ChatGPT·Claude·Gemini·Grok 토큰 가격 비교 — 표에 적힌 단가는 실제 청구서의 출발점일 뿐이다

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8분 8초 — ChatGPT·Claude·Gemini·Grok의 100만 토큰당 input/output 단가표는 비교의 끝이 아니라 출발점이다 — 실제 청구액은 토크나이저가… — NotebookLM 동영상 개요로 생성

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22분 32초 — ChatGPT·Claude·Gemini·Grok의 100만 토큰당 input/output 단가표는 비교의 끝이 아니라 출발점이다 — 실제 청구액은 토크나이저가…. 화면은 이 글의 인포그래픽 한 장 고정 — NotebookLM 오디오 개요로 생성

집에 둔 AI 서버로 에이전트를 여러 개 돌리다 보면, 매달 날아오는 토큰 청구서가 가장 먼저 눈에 밟힌다. 그래서 자연스럽게 하는 일이 "어느 회사가 제일 싼가"를 비교하는 것이다. ChatGPT를 만드는 OpenAI, Claude의 Anthropic, Gemini의 Google, Grok의 xAI — 네 곳의 가격표를 띄워 놓고 100만 토큰당 몇 달러인지를 줄 세운다. 그런데 막상 한 달을 돌려 보고 청구서를 받으면, 표에서 제일 싸 보였던 모델이 실제로는 제일 싸지 않은 경우가 생긴다.

이 글은 2026년 10월 26일 현재 네 회사의 공식 가격표를 그대로 모아 input/output 토큰 단가를 비교한다. 그리고 각사가 돌리고 있는 할인·프로모션 — 배치 처리, 프롬프트 캐싱, 기간 한정 도입가 — 까지 함께 정리한다. 미리 결론을 당기면 이렇다. 표에 적힌 단가는 비교의 끝이 아니라 출발점이다. 그 숫자는 토크나이저가 글을 몇 토큰으로 쪼개는지, 입력을 캐싱하는지, 배치로 돌리는지, 그리고 그 도입가가 언제 만료되는지라는 네 개의 숨은 변수 위에 올라타 있다. 단가표만 나란히 놓고 고르면 바로 그 변수들에서 뒤집힌다.

먼저 지도 — 네 회사 플래그십의 출력 단가

전체 그림부터 한눈에 보자. LLM API 비용은 대개 출력(output) 토큰이 입력(input)보다 4~6배 비싸고, 생성량이 많은 에이전트 워크로드에서는 출력이 청구서를 지배한다. 그래서 "가장 비싼 축"인 각사 플래그십 모델의 출력 단가를 먼저 놓으면 가격대의 뼈대가 잡힌다.

다이어그램 설명. 이 그림이 보여주는 건 "같은 최상위 모델이라도 회사별로 출력 단가가 5배까지 벌어진다"는 사실이다. GPT-5.5가 100만 토큰당 30달러로 가장 비싸고, Opus 5.5가 20달러, Gemini 4 Argon이 지금은 10달러지만 도입가가 끝나면 20달러로 오르며, Grok 4.7이 6달러로 가장 싸다. 여기서 놓치기 쉬운 함정은 이 순위를 "품질 순위"나 "실제 비용 순위"로 읽어 버리는 것이다. 플래그십끼리의 단가 차이는 각사가 최상위 모델을 어떤 가격 포지션에 두는지를 보여줄 뿐, 당신이 실제로 낼 돈은 어느 티어 모델을 쓰는지·얼마나 캐싱하는지에 따라 이 그림과 전혀 다르게 그려진다. 그러니 이건 지도의 가장 바깥 테두리일 뿐이다. 안쪽으로 들어가 보자.

OpenAI — GPT-5 계열, 버전 숫자가 곧 가격대다

ChatGPT의 엔진인 OpenAI의 GPT-5 계열은 현재 버전 숫자가 올라갈수록 가격대가 뛰는 구조다. 기본 GPT-5는 input 100만 토큰당 1.25달러로 꽤 저렴한데, 최신 플래그십인 GPT-5.5는 같은 input이 5달러, output은 30달러로 네 배 넘게 비싸다. 같은 "GPT-5 계열"이라는 이름 아래 가격이 크게 벌어져 있으니, 모델 이름의 소수점 자리를 반드시 확인해야 한다.

모델	input / 1M	output / 1M	캐시된 input / 1M
GPT-5.5 (최신 플래그십)	$5.00	$30.00	$0.50
GPT-5.4	$2.50	$15.00	$0.25
GPT-5.2	$1.75	$14.00	$0.175
GPT-5.1 / GPT-5	$1.25	$10.00	$0.125
GPT-5 mini	$0.25	$2.00	$0.025
GPT-5 nano	$0.05	$0.40	$0.005

표 설명. 가장 먼저 눈에 띄는 건 "캐시된 input"이 기본 input의 10분의 1이라는 점이다(cached input은 $0.125, base input은 $1.25). 같은 시스템 프롬프트나 긴 문서를 매 요청마다 다시 보내는 대신 한 번 캐시해 두면 그 부분의 입력 값이 90% 깎인다는 뜻이다. 또 하나 중요한 건 가장 싼 GPT-5 nano와 플래그십 GPT-5.5의 output 단가가 0.40달러 대 30달러로 75배 차이가 난다는 사실이다. 그래서 OpenAI 안에서만 봐도 "어떤 작업에 어느 티어를 쓰느냐"가 회사 간 비교보다 청구서에 훨씬 크게 작용한다. 배치(Batch) API로 비동기 처리하면 여기서 다시 input·output 모두 50% 할인되고, Pro 변형(GPT-5.5 Pro 등)은 반대로 더 비싼 프리미엄 티어로 따로 있다.

Anthropic — Claude, 단가는 내렸지만 토큰은 더 쪼개진다

Claude를 만드는 Anthropic은 2026년 9월에 나온 Opus 5.5에서 오히려 가격을 내렸다. 직전 Opus 5의 input 5달러·output 25달러에서 Opus 5.5는 4달러·20달러로 약 20% 싸졌다. 중간 등급 Sonnet 5.5는 input 2달러·output 10달러, 가장 싼 Haiku 5.5는 100만 토큰당 input 0.10달러·output 0.50달러로, 네 회사 통틀어 가장 저렴한 "일꾼" 티어 중 하나다.

모델	input / 1M	output / 1M	캐시 읽기 / 1M
Opus 5.5 (플래그십)	$4.00	$20.00	$0.20
Sonnet 5.5	$2.00	$10.00	$0.10
Haiku 5.5 (프롬프트 ≤10만 토큰)	$0.10	$0.50	$0.01
Haiku 5.5 (프롬프트 >10만 토큰)	$0.50	$2.50	$0.05
Fable 5.1 (특화 모델)	$10.00	$50.00	$0.25

표 설명. 여기서 가장 중요한 함정은 표에 숫자로 드러나지 않는다. Anthropic 공식 문서는 Claude 4.7 이후 모델(Opus 5.5·Sonnet 5.5 포함)이 새 토크나이저를 써서 같은 글을 약 30% 더 많은 토큰으로 쪼갠다고 밝힌다. 토크나이저(tokenizer)는 문장을 모델이 읽는 최소 단위인 토큰으로 자르는 장치인데, 이게 더 잘게 자르면 같은 한국어 문단이라도 토큰 수가 늘어난다. 그러면 input 단가가 2달러로 똑같아 보여도 실제로는 같은 분량에 더 많은 토큰이 찍혀 청구액이 그만큼 올라간다. 즉 Sonnet 5.5의 "2달러"와 다른 회사의 "2달러"는 같은 2달러가 아니다. 또 Haiku 5.5는 프롬프트가 10만 토큰을 넘으면 단가가 다섯 배로 뛰는 2단 요금제라, 긴 문서를 통째로 넣는 작업에서는 "싼 모델"이라는 인상이 깨진다. 캐시 읽기는 Opus 5.5·Sonnet 5.5의 경우 기본 input의 0.05배(최대 95% 절감)이고, 배치 API는 역시 50% 할인이다.

Google — Gemini, 가장 싸지만 가격표에 유통기한이 붙어 있다

Google의 Gemini는 네 회사 중 가격 파괴를 가장 공격적으로 밀어붙이는 쪽이다. 플래그십 Gemini 4 Argon의 input은 지금 100만 토큰당 2달러인데, 이건 2026년 11월 30일까지만 유효한 도입가이고 12월 1일부터 4달러로 오른다. output도 10달러에서 20달러로 뛴다. 중간 등급 Gemini 3.8 Flash 역시 input 0.75달러가 2026년 12월 31일까지의 한정가이고, 이후 1.50달러로 두 배가 된다.

모델	input / 1M	output / 1M	비고
Gemini 4 Argon (플래그십)	$2.00 → $4.00	$10.00 → $20.00	도입가, 2026-11-30까지
Gemini 3.8 Flash	$0.75 → $1.50	$3.75 → $7.50	도입가, 2026-12-31까지
Gemini 3.6 Flash	무료	무료	표준 모드, 2026-12-31까지
Gemini 3.5 Flash-Lite	$0.30	$2.50	상시
Gemini 2.5 Flash-Lite	$0.10	$0.40	상시

표 설명. 이 표가 다른 세 회사 표와 다른 점은 화살표(→)가 붙어 있다는 것이다. 즉 Gemini의 매력적인 단가 상당수는 "지금 이 분기까지만"이라는 유통기한을 달고 있다. Gemini 3.6 Flash는 심지어 2026년 12월 31일까지 input·output이 아예 무료인데, 이건 공짜 점심처럼 보이지만 연말이 지나면 사라질 가격이라 그 위에 서비스 원가를 고정해 두면 안 된다. 왜 Google이 이렇게 하는가? 개발자를 낮은 가격으로 먼저 끌어들여 코드와 파이프라인을 Gemini에 묶어 두려는 전형적인 침투 가격(penetration pricing) 전략이다. 당장의 비용만 보면 Gemini가 가장 싸지만, 몇 달 뒤 두 배가 될 숫자 위에 예산을 짜는 건 위험하다. 배치 모드 50% 할인과 암묵적 캐싱(implicit caching)으로 캐시된 input을 최대 95%까지 깎아 주는 점은 강력하지만, 그 95% 역시 Argon 기준 11월 30일까지의 한정 할인이다.

xAI — Grok, 단가는 싸지만 20만 토큰이 분기점이다

xAI의 Grok은 플래그십인 Grok 4.7조차 input 2달러·output 6달러로, 네 회사 플래그십 중 가장 싸다. 2026년 9월 21일에 나온 최신 모델이고, 바로 아래 Grok 4.6·4.5도 같은 단가, 한 세대 아래인 Grok 4.3은 input 1.25달러·output 2.50달러로 더 내려간다. 숫자만 보면 "플래그십을 Grok으로 쓰면 되겠다"는 결론이 쉽게 나온다.

모델	input / 1M	output / 1M	캐시된 input / 1M
Grok 4.7 (플래그십)	$2.00	$6.00	$0.50
Grok 4.6 / 4.5	$2.00	$6.00	$0.50
Grok 4.3 / 4.20	$1.25	$2.50	—
Grok Build 0.1	$1.00	$2.00	—

표 설명. 이 표를 그대로 믿기 전에 하나를 반드시 알아야 한다. Grok은 프롬프트가 20만 토큰을 넘으면 그 요청 전체의 모든 단가가 두 배가 된다. 넘은 부분만이 아니라 요청 전체가 대상이다. 즉 Grok 4.7에 20만 1토큰짜리 프롬프트를 넣으면 input이 2달러가 아니라 4달러, output이 6달러가 아니라 12달러로 올라, 첫 토큰부터 마지막 토큰까지 전부 두 배 요금으로 계산된다. 긴 코드베이스나 대용량 문서를 통째로 넣는 작업이라면 이 분기점에서 "가장 싼 모델"이 갑자기 중간 가격대로 올라선다. 반대로 20만 토큰 이하의 짧은 대화형 작업에서는 Grok이 정말로 싸다. 참고로 Grok은 배치 API가 없어 비동기 50% 할인은 받을 수 없고, 콘솔의 Playground로 과금 없이 먼저 테스트해 볼 수 있다.

할인과 프로모션 — 진짜 레버는 단가가 아니라 캐싱이다

네 회사의 단가를 다 늘어놓았지만, 실제 청구서를 가장 크게 움직이는 건 표의 기본 단가가 아니라 그 위에 겹치는 할인들이다. 세 가지 레버가 있는데, 아래 순서대로 효과가 크다.

할인	OpenAI	Anthropic	Google	xAI
프롬프트/컨텍스트 캐싱	캐시 읽기 0.1배 (90%↓)	캐시 읽기 0.05배 (95%↓)	암묵적 캐싱 최대 95%↓	캐시된 input 약 0.25배
배치(비동기) 50% 할인	있음	있음	있음	없음
기간 한정 도입가	버전별 상이	Sonnet 도입가 영구 전환	다수 (만료일 명시)	구형 세대 자동 인하

표 설명. 이 비교표의 핵심 메시지는 "할인은 회사를 가로질러 거의 보편적이지만, 효과의 크기와 조건은 제각각"이라는 것이다. 가장 센 레버는 캐싱이다 — 시스템 프롬프트나 긴 참조 문서처럼 매번 똑같이 들어가는 입력을 한 번만 캐시해 두면, 그 부분의 입력 값이 Anthropic·Google 기준 최대 95%까지 사라진다. 에이전트처럼 같은 지시문을 수천 번 반복하는 워크로드라면 이 하나로 input 비용이 20분의 1로 줄 수 있어, 표의 기본 단가 차이(2달러 대 1.25달러 같은)는 반올림 오차가 된다. 두 번째 레버인 배치 할인은 "지금 당장 답이 필요 없는" 작업을 비동기로 모아 돌리면 input·output 모두 절반이 되는데, 세 회사는 제공하고 xAI만 없다. 세 번째로 도입가는 앞서 본 Gemini처럼 날짜가 지나면 사라지니, 할인 자체보다 그 만료일이 예산 계획에 더 중요하다. 반대로 Anthropic은 Sonnet의 한정 도입가를 아예 영구 단가로 굳혀 예정됐던 인상을 취소했다 — 같은 "도입가"라도 방향이 반대로 갈 수 있다는 뜻이다.

단가표의 함정 — 네 개의 숨은 변수

이제 처음의 결론으로 돌아오자. 왜 표에서 제일 싸 보인 모델이 청구서에서 뒤집히는가? 표의 "100만 토큰당 X달러"라는 숫자가 사실은 네 개의 변수 위에 얹힌 겉면이기 때문이다.

다이어그램 설명. 이 흐름이 말하는 건 "표의 단가에서 실제 청구액까지 가는 길에 네 개의 관문이 있다"는 것이다. 맨 위 표 단가에서 출발해 토크나이저가 글을 몇 토큰으로 쪼개는지가 첫 관문이고(같은 분량이라도 토큰 수가 달라 같은 단가가 같은 비용이 아니다), 그다음 반복 입력을 캐싱하는지가 가장 크게 금액을 가르며, 비동기 배치로 절반을 더 깎을 수 있는지, 마지막으로 지금 쓰는 단가가 기간 한정인지가 차례로 걸러져 맨 아래 실제 청구액이 결정된다. 왜 이 순서가 중요한가? 단가표만 보고 고르는 사람은 맨 위 관문에서 판단을 멈추지만, 실제 비용은 가운데 두 관문(캐싱·배치)에서 훨씬 크게 갈리기 때문이다. 캐싱 하나로 입력 비용이 20분의 1이 될 수 있는데 단가 2달러와 1.25달러를 비교하며 고민하는 건, 큰 수도꼭지를 열어 둔 채 물컵 하나를 아끼는 격이다. 놓치기 쉬운 함정은 이 그림을 "무조건 캐싱만 켜면 된다"로 읽는 것이다 — 캐싱은 입력이 실제로 반복될 때만 이득이고, 매번 다른 짧은 질문만 던지는 워크로드에서는 오히려 캐시 쓰기 비용(기본 input의 1.25~2배)만 더 든다.

그래서 네 회사를 실제로 고를 때의 순서는 이렇다. 먼저 내 워크로드가 "같은 입력을 반복하는가(캐싱 이득), 답을 즉시 받아야 하는가(배치 불가), 프롬프트가 긴가(장문 가산·토크나이저)"를 정한다. 그 성격이 정해지면 비로소 표의 단가가 의미를 가진다. 짧은 대화형이면 Grok 4.7이 싸고, 같은 지시문을 반복하는 에이전트면 캐시 절감률이 가장 높은 Anthropic·Google이 유리하며, 당장 예산을 길게 고정해야 한다면 도입가 만료일이 없는 상시 단가를 골라야 한다.

정리 — 숫자를 비교하기 전에 내 워크로드부터 본다

네 회사의 토큰 단가를 한 줄로 요약하면, 플래그십 output 기준 Grok 4.7이 6달러로 가장 싸고 GPT-5.5가 30달러로 가장 비싸며, 그 사이를 Opus 5.5와 Gemini 4 Argon이 채운다. 하지만 이 순위는 비교의 끝이 아니라 시작이다. 같은 단가라도 토크나이저가 다르면 같은 글의 비용이 다르고, 캐싱과 배치는 그 단가를 최대 95%·50%까지 깎으며, Gemini의 매력적인 숫자 상당수는 올해 말이면 두 배가 된다.

그러니 "어느 회사가 제일 싼가"라는 질문은 "내 워크로드가 어떤 모양인가"라는 질문으로 먼저 바꿔야 한다. 반복 입력이 많다면 캐시 절감률을, 급하지 않은 대량 작업이라면 배치 할인을, 긴 문서를 다룬다면 장문 가산과 토크나이저를 본다. 가격표의 숫자는 그 모양이 정해진 뒤에야 비로소 제 값을 한다. 집에서 작은 서버를 돌리는 입장에서 이 글을 쓰며 내린 결론도 같다 — 청구서를 줄이려면 제일 먼저 할 일은 더 싼 회사를 찾는 것이 아니라, 내가 같은 입력을 몇 번이나 반복해서 보내고 있는지를 세어 보는 것이다.

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참고한 공개 자료:

• Anthropic — Claude 모델 가격표: https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing
• OpenAI — API 가격: https://developers.openai.com/api/docs/pricing
• Google — Gemini API 가격: https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing
• xAI — Grok API 가격: https://docs.x.ai/developers/pricing

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이 글은 생성형 AI의 도움을 받아 작성되었습니다. 원본 자료를 기반으로 AI가 초안을 생성하고, 작성자가 검토·편집하였습니다.