2026년 하반기 AI API 가격 비교 : GPT·Claude·Gemini·DeepSeek 100만 토큰 비용 총정리

Shai | AI Harness Developer

 

AI 서비스를 처음 만들 때는 아무래도 모델 성능부터 보게 돼요. 저도 새로운 모델이 나오면 벤치마크나 코딩 성능, 추론 능력부터 확인하는 편인데요.

 

그런데 실제 서비스를 만들어서 운영 비용까지 계산하기 시작하면 결국 다시 가격표로 돌아오게 됩니다.

 

테스트 단계에서는 100만 토큰당 몇 달러 차이가 별것 아닌 것처럼 보여요. 개인 프로젝트에서 하루 몇 번 호출하는 정도라면 실제로 큰 부담도 아니고요.

 

그런데 사용자가 늘어나면 이야기가 달라집니다.

 

사용자 1,000명이 하루에 10번씩 AI에게 질문하는 서비스를 하나 가정해볼게요. 질문 한 번에 입력 1,000토큰, 답변으로 출력 1,000토큰이 발생한다면 한 달 입력량만 약 3억 토큰, 출력량 역시 약 3억 토큰이 됩니다.

 

이 정도 규모가 되면

“어떤 모델이 더 똑똑한가?”

만큼이나

“같은 서비스를 운영하는 데 얼마가 드는가?”

가 중요해져요.

 

저도 AI 모델을 비교할 때 단순히 벤치마크 점수만 보지는 않아요. 실제 서비스에서는 성능이 조금 더 높은 모델보다, 필요한 품질을 만족하면서 비용을 안정적으로 관리할 수 있는 모델이 더 적합한 경우도 많거든요.

 

그래서 이번 글에서는 2026년 9월 29일 기준 OpenAI의 GPT-6 Sol, Anthropic의 Claude Sonnet 5, Google의 Gemini 3.8 Flash, DeepSeek의 V4.1 Flash를 같은 기준에 놓고 살펴보려고 해요.

 

단순히 공식 가격표만 옮겨 적는 것이 아니라, 실제 서비스에서 어느 정도의 비용이 발생하는지까지 계산해보겠습니다.

 

앞으로 이 블로그에서 여러 AI 서비스와 SaaS 비용을 비교할 예정인데요. 이번 글을 API 가격비교의 기준점으로 삼으려고 합니다.

 

다만 시작하기 전에 한 가지는 꼭 말씀드리고 싶어요.

 

API가 싸다고 해서 무조건 더 좋은 모델이라는 뜻은 아닙니다.

 

모델마다 추론 능력, 코딩 성능, 응답 속도, 컨텍스트 길이, 멀티모달 기능, 도구 사용 능력 등이 모두 달라요.

 

이번 글에서는 어디까지나 API 사용 비용을 중심으로 비교합니다.

 

가격표만 보고 모델의 우열까지 판단하면 안 돼요.

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AI API 가격, 같은 기준으로 맞춰보면 얼마나 차이 날까?

AI 회사들의 가격표를 보다 보면 생각보다 비교하기가 쉽지 않습니다.

 

어떤 회사는 일반 입력과 캐시 입력 가격을 따로 표시하고, 어떤 회사는 Standard와 Batch 가격을 구분해요.

 

DeepSeek처럼 사용하는 시간에 따라 가격이 달라지는 서비스도 있습니다.

 

그래서 이번 API 가격비교에서는 가장 기본적인 **표준 API 호출과 100만 토큰(1M Tokens)**을 기준으로 비교해볼게요.

 

OpenAI의 GPT-6 Sol은 표준, Short context 기준으로 입력 100만 토큰당 2달러, 캐시된 입력은 0.20달러, 출력은 10달러입니다.

 

Anthropic의 Claude Sonnet 5도 표준 API 기준으로 입력 100만 토큰당 2달러, 출력은 10달러예요.

 

Google Gemini 3.8 Flash는 2026년 12월 31일까지 입력 100만 토큰당 0.75달러, 출력은 3.75달러가 적용됩니다.

 

DeepSeek V4.1 Flash는 캐시 미적중 기준 피크 시간에는 입력 100만 토큰당 0.30달러, 출력은 1.20달러예요.

 

오프피크 시간에는 입력 0.15달러, 출력 0.60달러로 내려갑니다.

 

한눈에 비교하면 다음과 같아요.

 

회사모델입력 100만 토큰출력 100만 토큰입력·출력 각각 100만 사용

OpenAI	GPT-6 Sol	$2.00	$10.00	$12.00
Anthropic	Claude Sonnet 5	$2.00	$10.00	$12.00
Google	Gemini 3.8 Flash	$0.75	$3.75	$4.50
DeepSeek	V4.1 Flash 피크	$0.30	$1.20	$1.50
DeepSeek	V4.1 Flash 오프피크	$0.15	$0.60	$0.75

 

표를 보면 DeepSeek와 Gemini 쪽이 상당히 저렴해 보이죠.

 

그런데 여기에서 많은 분들이 한 번쯤 헷갈리는 부분이 있습니다.

 

“GPT 입력 가격이 2달러라면 100만 토큰을 사용했을 때 2달러 아닌가요?”

 

꼭 그렇지는 않아요.

 

AI API는 대부분 입력 토큰과 출력 토큰의 가격이 따로 책정됩니다.

 

GPT-6 Sol에서 입력 100만 토큰과 출력 100만 토큰을 각각 사용했다면 입력 2달러와 출력 10달러가 합쳐져 총 12달러가 발생합니다.

 

Claude Sonnet 5 역시 같은 조건이라면 12달러예요.

 

Gemini 3.8 Flash는 4.50달러, DeepSeek V4.1 Flash는 피크 시간 기준 1.50달러, 오프피크 기준 0.75달러가 됩니다.

 

특히 중요한 것은 출력 토큰 가격이에요.

 

대부분의 AI 모델은 입력보다 출력 토큰 단가가 훨씬 비쌉니다.

 

그래서 답변을 길게 생성하는 서비스라면 단순히 입력 가격만 보고 비용을 판단해서는 안 돼요.

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토큰을 모르면 API 가격표를 봐도 감이 잘 안 와요

AI API를 처음 접하면 가장 낯선 단어 중 하나가 바로 토큰(Token)이에요.

 

쉽게 말하면 AI가 텍스트를 읽고 생성할 때 사용하는 계산 단위라고 생각하면 됩니다.

 

사용자가 AI에게 질문을 보내면 입력 토큰, AI가 답변을 생성하면 출력 토큰이 발생해요.

 

여기서 또 하나 많이 오해하는 부분이 있습니다.

 

한 글자나 한 단어가 무조건 1토큰인 것은 아니에요.

 

한국어와 영어의 토큰 처리 방식이 다를 수 있고, 사용하는 모델의 토크나이저에 따라서도 결과가 달라질 수 있습니다.

 

그래서 문장을 눈으로 보고 정확한 토큰 수를 계산하려고 하기보다는 실제 API 사용량을 확인하는 것이 가장 정확해요.

 

API 비용 계산 방식 자체는 어렵지 않습니다.

 

입력 비용은

입력 토큰 ÷ 1,000,000 × 입력 단가

 

출력 비용은

출력 토큰 ÷ 1,000,000 × 출력 단가

로 계산하면 돼요.

 

예를 들어 한 달 동안 GPT-6 Sol을 사용하면서 입력 1,000만 토큰과 출력 500만 토큰이 발생했다고 해볼게요.

 

입력 비용은

1,000만 ÷ 100만 × $2

즉 20달러예요.

 

출력 비용은

500만 ÷ 100만 × $10

즉 50달러가 됩니다.

 

총 API 비용은 70달러예요.

 

여기서 재미있는 점이 하나 있습니다.

 

입력 토큰은 1,000만 개이고 출력은 그 절반인 500만 개밖에 되지 않는데, 비용은 오히려 출력 쪽이 훨씬 높습니다.

 

그래서 실제 AI 서비스를 최적화할 때는 프롬프트 길이를 줄이는 것도 중요하지만, 불필요하게 긴 답변을 생성하지 않도록 조절하는 것도 꽤 중요해요.

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사용자 1,000명이 매일 AI를 사용한다면?

이번에는 조금 더 현실적인 사례로 계산해볼게요.

 

사용자 1,000명이 사용하는 AI 서비스가 있다고 가정하겠습니다.

 

한 명이 하루 평균 10번 질문하고, 질문 한 번마다 입력 1,000토큰과 출력 1,000토큰이 발생한다고 해볼게요.

 

그러면 하루 입력 토큰은

1,000명 × 10회 × 1,000토큰

즉 1,000만 토큰입니다.

 

출력 역시 하루 1,000만 토큰이 발생해요.

 

한 달을 30일로 계산하면 입력 약 3억 토큰, 출력 약 3억 토큰이 됩니다.

 

이 값을 각각의 모델 가격에 적용해볼게요.

 

GPT-6 Sol은 입력 비용이 600달러, 출력이 3,000달러이므로 월 약 3,600달러입니다.

 

Claude Sonnet 5 역시 이번 비교에서 사용한 표준 입력·출력 가격이 같기 때문에 약 3,600달러가 나옵니다.

 

Gemini 3.8 Flash는 2026년 말까지 적용되는 가격으로 계산하면 입력 225달러, 출력 1,125달러로 총 1,350달러예요.

 

DeepSeek V4.1 Flash는 모든 요청이 피크 시간에 발생했다고 가정하면 입력 90달러와 출력 360달러를 합쳐 450달러입니다.

 

반대로 모든 작업을 오프피크 시간에 처리할 수 있다고 단순 가정하면 입력 45달러와 출력 180달러를 합쳐 225달러까지 내려갑니다.

 

모델입력 3억 토큰출력 3억 토큰월 예상 비용

AI서비스	입력 비용	출력 비용	합계 비용
GPT-6 Sol	$600	$3,000	$3,600
Claude Sonnet 5	$600	$3,000	$3,600
Gemini 3.8 Flash	$225	$1,125	$1,350
DeepSeek V4.1 Flash 피크	$90	$360	$450
DeepSeek V4.1 Flash 오프피크	$45	$180	$225

※ 같은 3억 토큰이라도 실제 청구금액은 컨텍스트 길이, 캐시 적중률, Batch 사용 여부, Thinking Token 등에 따라 달라질 수 있어요. 위 계산은 모델별 기본 단가 차이를 이해하기 위한 단순 비교입니다.

 

100만 토큰 가격만 볼 때는 몇 달러 차이였는데, 사용량을 월 3억 토큰까지 올려보니 느낌이 확 달라지죠.

 

실제로 AI 서비스를 만들어본 분이라면 아마 공감하실 거예요.

 

개발 초기에는 호출량이 많지 않아서 원가를 대충 계산해도 크게 문제가 되지 않습니다.

 

그런데 사용자가 늘어나기 시작하면 토큰 몇백 개를 줄이는 것, 캐시 적중률을 높이는 것까지 신경 쓰게 됩니다.

 

다만 위 표가 실제 청구금액과 완전히 동일하다고 생각하면 안 돼요.

 

대화 기록을 얼마나 다시 보내는지, 시스템 프롬프트가 얼마나 긴지, 캐시가 얼마나 적중하는지, 검색이나 도구를 호출하는지 등에 따라 비용은 달라질 수 있습니다.

 

그래도 서비스를 기획하는 단계에서

“월 200달러 수준인지”

“2,000달러인지”

“20,000달러까지 갈 수 있는지”

규모를 파악하는 데는 이런 방식의 계산이 상당히 유용합니다.

 

저도 API 가격비교를 할 때 미래 청구금액을 1달러 단위까지 맞추려고 하지는 않아요.

 

먼저 사용자 한 명이 하루에 얼마나 호출할지, 평균 입력과 출력 길이가 어느 정도일지 가정합니다.

 

그 기준 시나리오를 하나 만들어두면 모델을 바꿨을 때 비용이 어떻게 변하는지 금방 확인할 수 있어요.

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GPT-6 Sol은 캐시를 활용하면 비용 차이가 커져요

OpenAI GPT-6 Sol의 경우 일반 입력이 100만 토큰당 2달러인데, 캐시된 입력은 0.20달러입니다.

 

무려 10배 차이예요.

 

예를 들어 회사 내부 문서를 기반으로 답변하는 AI 챗봇을 생각해볼게요.

 

매 요청마다 동일한 시스템 지침이나 반복되는 문서 내용을 함께 보내야 한다면 중복되는 입력이 상당히 많아질 수 있습니다.

 

이런 경우 캐시가 제대로 활용된다면 비용을 크게 줄일 수 있어요.

 

하지만 한 가지 주의할 점도 있습니다.

 

“캐시 입력 가격이 0.20달러니까 모든 입력을 0.20달러로 계산하면 되겠네.”

라고 생각하면 안 됩니다.

 

실제로 캐시 조건을 충족해 재사용되는 입력 부분에만 캐시 가격이 적용됩니다.

 

그래서 서비스 초기 비용을 예상할 때는 일반 입력 단가를 기준으로 조금 보수적으로 잡고, 실제 운영 이후 캐시 적중률을 확인하면서 비용을 수정하는 것이 안전해요.

 

이런 조건을 동일하게 맞추는 과정이 API 가격비교에서 상당히 중요합니다.

 

Standard 가격과 Batch 가격, 캐시 가격을 뒤섞어서 표를 만들면 특정 서비스가 실제보다 훨씬 저렴해 보일 수 있거든요.

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Claude Sonnet 5는 Standard와 Batch를 구분해서 봐야 해요

Claude Sonnet 5의 표준 API 가격은 입력 100만 토큰당 2달러, 출력 10달러입니다.

 

그런데 Claude에는 Batch API라는 별도의 처리 방식도 있어요.

 

실시간으로 답변할 필요가 없는 대량 작업을 Batch 방식으로 처리하면 일반 API보다 낮은 단가가 적용될 수 있습니다.

 

그래서 인터넷에서 Claude API 가격을 검색하다 보면 어떤 곳에서는 입력 2달러라고 나오고, 어떤 곳에서는 1달러라고 나오는 경우가 있어요.

 

둘 중 하나가 반드시 틀린 것은 아닙니다.

 

하나는 Standard API 가격이고, 다른 하나는 Batch API 가격일 수 있어요.

 

사용자가 질문을 보내고 바로 답변을 받아야 하는 챗봇 서비스라면 Standard 가격을 보는 것이 자연스럽습니다.

 

반면 문서 수천 개를 밤사이에 요약하거나, 리뷰를 대량으로 분류하거나, 내부 데이터를 일괄 처리하는 작업이라면 Batch 방식이 더 적합할 수 있어요.

 

즉 단순히

“Claude가 100만 토큰당 얼마인가?”

라고 묻기보다는

“어떤 방식으로 처리할 것인가?”

를 같이 봐야 정확한 비용을 계산할 수 있습니다.

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Gemini 3.8 Flash는 2027년 가격까지 같이 봐야 해요

2026년 하반기 API 가격비교에서 Gemini 3.8 Flash는 상당히 눈에 띄는 모델이에요.

 

현재 Standard 유료 기준으로 입력 100만 토큰당 0.75달러, 출력 3.75달러이기 때문입니다.

 

그런데 이 가격만 보고 장기 서비스를 설계하면 문제가 생길 수 있어요.

 

Google은 현재 가격표에서 2027년 1월 1일부터 입력 가격을 1.50달러, 출력 가격을 7.50달러로 변경할 예정이라고 안내하고 있습니다.

 

현재 가격의 두 배 수준이에요.

 

예를 들어 2026년 10월에 서비스를 출시하면서 현재 Gemini 가격만 기준으로 향후 1년 운영비를 계산했다면, 2027년부터 실제 비용과 예상 비용 사이에 꽤 큰 차이가 생길 수 있습니다.

 

그래서 짧은 테스트 프로젝트라면 현재 가격으로 계산해도 괜찮지만, 장기 서비스를 준비한다면 가격 변경 이후 비용까지 함께 계산해보는 것이 좋습니다.

 

AI API 가격은 생각보다 자주 바뀌어요.

 

그래서 블로그 글이나 커뮤니티에서 본 과거 가격만 믿기보다는 실제 서비스 적용 전에는 공식 가격 페이지를 다시 확인하는 습관이 필요합니다.

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DeepSeek는 언제 호출하느냐에 따라서도 비용이 달라져요

DeepSeek V4.1 Flash는 이번 비교에서 가장 독특한 가격 정책을 가지고 있습니다.

 

같은 모델을 호출해도 시간대에 따라 API 가격이 달라져요.

 

공식 문서상 피크 시간은 월요일부터 금요일까지 UTC 기준 특정 시간대로 설정되어 있습니다.

 

이를 한국시간으로 바꾸면 대략

오전 10시~오후 1시

그리고

오후 3시~오후 7시

구간이 피크 시간에 해당합니다.

 

이 시간에는 캐시 미적중 입력 기준 100만 토큰당 0.30달러, 출력 1.20달러가 적용됩니다.

 

오프피크 시간에는 입력 0.15달러, 출력 0.60달러로 절반 수준까지 내려가요.

 

이 구조는 실제 서비스 설계에서도 꽤 흥미로운 포인트예요.

 

사용자가 실시간으로 질문하는 챗봇이라면 호출 시간을 마음대로 바꿀 수 없습니다.

 

하지만 대량의 문서 요약이나 리포트 생성, 데이터 분류처럼 몇 시간 늦게 처리해도 문제가 없는 업무라면 오프피크 시간에 작업을 몰아서 처리하는 방식도 생각해볼 수 있어요.

 

 

이처럼 API 가격비교를 할 때 단순히 모델 이름과 100만 토큰 가격만 보는 것보다 실제 과금 조건까지 확인하는 것이 중요합니다.

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가장 저렴한 API는 DeepSeek일까?

이번 글에서 비교한 단순 토큰 가격만 놓고 보면 DeepSeek V4.1 Flash가 가장 저렴합니다.

 

그다음은 현재 프로모션 가격이 적용되고 있는 Gemini 3.8 Flash이고요.

 

GPT-6 Sol과 Claude Sonnet 5는 표준 입력과 출력 가격이 동일합니다.

 

그렇다면 그냥 가장 저렴한 DeepSeek를 사용하면 될까요?

 

그렇게 단순하지는 않습니다.

 

가격은 숫자로 바로 비교할 수 있지만 모델의 성능은 업무마다 다르기 때문이에요.

 

예를 들어 A 모델은 하나의 요청만으로 원하는 코드를 만들어냈는데, B 모델은 같은 결과를 얻기 위해 세 번의 수정 요청이 필요하다고 해볼게요.

 

B 모델의 토큰 단가가 A 모델의 절반이라고 하더라도 실제 호출량이 세 배 늘어난다면 최종 작업 비용은 오히려 더 비싸질 수 있습니다.

 

이 부분은 실제 AI 서비스를 운영할 때 상당히 중요해요.

 

그래서 저는 모델 가격을 비교할 때

“토큰당 가장 저렴한 모델”

보다

“업무 하나를 성공적으로 끝내는 데 얼마가 드는 모델인가?”

를 보는 것이 더 현실적이라고 생각합니다.

 

자주 사용하는 프롬프트를 몇 개 정해놓고 모델별로 결과를 테스트해보는 것도 좋은 방법이에요.

 

결과 품질, 재시도 횟수, 평균 입력 토큰, 평균 출력 토큰을 같이 기록해보면 자신의 서비스에서 실제로 어떤 모델이 경제적인지 판단하기 훨씬 쉬워집니다.

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ChatGPT Plus를 결제하면 API도 무료일까?

이 부분도 처음 API를 접할 때 정말 많이 헷갈립니다.

 

이미 ChatGPT Plus나 다른 AI 유료 서비스를 매달 결제하고 있다면

“이미 돈 내고 있는데 API 사용료를 또 내야 하나?”

 

라는 생각이 자연스럽게 들 수 있어요.

 

하지만 일반적으로 ChatGPT 같은 채팅 서비스의 구독 요금과 개발자 API 사용료는 별도입니다.

 

즉 ChatGPT 유료 구독을 하고 있다고 해서 OpenAI API를 무료로 사용할 수 있는 것은 아니에요.

 

Claude 역시 채팅 서비스 구독과 개발자 API 사용료는 별도로 봐야 합니다.

 

이번 글에서 비교하고 있는 금액은 일반 소비자가 AI 웹사이트나 앱을 사용하는 월 구독료가 아니라, 개발자가 자신의 프로그램이나 서비스에서 모델을 호출할 때 발생하는 API 사용료입니다.

 

이 둘을 구분해두면 AI 가격표를 볼 때 훨씬 덜 헷갈려요.

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결국 가장 중요한 건 내 서비스의 사용 패턴이에요

API 비용을 줄이고 싶다면 가장 먼저 저렴한 모델을 찾게 됩니다.

 

물론 가격도 중요해요.

 

하지만 서비스를 실제로 운영해보면 어떤 요청을 어떤 모델에 보내는지가 비용에 더 큰 영향을 줄 때도 있습니다.

 

예를 들어 간단한 문서 분류나 짧은 텍스트 정리는 저렴하고 빠른 모델을 사용하고, 복잡한 추론이나 중요한 코딩 작업만 성능이 높은 모델에 보내는 식으로 구성할 수도 있어요.

 

모든 요청을 가장 비싼 모델 하나로 처리하는 것도 비효율적이고, 반대로 모든 작업을 가장 저렴한 모델 하나로 처리하다가 결과 품질 때문에 계속 다시 요청하는 것도 좋은 방법은 아닙니다.

 

캐싱이나 Batch API도 마찬가지예요.

 

실시간 처리가 필요하지 않다면 굳이 일반 실시간 가격을 지불할 필요가 없고, 반복되는 문맥이 많다면 캐시를 활용할 수 있는지 확인해볼 수 있습니다.

 

DeepSeek처럼 시간대에 따라 가격이 달라진다면 업무 특성에 따라 호출 시간을 조정할 수도 있고요.

 

결국 모델 가격, 프롬프트 구조, 답변 길이, 캐시, Batch 처리, 호출 시간 등을 함께 봐야 실제 운영비에 가까운 숫자가 나옵니다.

 

그래서 이번 API 가격비교에서 가장 기억해두셨으면 하는 내용은

“어떤 회사가 몇 달러 더 싸다”

는 사실 하나가 아닙니다.

 

공식 가격표의 조건을 동일하게 맞춘 뒤, 내 서비스의 실제 사용량을 넣어서 다시 계산해야 한다는 것.

 

이게 가장 중요합니다.

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결론 : 가격표는 모델 선택의 답안지가 아니라 출발점이에요

2026년 9월 29일 기준으로 비교하면 GPT-6 Sol은 입력 100만 토큰당 2달러, 출력 10달러예요.

 

Claude Sonnet 5 역시 표준 API 기준으로 입력 2달러, 출력 10달러입니다.

 

Gemini 3.8 Flash는 2026년 말까지 입력 0.75달러, 출력 3.75달러가 적용되고, 2027년부터는 가격 변경이 예정되어 있습니다.

 

DeepSeek V4.1 Flash는 피크 시간과 오프피크 시간에 따라 가격이 달라지고, 오프피크에서는 상당히 낮은 비용으로 사용할 수 있어요.

 

숫자만 보면 분명 가격 차이는 큽니다.

 

하지만 실제 서비스 비용은 모델의 성능, 재시도 횟수, 출력 길이, 캐시 적중률, Batch 사용 여부, 처리 시간에 따라 달라집니다.

 

그래서 저는 API 가격비교를 모델을 고르는 최종 답안지라기보다는 실제 테스트를 시작하기 위한 원가표에 가깝게 보는 편이에요.

 

처음에는 100만 토큰당 몇 달러 차이가 별것 아닌 것처럼 보여요.

 

하지만 서비스가 성장하면 그 몇 달러 차이가 월 수백 달러, 수천 달러의 차이로 커질 수 있습니다.

 

반대로 가장 저렴한 모델을 골랐는데 원하는 결과가 나오지 않아 계속 재시도한다면 예상했던 절감 효과가 사라질 수도 있어요.

 

결국 가장 좋은 방법은 공식 가격을 확인하고, 실제로 사용할 프롬프트와 데이터를 가지고 직접 테스트해보는 것입니다.

 

이번 글에서는 대표적인 네 가지 AI API의 가격 구조를 큰 틀에서 비교해봤어요.

 

AI API 요금은 변경될 수 있으니 실제 서비스에 적용하기 전에는 반드시 각 업체의 최신 공식 가격표를 다시 확인해주세요.

가격 확인 기준일 : 2026년 9월 29일

참고한 공식 자료

OpenAI API 공식 가격표 · Claude API 공식 가격표 · Gemini API 공식 가격표 · DeepSeek API 공식 가격표

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OpenAI API의 모델별 가격을 조금 더 자세히 비교해봤어요.

GPT-6 Astra·Sol·Luna의 입력·출력 비용과 실제 사용량별 계산이 궁금하다면 아래 글도 함께 참고해보세요.
→ 2026 OpenAI API 가격 비교 : OpenAI 모델별 100만 토큰 비용은 얼마일까?

2026 OpenAI API 가격 비교 : OpenAI 모델별 100만 토큰 비용은 얼마일까?

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OpenAI 모델별 가격을 비교해봤다면, 다음은 Claude를 볼 차례예요.
비슷한 용도의 모델이라도 토큰 단가와 캐시·Batch 정책이 달라 실제 운영비 차이가 꽤 큽니다.
→ 2026 Claude API 가격 비교 : Claude 모델별 100만 토큰 비용은 얼마일까?

2026 Claude API 가격 비교 : Claude 모델별 100만 토큰 비용은 얼마일까?

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Claude 모델별 비용을 확인했다면 다음은 Gemini를 비교해볼 차례예요. 특히 Gemini 3.8 Flash는 2026년 특별 가격과 2027년 이후 가격이 달라 장기 운영비를 따로 계산해볼 필요가 있습니다.
→ 2026 Gemini API 가격 비교 : Gemini 모델별 100만 토큰 비용은 얼마일까?

2026 Gemini API 가격 비교 : Gemini 모델별 100만 토큰 비용은 얼마일까?