같은 고객 문의 하나, Claude와 Gemini는 각각 얼마를 청구했나

단가표에서 더 싼 모델이 실제 청구액은 2.5배 더 나왔다. 눈에 보이지 않는 추론 토큰이 출력 과금의 85%를 차지한 실측 기록.

같은 일, 모델만 바꿨을 때 — 1M 토큰당 단가입력 / 출력 · USD (세전) · 낮을수록 저렴
입력출력
Claude Opus 5$5$25gpt-5.6-sol$5$30Gemini 3.1 Pro$2$12Claude Sonnet 5$2$10gpt-5.6-terra$2$12Gemini 3.7 Flash$0.75$3.75deepseek-v4-pro$0.66$1.98deepseek-v4-flash$0.22$0.66
AI물가 관측 데이터 · 공식 출처 대조

단가표만 보고 모델을 고르면 틀린다 — 는 말은 많다. 얼마나 틀리는지 숫자로 재봤다.

실험

배송 지연에 항의하는 쇼핑몰 고객 문의 하나를 만들어, 같은 프롬프트(상담원 역할 + 답변 규칙 + 문의문, 한국어 약 640자)를 두 모델에 각 3회씩 실제 호출했다. 비용은 API가 돌려주는 usage(토큰 사용량) 실측값에 각 사 공식 단가를 곱해 계산했고(USD), 아래 수치는 3회 중앙값이다.

  • Claude Sonnet 5 — 입력 $2 / 출력 $10 (1M 토큰당)
  • Gemini Flash (3.5) — 입력 $1.5 / 출력 $9

단가표 기준으로는 Gemini Flash가 입력 25%, 출력 10% 더 싸다.

결과

Claude Sonnet 5 Gemini Flash
입력 토큰 364 212
출력 토큰 (과금 기준) 540 1,689
— 그중 추론(thinking) 0 1,439
답변 길이 522자 449자
1회 비용 $0.0061 $0.0155

단가가 더 싼 모델의 청구액이 2.5배 더 나왔다.

돈이 어디서 샜나

Gemini Flash는 449자짜리 답변을 쓰기 위해 눈에 보이지 않는 "생각"에 1,439토큰을 썼다. 추론(thinking) 토큰은 화면에 표시되지 않지만 출력 요금으로 그대로 청구된다. 이 실험에서는 출력 과금의 85%가 답변이 아니라 생각값이었다.

입력 쪽은 반대 방향의 왜곡이 있다. 같은 한국어 프롬프트가 Claude에서는 364토큰, Gemini에서는 212토큰으로 집계됐다 — 토크나이저(문장을 토큰으로 쪼개는 방식)가 달라서다. 1.7배 차이는 본지의 한국어 토큰 효율 실측에서 측정한 두 모델의 효율비와 일치한다. 즉 "1M 토큰당 얼마"의 1M 토큰 자체가 모델마다 다른 양의 한국어다.

두 효과를 합치면 단가표는 이중으로 왜곡된다. 단가는 싼데 토큰을 많이 세는 모델이 있고, 답변보다 생각에 돈을 쓰는 모델이 있다. 실제 비용은 실제로 호출해봐야만 나온다.

답변 품질은?

둘 다 요구한 형식(사과→원인→해결→보상)을 지켰다. Claude는 보상 금액(적립금 3,000원)까지 구체적으로 제시했고, Gemini는 좀 더 짧고 담백했다. 품질 판단은 독자 몫이라 결과 원문은 비교 리포트에 그대로 실었다.

한계와 다음

이 실측은 시나리오 1개, 모델 2개, 각 3회다. 일반화가 아니라 "단가표가 뒤집힐 수 있음"의 실증 사례로 읽어야 한다. 같은 조건을 반복할 수 있도록 프롬프트와 원시 사용량은 고정된 실측 리포트로 보관한다.

참고

  • 단가 출처: 각 사 공식 요금 문서 (2026-07-10 수집)
  • Claude 비용에는 $2/$10가 적용됐다. 한때 9월 $3/$15 인상이 예고됐으나 철회돼 이 단가가 표준가로 굳었고, 그 결과 1회 비용에서 Gemini Flash($0.0155) 대비 우위는 더 확고해졌다.