암호화폐 뉴스를 단순히 읽는 데 그치지 마세요. 이해하세요. 저희 뉴스레터를 구독하세요. 무료입니다.