토큰당 가격, 피자 조각이었다
OpenAI Codex 리드가 글을 올렸다. 토큰당 가격 비교의 오해를 짚었다. 게시 시각은 2026-08-16 14:52 KST다.
조회수는 58.4만이다. 원문은 피자 인포그래픽을 첨부했다.
핵심 주장은 한 줄이다. "OpenAI 토큰은 다른 모델의 토큰이 아니다."
같은 텍스트도 모델마다 토큰 수가 다르다. 토큰당 가격이 낮아도 전체 비용이 낮은 건 아니다.
비유는 피자다. 8조각은 조각당 $2다. 총액은 $16이다.
16조각은 조각당 $1.25다. 총액은 $20이다.
| 피자 | 조각당 가격 | 총액 |
|---|---|---|
| 8조각 | $2 | $16 |
| 16조각 | $1.25 | $20 |
조각당 더 싼 곳이 피자 전체는 더 비싸다. 토큰당 가격도 마찬가지다. 원문에서 확인하라.
가격표만 보면 속는다
왜 토큰당 가격 비교가 만연할까. API 가격표가 토큰당 가격을 보여주기 때문이다. 비교가 쉬워 보인다.
숫자 하나만 놓고 보면 객관적으로 느껴진다. 그런데 전제가 빠져 있다. 토큰의 크기가 모델마다 다르다는 전제다.
같은 문장을 넣어도 토큰 수가 다르다. 토크나이저가 다르기 때문이다. 영어·기술·다국어·숫자 텍스트는 편차가 더 크다.
체크리스트 세 개로 고르자
모델을 고를 때 셋을 확인하라. 첫째, 토크나이저 효율이다. 같은 작업에 토큰을 얼마나 쓰는지 본다.
Tibo의 측정을 보자. GPT-5.6 Sol 토크나이저는 766 토큰을 썼다.
같은 텍스트를 Claude Opus 5에 넣었다. 추정 토큰은 1,170개다.
차이는 약 34.5%다.
둘째, 성공 결과당 비용이다. price per successful outcome. 토큰 가격이 아니라 결과 하나를 만드는 총비용이다.
셋째, 자기 사례에서 직접 측정한다. 벤치마크는 출발점일 뿐이다. Tibo의 결론도 같다.
숫자 하나로 판단하지 마라
이 수치는 당사자 관찰이다. Tibo 자신이 측정한 결과다. 소규모 테스트 한 건이다.
독립 검증은 아직 없다. 다른 도구·다른 데이터로 재현되지 않았다. 모델 버전이 바뀌면 수치도 바뀐다.
그래도 방향은 분명하다. 토큰당 가격 비교는 출발점일 뿐이다. 성공 결과당 비용으로 봐야 한다.
가격표를 볼 때마다 피자를 떠올리자. 조각값이 아니라 전체 가격을 비교하자.
