2026년 6월 말부터 9월 말까지 OpenAI와 Anthropic은 주력 모델 가격을 연달아 낮췄다. 가장 큰 폭은 작은 모델 GPT-5.6 Luna로, 7월 30일에 입력·출력·캐시 읽기 가격이 모두 80% 내려갔다. 데이터 과학자 맥스 울프(Max Woolf)는 이 흐름을 정리하면서 한 가지를 물었다. 매출의 중심인 가격을 이렇게 깎는 회사는 무엇을 노리는 걸까.
가격표가 실제로 얼마나 바뀌었나
가격은 입력, 출력, 캐시 읽기를 100만 토큰 기준으로 나눠 표기한다. 캐시 읽기는 이미 보낸 대화를 다시 불러올 때 내는 값인데, 코딩 에이전트처럼 대화가 길게 이어지는 작업에서는 전체 토큰 비용의 96~99%가 여기서 나온다. 울프는 캐시가 90~100% 적중한다고 보면, 캐시 읽기 가격을 75% 낮추는 것이 곧 이용 비용을 70~75% 낮추는 일이라고 계산했다. 입력·출력 가격만 보면 놓치기 쉬운 부분이다.
GPT-5.6 Sol은 6월에 $5 / $30 / $0.50이었고, 9월 29일 나온 GPT-6.1 Sol은 $2 / $10 / $0.10이다. Anthropic의 Claude Opus 5는 7월에 $5 / $25 / $0.50이었는데, 9월 22일 공개된 Opus 5.5는 $4 / $20 / $0.20이다. Anthropic은 Opus 5.5가 Opus 5보다 서빙에 필요한 컴퓨팅이 적어 가격에 반영했다고 밝혔다.
사용량은 늘고 토큰당 가격은 내려갔다
Vercel의 AI 게이트웨이 자료에서도 같은 방향이 보인다. 2026년 4월을 100으로 놓으면 9월 토큰당 가격은 43.3까지 내려갔다. 그런데 총지출은 342.7로 오히려 늘었다. 같은 기간 사용량이 790.8까지 불어났기 때문이다. 울프는 모델이 싸지는 속도보다 좋아지는 속도가 빠르다고 읽었다. 값이 내려도 더 많이 쓰게 되니, 이용자의 총지출은 줄지 않았다.
두 회사만의 경쟁이 아니다
울프가 가장 무게를 둔 설명은 오픈 웨이트 모델이다. 4월에 나온 DeepSeek V4 Flash는 캐시 읽기를 입력 가격의 2%로 잡아, 광고된 가격보다 실제 비용이 더 낮았다. 7월 Luna의 80% 인하는 이런 작은 모델과 맞서려는 대응이라는 것이 그의 추측이다. 10월에 나온 DeepSeek V4.1 Flash 1017은 가격이 $0.15 / $0.60 / $0.003 수준으로 비슷한데, 성능은 Artificial Analysis 지수 24에서 45로 올랐다.
OpenRouter에서는 이 모델을 호스팅하는 공급사가 5월 13곳에서 29곳으로 늘었다. 한 사업자가 값을 올리면 다른 곳으로 요청이 넘어간다. 하네스에서 모델을 바꾸는 데 설정 하나면 되니 전환 비용도 낮다. 캐시 적중률까지 반영한 실효 입력 가격으로 보면 Cloudflare와 DeepInfra는 DeepSeek 직영의 10% 안쪽에 있다.
다만 가장 싼 모델들이 전체 토큰의 다수를 처리하는 것은 아니다. 점유율은 아직 소수이고, 위 표의 DeepSeek 직영도 28.9%다. 두 회사는 더 좋은 모델로 값의 차이를 정당화해야 하는 입장이다. Moonshot AI의 Kimi K3.1 Pro는 Opus 5.5(58)에 근접한 성능(55)을 보이면서 입력·출력 가격은 절반으로 낮췄다. 캐시 읽기 가격은 Opus 5.5와 같다. 가중치는 11월 4일 공개될 예정이다.
값이 다시 오를 가능성
AI 회의론자들은 지금의 낮은 가격이 이용자를 끌어들이려는 미끼이고, 곧 진짜 원가로 오를 것이라고 말한다. 우버와 리프트가 보조금을 풀던 2010년대와 비교하는 것이다. 울프는 구조가 다르다고 본다. 지금은 두 회사가 가격을 정하는 시장이 아니고, 공급사 수십 곳이 비슷한 품질을 비슷한 값에 판다. 수익이 나지 않는 모델은 공급사가 접고 그 컴퓨팅을 다른 모델에 쓸 것이다. 그가 말하는 진짜 원가는 결국 가격이 한계비용에 닿는 지점이다.
상장 앞둔 가격 인하의 속사정
Anthropic은 몇 달 안에, OpenAI는 2027년에 상장한다는 소문이 있다. 유출된 재무 자료에서는 두 회사 모두 연구개발과 확장 비용으로 수십억 달러 적자를 낸다. 이 시점에 핵심 매출원을 깎는 것은 투자설명서에는 불리해 보인다. 추론 자체의 마진이 80% 수준이라는 보도가 있으나 단서가 붙는다. 울프는 인프라 효율 개선도 한 원인으로 보지만, 확인하려면 Anthropic 투자설명서가 공개돼야 한다고 말한다.
울프 본인의 사례가 구독 시장의 반응을 보여 준다. 월 $100의 Codex Pro 구독을 한도까지 쓰던 그는 GPT-6.1 Sol의 비용이 75% 내려가자 한도를 5분의 1로 줄였다. 같은 모델을 4배 효율적으로 쓰니 총액은 비슷하고 선택은 분명했다. 같은 시기 OpenAI는 월 $200 Codex 요금제의 사용량을 50% 줄이면서 모델이 효율적이 되었기 때문이라고 설명했다. 구독 한도는 모델 단가보다 먼저 조정될 수 있다. 기존 비싼 모델이 새 모델에 밀려 잊히는 일도 이미 벌어졌다. Opus 5.5가 나온 뒤로 Fable 5.1이나 GPT-6 Astra는 거의 언급되지 않는다.
출처: Max Woolf, “OpenAI and Anthropic cut their LLM prices by up to 80% within a few months. Why?”