OpenAI와 Anthropic은 왜 LLM 가격을 최대 80%나 내렸을까?

 

 

요즘 AI 코딩 에이전트를 쓰다 보면 한 가지 재미있는 변화를 느끼게 됩니다. 불과 몇 달 사이에 모델은 더 똑똑해졌는데, 가격은 오히려 크게 떨어졌다는 점입니다. 미국의 데이터 사이언티스트 Max Woolf가 이 현상을 정리한 글을 읽고, 핵심 내용을 제 나름대로 정리해 보았습니다.

 

 

몇 달 만에 벌어진 가격 전쟁

 

2026년 6월부터 10월까지, 두 회사는 마치 주고받기라도 하듯 가격을 내렸습니다.

 

- OpenAI : 6월 말 출시한 소형 모델 GPT-5.6 Luna의 가격을 한 달 만에 80% 인하했습니다. 이어서 9월에는 GPT-6 Sol을 이전 세대의 절반 가격으로 내놓았고, 일주일 뒤 성능을 끌어올린 GPT-6.1 Sol에서는 캐시 가격까지 반으로 줄였습니다. 누적으로 보면 무려 75% 정도 저렴해진 셈입니다.

-- Anthropic : 출시 기념 한정이라던 Sonnet 5의 할인가를 정식 가격으로 굳혔고, Fable 5.1에서는 캐시 읽기 비용을 75% 낮췄습니다. 9월에 나온 Opus 5.5는 이전 Opus 5보다 서빙에 필요한 연산량이 적다며, 전체 사용 비용을 약 40~60% 줄였습니다.

 

재미있는 건 GPT-6 Sol과 Opus 5.5가 같은 날 발표되었다는 점입니다. 서로를 의식한 가격 경쟁이라고 봐도 무리가 없을 것 같습니다.

 

 

숨은 핵심, "캐시 읽기" 비용

 

여기서 개발자라면 꼭 알아두면 좋은 부분이 있습니다. LLM 가격표에는 보통 입력/출력/캐시 읽기 가격이 따로 적혀 있는데요. 에이전트 코딩에서는 매 턴마다 이전 대화 전체를 캐시로 다시 읽기 때문에, 전체 토큰 비용의 대부분(96~99%)이 캐시 읽기에서 나온다고 합니다.

 

그래서 캐시 가격이 75% 떨어지면 실제 사용 비용도 70% 이상 줄어드는 효과가 생깁니다. 가격표 맨 끝에 작게 붙어 있는 숫자라고 무시하면 안 되겠죠?

 

 

왜 이렇게까지 내렸을까?

 

글쓴이는 몇 가지 이유를 짚고 있습니다.

 

1) 모델이 "범용품"이 되어버렸다 요즘은 OpenRouter 같은 서비스에서 API 문자열 하나만 바꾸면 다른 모델로 갈아탈 수 있습니다. 갈아타는 비용이 거의 없으니, 비슷한 성능이면 싼 쪽으로 옮겨가는 게 당연합니다.

 

2) 오픈 웨이트 모델의 거센 추격 DeepSeek V4.1 Flash는 아주 저렴한 가격에 성능이 크게 올랐고, OpenRouter에서만 이 모델을 서비스하는 업체가 29곳이나 된다고 합니다. Moonshot AI의 Kimi K3.1 Pro는 Opus 5.5에 근접한 성능을 내면서도 입출력 가격은 절반 수준입니다. 여러 업체가 같은 모델을 호스팅하며 경쟁하니, 가격은 자연스럽게 원가 근처까지 내려갈 수밖에 없습니다.

 

3) 인프라 효율 향상 모델 서빙 기술 자체가 좋아져서 실제 원가가 낮아진 부분도 분명히 있다고 봅니다.

 

4) IPO를 앞둔 묘한 타이밍 두 회사 모두 상장을 앞두고 있다는 소문이 있는데, 주 수입원의 가격을 이렇게 내리는 건 언뜻 보면 이해하기 어렵습니다. 다만 추론 자체의 이익률은 꽤 높다는 보도도 있어, 여유가 있으니 내릴 수 있었던 것일지도 모르겠습니다.

 

 

"언젠가 토큰 가격이 폭등한다"는 주장은?

 

일부에서는 지금 가격이 사용자를 끌어들이기 위한 미끼이고, 나중에 "진짜 가격"으로 크게 오를 거라고 말합니다. 과거 우버와 리프트가 그랬던 것처럼요.

 

하지만 글쓴이의 생각은 다릅니다. LLM 시장은 두 회사가 가격을 마음대로 정할 수 있는 독과점 구조가 아니고, 진입 장벽도 생각보다 낮습니다. 수많은 추론 업체가 비슷한 품질의 모델을 비슷한 가격에 계속 제공하는 한, 가격은 오르기보다 오히려 더 내려갈 가능성이 높다는 것입니다.

 

물론 구독 상품은 이야기가 조금 다릅니다. 실제로 OpenAI는 GPT-6.1 Sol 발표와 함께 Codex 최상위 요금제의 사용량 한도를 절반으로 줄였는데요. "모델이 효율적이 되었으니까"라는 이유였습니다. 틀린 말은 아니지만... 살짝 웃음이 나오는 대목입니다.

 

 

마무리하며...

 

정리하면, 이번 가격 인하는 경쟁사 견제, 오픈 웨이트 모델의 압박, 인프라 효율화가 한꺼번에 맞물린 결과라고 볼 수 있습니다.

 

AI 코딩 도구를 매일 쓰는 개발자 입장에서는 그저 반가운 소식이죠. 같은 비용으로 더 좋은 모델을 더 많이 쓸 수 있게 되었으니까요.

 

다만 앞으로는 가격표를 볼 때 입출력 단가뿐 아니라 캐시 읽기 단가도 꼭 함께 확인해 보시길 추천드립니다. 에이전트를 많이 쓰는 분이라면 실제 청구서에서 큰 차이를 느끼실 거예요!

 

참고 : Max Woolf, "OpenAI and Anthropic cut their LLM prices by up to 80% within a few months. Why?" (minimaxir.com, 2026.10.25)

 

 

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