오픈AI와 앤스로픽은 왜 LLM 가격을 크게 내렸나

오픈AI와 앤스로픽은 몇 달 사이 주요 언어 모델의 가격을 최대 80% 낮췄다. 맥스 울프(Max Woolf)는 오픈 가중치 모델과 추론 제공업체 간 경쟁, 모델 운영 효율 향상, 기업공개(IPO)를 앞둔 두 회사의 사업 전략이 가격 인하에 영향을 줬을 가능성을 살핀다.

2026년 6월 오픈AI는 GPT-5.6 Sol을 GPT-5.5와 같은 가격인 입력 100만 토큰당 5달러, 출력 100만 토큰당 30달러, 캐시 읽기 100만 토큰당 0.50달러로 발표했다. 더 저렴한 용도를 겨냥한 소형 모델 Luna는 1달러·6달러·0.10달러였다. 앤스로픽은 Claude Sonnet 5를 입력 2달러·출력 10달러·캐시 읽기 0.20달러에 출시했다. 출시 가격은 처음엔 임시 할인으로 안내됐지만, 8월 영구 가격으로 바뀌었다.

7월에는 앤스로픽이 Claude Opus 5를 5달러·25달러·0.50달러에 내놨다. 오픈AI는 GPT-5.6 Luna 가격을 80% 내려 0.20달러·1.20달러·0.02달러로 조정했다. 8월에는 GPT-5.6 Sol 가격도 3개월간 약 20% 인하했다.

9월 앤스로픽은 Fable 5.1의 캐시 읽기 가격을 이전 버전보다 75% 낮춘 0.25달러로 책정했다. 오픈AI의 GPT-6 Astra는 비슷한 크기와 성능을 갖췄지만 캐시 읽기 가격은 1달러였다. 같은 달 나온 GPT-6 Sol은 입력·출력 가격을 이전 Sol의 절반으로 낮췄고, Claude Opus 5.5는 Opus 5보다 입력·출력 가격을 20% 내리고 캐시 읽기 가격도 인하했다. 울프는 이를 종합해 Opus 5.5의 총 사용 비용이 40~60% 줄었다고 설명한다. 오픈AI는 일주일 뒤 GPT-6.1 Sol을 발표하면서 캐시 읽기 가격을 절반인 0.10달러로 낮췄다. 울프는 이를 포함해 해당 모델 계열의 비용이 누적으로 75% 낮아졌다고 본다.

가격 인하를 압박하는 경쟁

울프는 코딩 에이전트에서 캐시 읽기가 전체 토큰 지출의 96~99%를 차지하고, 캐시 적중률은 인프라에 따라 약 90~100%라고 설명한다. 따라서 캐시 읽기 가격을 75% 내리면 실제 모델 사용 비용도 약 70~75% 줄어들 수 있다.

그는 에이전트용 모델을 바꿔 시험하기 쉬워지면서 모델이 상품처럼 취급되고, 경쟁사가 제공하는 대체 모델도 많아져 가격 경쟁이 강해졌다고 본다. 오픈 가중치 모델을 여러 추론 업체가 호스팅하는 구조도 선택지를 넓힌다. 울프에 따르면 DeepSeek V4 Flash 1017은 OpenRouter에서 29개 업체가 제공하며, 캐시 읽기 가격이 낮아 표시 가격보다 실제 비용이 더 낮아질 수 있다. 그는 GPT-5.6 Luna의 80% 가격 인하가 이런 저가 소형 모델과 경쟁하려는 조치였을 가능성을 제기한다.

울프는 오픈 가중치 모델의 성능도 따라붙고 있다고 지적한다. Moonshot AI가 발표한 Kimi K3.1 Pro는 Artificial Analysis 지수에서 Claude Opus 5.5와 비슷한 점수를 기록했고, 입력·출력 가격은 절반인 2달러·10달러, 캐시 읽기 가격은 같은 0.20달러로 소개됐다. 다만 이 비교는 해당 지수의 점수에 근거한 것이다.

IPO와 이용료의 변화

오픈AI와 앤스로픽이 IPO를 준비한다는 보도가 나오는 가운데, 두 회사의 가격 인하는 외부 투자자에게는 설명이 필요한 선택일 수 있다. 울프는 두 회사가 연구개발과 인프라 확장으로 큰 손실을 내고 있다는 보도가 있지만, 최근 에이전트 사용 증가가 재무 상황에 미친 영향은 그 보도에 반영되지 않았을 수 있다고 덧붙인다. 추론에서 토큰당 이익률이 높다는 보도도 있지만, 가격 인하 뒤 실제 수익성이 어느 정도인지는 불분명하다고 본다.

가격 인하가 이용자의 지출을 늘린다고 단정하기도 어렵다. 울프는 GPT-6.1 Sol의 사용 비용이 크게 낮아진 뒤 Codex 구독 사용량 한도를 기존의 5분의 1로 줄였다고 말한다. 같은 모델로 더 효율적으로 쓸 수 있게 되면 이용자가 전체 지출을 늘리지 않을 수도 있다는 사례다. 오픈AI는 GPT-6.1 Sol 발표와 함께 월 200달러 요금제의 Codex 사용 한도를 50% 줄였으며, 그 이유로 모델 효율 향상을 들었다.

울프는 토큰 가격이 곧 급등할 것이라는 전망은 최근의 가격 하락 추세와 맞지 않는다고 주장한다. 추론 업체가 토큰당 수익보다 낮은 비용으로 서비스를 제공할 수 있는 한 경쟁은 계속될 수 있고, 수익성이 없는 모델은 제공업체가 중단할 수 있다는 설명이다. 한편 그는 Opus 5.5처럼 더 적은 연산으로 제공할 수 있는 모델의 효율 향상도 가격 인하 요인일 수 있다고 본다. 다만 두 회사의 구독 상품 수익성이나 향후 가격 변화는 확정할 수 없다고 덧붙인다.