LLM 가격 가이드 — 500개 이상의 AI 모델 비교

AI 지출은 빠르게 커질 수 있습니다. 미국 기업은 이제 AI에 월평균 $85,500 를 씁니다. 제 핵심 결론은 간단합니다. 서류상 가장 저렴한 모델이 출력 길이, 컨텍스트 크기, 재시도, 도구 요금, 플랜 한도를 모두 고려하면 항상 가장 저렴한 선택지는 아니라는 것입니다.

이 가이드에서 선택한다면 저는 네 가지를 먼저 보겠습니다.

• 단가: 토큰, 이미지, 또는 영상 초
• 한도: RPM, TPM, 컨텍스트 윈도우, 플랜 상한
• 모달리티: 텍스트, 이미지, 오디오, 영상, 비전 지원
• 완성된 출력당 비용: 단순 정가만이 아니라

이 글은 APIMart, OpenAI, Anthropic, Google AI, Meta, xAI, Mistral, Cohere, Runway, Stability AI, Black Forest Labs, 그리고 Kling AI 를 비교합니다.

몇 가지 뚜렷한 패턴이 눈에 띕니다.

• 텍스트 가격은 편차가 큽니다. OpenAI는 입력 1M 토큰당 $0.05에서 $30.00 까지 분포합니다.
• 출력은 입력보다 훨씬 비싼 경우가 많습니다. 어떤 경우에는 출력이 4배에서 6배 더 높습니다.
• 긴 컨텍스트는 청구액을 바꿀 수 있습니다. OpenAI는 270,000 토큰 이후 더 높은 가격을 매기고, Google은 200,000 토큰 을 넘으면 요율을 변경합니다.
• 배치 작업으로 비용을 줄일 수 있습니다. OpenAI, Anthropic, Mistral은 비동기 처리에 대해 50% 할인 을 제시합니다.
• 영상 비용은 재시도로 누적됩니다. 저렴한 초당 요율이라도 완성된 클립당 비용은 훨씬 높아질 수 있습니다.
• 여러 형식을 쓰는 팀에게는 통합 청구가 중요합니다. APIMart의 핵심 제안은 500개 이상의 모델 에 대해 하나의 API와 하나의 청구서입니다.

짧게 요약하자면:
대용량 텍스트에는 예산형 모델, 프로덕션 앱에는 중급 모델, 출력 품질이 비즈니스 성과를 바꿀 때만 프리미엄 모델 을 쓰고, 최종 렌더링에 비용을 지불하기 전에 저해상도 영상으로 초안 을 만드세요.

LLM 토큰과 API 가격이란? (입문자용)

빠른 비교

그래서 가격을 한 줄씩 비교하기 전에, 저는 하나의 질문에서 시작하겠습니다. 내가 가장 많이 지불하는 것은 무엇인가 - 토큰, 이미지, 초, 아니면 재시도인가?

1. APIMart

APIMart 는 월 최소 사용료 없이 그리고 숨겨진 수수료 없이 종량제 청구를 사용합니다. 가격은 모달리티에 따라 달라지므로, 텍스트, 이미지, 영상, 오디오는 동일한 방식으로 청구되지 않습니다.

단가

아래 표에서 보듯이 가격은 모달리티에 따라 다릅니다.

이미지 생성 비용은 품질 등급에 따라 크게 달라질 수 있습니다. 예를 들어 1024×1024 GPT-Image-2-Official 호출은 Low 품질에서 약 $0.00488, Medium에서 $0.04232, High에서 $0.16872 입니다. 그 격차는 빠르게 쌓입니다. 최상위 출력이 필요하지 않다면 낮은 등급을 사용해 호출당 지출을 줄일 수 있습니다.

포함된 한도

기본 계정에는 RPM 및 TPM 한도가 함께 제공됩니다. 엔터프라이즈 계정은 더 높은 처리량 채널을 요청할 수 있습니다.

모델 커버리지

APIMart는 하나의 API를 통해 텍스트, 이미지, 영상, 오디오 모델을 지원합니다. 여기에는 GPT-5, Claude, Sora 2, Midjourney, Kling V3 같은 모델이 포함됩니다.

출력 대비 비용

여기서의 주된 장점은 모달리티 전반의 통합 청구입니다. 텍스트, 이미지, 영상에 대한 별도 청구서를 저글링하는 대신, 지출 관리를 더 쉽게 만드는 하나의 설정을 얻습니다.

다음으로, 이 가이드는 주요 제공사들이 텍스트, 이미지, 영상 모델 전반에서 가격을 어떻게 구성하는지 비교합니다.

2. OpenAI

OpenAI는 텍스트에 대해 토큰당 종량제 가격 모델을 사용합니다. 그리고 모델 간 격차는 엄청납니다.

2026년 6월 기준으로 가격은 GPT-5 nano의 입력 1M 토큰당 $0.05 에서 시작해 GPT-5.5 Pro의 입력 1M 토큰당 $30.00 까지 올라갑니다 ^[3][5]. OpenAI 가격을 가장 쉽게 읽는 방법은 모델 등급별로 보는 것입니다. 입력, 출력, 캐시된 토큰 요율이 모델마다 매우 다를 수 있기 때문입니다.

단가

OpenAI 모델 전반에서 출력 토큰은 입력 토큰보다 4배에서 6배 더 비쌉니다 ^[6]. 앱이 긴 답변, 요약, 또는 에이전트 스타일 응답을 생성할 때 이는 매우 중요합니다. OpenAI는 또한 모든 모델에 걸쳐 균일한 50% 할인 이 적용되는 Batch 및 Flex 등급을 제공하므로, GPT-5.5 입력은 1M 토큰당 $5.00 에서 $2.50 로 내려갑니다 ^[5].

긴 컨텍스트 사용이 추가 요금 가격에 도달하면 비용이 다시 오를 수 있습니다.

포함된 한도

OpenAI는 전체 컨텍스트가 270,000 토큰 을 넘어서면 입력과 출력 요율을 모두 두 배로 올립니다 ^[3][5]. 긴 문서 검토나 다중 턴 에이전트 루프로 작업 중이라면, 롤링 요약이 그 선 아래에 머무는 가장 간단한 방법 중 하나입니다.

OpenAI는 이미지, 오디오, 영상 모델에도 동일한 가격 설정을 사용합니다.

모델 커버리지

OpenAI는 이미지, 오디오, 영상 생성에 대해 별도로 가격을 매깁니다. Sora-2 는 720p 영상에 대해 초당 $0.10, Sora-2-pro 1080p는 표준 요율로 초당 $0.70 입니다 ^[5].

기타 미디어의 경우:

• 이미지 가격은 1M 토큰당 $2.50에서 $8.00 범위
• Whisper 전사는 분당 $0.006
• TTS (tts-1) 는 1,000자당 $0.015 ^[3][4]

출력 대비 비용

지출을 줄이는 가장 빠른 방법 중 하나는 간단합니다. 가치가 낮은 작업을 더 저렴한 모델로 보내는 것입니다. 10,000건의 지원 티켓 을 처리하는 데 GPT-4.1로 약 $16, GPT-4.1 mini로 $3.20, GPT-4.1 nano로 $0.80 가 듭니다 ^[4].

3. Anthropic

Anthropic은 Claude API 라인업 을 네 가지 가격 등급으로 나눕니다. Frontier/Research (Claude Fable 5 / Mythos 5), Flagship (Claude Opus 4.5–4.8), Mid-tier (Claude Sonnet 4.5–4.6), 그리고 Budget (Claude Haiku 4.5) 입니다 ^[9][10]. 패턴은 꽤 명확합니다. 등급을 올라갈수록 더 깊은 추론과 더 나은 출력을 얻지만, 청구액도 빠르게 오릅니다. 대부분의 구매자에게 선택은 결국 이렇게 정리됩니다. Haiku는 저비용 옵션, Sonnet은 중간 지점, Opus/Fable은 더 무거운 작업을 위해 만들어졌습니다.

단가

Anthropic은 현재 등급형 라인업 전반에서 출력 토큰을 입력 요율의 5배 로 매깁니다 ^[7][6]. 아래 가격은 100만 토큰당 USD 기준입니다 ^[13][15].

프롬프트 캐싱은 같은 접두부를 반복해서 재사용할 때 비용을 줄일 수 있습니다. 캐시 쓰기는 5분 TTL의 경우 기본 입력 요율의 1.25배, 1시간 TTL의 경우 2배 입니다. 캐시 읽기는 표준 입력의 10% 입니다. 실제로 캐싱은 같은 접두부를 4회 이상 사용한 후부터 의미가 생깁니다 ^[3][9][12].

포함된 한도

Fable 5, Mythos 5, Opus 4.6–4.8, Sonnet 4.6을 포함한 대부분의 현행 플래그십 및 중급 Anthropic 모델은 표준 가격에서 1M 토큰 컨텍스트 윈도우 를 제공합니다 ^[9][11]. Claude Haiku 4.5는 200,000 토큰 까지 지원합니다. 요율 한도는 Tier 1부터 Enterprise 까지 등급형 설정을 따르며, RPM 및 TPM 상한은 플랜별로 설정됩니다 ^[13][15].

모델 커버리지

Anthropic 모델은 텍스트와 비전 입력 을 처리하며, Computer Use 는 추가 토큰 오버헤드를 더합니다. 일부 부가 기능은 별도로 청구됩니다.

• 웹 검색은 검색 1,000회당 $10
• Managed Agents는 활성 세션 시간당 $0.08 에 토큰 요금 추가

Batch API 는 24시간 처리 를 갖는 비동기 작업에 대해 토큰 비용을 50% 줄여줍니다 ^[8][9][11].

출력 대비 비용

여기서 가격이 실용적으로 다가옵니다. 반복 작업, 긴 컨텍스트 작업, 에이전트 흐름에 어떤 등급이 비용 효율을 유지할까요?

Claude Opus 4.8 에서 50,000 입력 토큰 (그중 40,000은 캐시 읽기) 과 15,000 출력 토큰 을 사용하는 1시간 코딩 세션은 $0.08 에이전트 세션 요금 을 포함해 약 $0.525 가 듭니다 ^[9][12]. 이는 가격표만이 아니라 실제 사용에서 Anthropic 가격이 어떻게 작동하는지 제대로 보여줍니다.

코딩 어시스턴트나 다단계 에이전트 같은 프로덕션 작업에는 Claude Sonnet 4.6 이 비용과 성능 사이에서 최고의 균형을 제공하는 경향이 있습니다 ^[6][3].

다음으로, Gemini 텍스트 및 멀티모달 모델 전반의 Google AI 가격을 비교합니다.

4. Google AI

Google은 선택한 모델과 컨텍스트 윈도우 크기를 기준으로 모델 가격을 매깁니다. 한 가지 가격 규칙이 바로 중요합니다. 더 높은 요율을 피하려면 프롬프트를 200,000 토큰 미만 으로 유지하세요 ^[14][3].

단가

이미지 생성의 경우 Imagen 4 Fast는 이미지당 $0.01–$0.02 에서 시작하고, Imagen 4 Ultra는 이미지당 $0.06 입니다. Veo 3.1 영상은 초 단위로 청구됩니다. Standard는 720p 및 1080p에 대해 초당 $0.40, Light는 초당 $0.05–$0.08 입니다 ^[17].

포함된 한도

모델 가격은 이야기의 일부에 불과합니다. 처리량 한도와 데이터 설정이 총지출을 크게 바꿀 수 있습니다.

Google의 주된 트레이드오프는 꽤 명확합니다. 한쪽에는 낮은 모델 가격, 다른 쪽에는 처리량 한도와 데이터 제한 이 있습니다. Google AI Studio에서 무료 등급은 약 15 RPM, 무료 토큰, 그리고 제품 개선 데이터 사용을 제공합니다. 유료 등급은 약 1,000–2,000 RPM 으로 뛰어오르고, 제품 개선 데이터 사용을 끄며, 컨텍스트 캐싱과 Batch API를 추가합니다. 엔터프라이즈 플랜은 프로비저닝된 처리량, 볼륨 할인, 컴플라이언스 기능을 더합니다 ^[17][18].

컨텍스트 캐싱은 여기서 가장 큰 비용 지렛대 중 하나입니다. 캐시 쓰기는 무료이고, 캐시 읽기는 표준 입력 요율의 25% 가 듭니다 ^[18].

모델 커버리지

Google의 라인업은 텍스트, 멀티모달, 이미지, 영상 모델을 아우릅니다. 이미지당 $0.0025 부터 시작하는 이미지 입력도 지원합니다 ^[3].

출력 대비 비용

챗봇, 요약, 분류에는 대개 Gemini 2.5 Flash 또는 Gemini 3.1 Flash-Lite 가 가장 합리적입니다. 더 저렴하고 많은 일상 워크로드에 잘 맞습니다. Gemini 3.1 Pro 는 더 큰 컨텍스트 윈도우가 필요한 경우에 아껴두고, 200,000 토큰 컷오프 아래에 머물기 위해 롤링 요약을 사용하세요 ^[3][6].

주목할 만한 간단한 가격 관점도 있습니다. 입력 1M 토큰당 $2.00 으로 Gemini 3.1 Pro는 표준 길이 프롬프트에서 GPT-5.5 ($5.00) 나 Claude Opus 4.8 ($5.00) 같은 플래그십 모델보다 저렴합니다 ^[2].

다음으로, Meta의 가격과 모델 커버리지를 비교합니다.

5. Meta

Meta는 위의 폐쇄형 모델 제공사들과 약간 다르게 작동합니다. Llama 모델은 오픈 웨이트이므로, 비용은 어디서 호스팅하거나 접근하느냐에 따라 달라집니다. 실제로 이는 완전히 동일한 모델이 제공사마다 매우 다른 가격을 가질 수 있다는 뜻입니다. 예를 들어 Llama 3.3 70B는 입력 1M 토큰당 $0.10 만큼 낮게 표시된 적도 있습니다. Meta는 또한 자체 API 가격표를 공개하지 않으며, 이것이 호스트마다 가격이 크게 흔들릴 수 있는 이유입니다 ^[1][19][20].

단가

현재 가격은 Llama 4 Scout 와 Llama 4 Maverick 를 중심으로 합니다 ^[21][22].

그 낮은 정가는 서류상 훌륭해 보입니다. 하지만 호스트의 컨텍스트 한도와 처리량 상한이 워크로드에 맞을 때만 도움이 됩니다.

포함된 한도

공유 요율 한도나 기본 무료 등급을 갖춘 표준 Meta 플랜은 하나로 존재하지 않습니다. 호스트가 각자의 처리량 한도, 컨텍스트 상한, 캐싱 규칙을 설정합니다. 따라서 Llama 4 Scout 로 긴 컨텍스트 작업을 계획한다면, 광고된 전체 범위를 얻으리라 가정하는 대신 먼저 호스트의 컨텍스트 상한을 확인하세요.

모델 커버리지

Llama 4 Scout 와 Llama 4 Maverick 는 모두 주요 제공사 전반에서 텍스트와 비전 입력, 그리고 도구 호출과 JSON 모드를 지원합니다 ^[21][22]. 이전 옵션들도 여전히 제 역할이 있습니다. Llama 3.2 11B Vision 은 여전히 비전 중심 작업을 처리할 수 있고, Llama 3.2 1B Instruct 는 낮은 지연 시간과 간결한 컴퓨트 사용이 가장 중요한 엣지 배포를 겨냥합니다 ^[21][22].

출력 대비 비용

긴 프롬프트로 대용량 작업을 실행한다면 Scout가 두드러집니다. 40K 입력 과 8K 출력 토큰 을 가진 코딩 작업은 작업당 약 $0.005 가 드는데, 이는 대략 $1당 200개 작업 에 해당합니다. 동일한 작업이 GPT-5.5 에서는 약 $0.44, 즉 $1당 2.3개 작업 에 불과합니다 ^[6].

고객 대면 용도나 멀티모달 작업에는 대개 Llama 4 Maverick 이 더 나은 선택입니다. GPT-4o 보다 높은 벤치마크를 기록하면서도 입력 가격은 훨씬 저렴합니다. 입력 $0.15/M 대 입력 $2.50/M 입니다 ^[6]. 입력과 출력 가격 간 격차가 더 작아 긴 응답이 예상될 때도 잘 맞습니다.

다음으로, xAI의 가격과 모델 커버리지를 비교합니다.

6. xAI

xAI는 입력과 출력 가격을 낮게 유지하는데, 이는 응답이 길어질 때 도움이 됩니다. Grok 4.3은 입력 100만 토큰당 $1.25, 출력 100만 토큰당 $2.50 를 청구합니다. 모델이 많이 응답해줄 때 그 2배 격차가 중요합니다 ^[6][24].

단가

이미지 작업의 경우 Grok Imagine 1.5 Edit 는 호출당 $0.01875 입니다 ^[23]. Imagine API를 통한 영상 생성은 해상도에 따라 초당 $0.08에서 $0.25 로 실행됩니다 ^[24].

포함된 한도

xAI는 사용량 기반 요율 한도를 갖춘 종량제 청구 를 사용합니다. 엔터프라이즈 플랜은 맞춤 요율 한도와 전용 인프라를 추가할 수 있습니다 ^[25][26].

주의할 점이 하나 있습니다. 도구 사용이 빠르게 쌓일 수 있습니다. 검색과 코드 실행은 별도로 청구되므로, 낮은 토큰 가격이 항상 낮은 최종 청구액을 의미하지는 않습니다. Web Search, X Search, Code Execution 은 각각 1,000회 호출당 $5.00 입니다 ^[24].

작업이 급하지 않다면, Batch API 는 24시간 이내에 처리되는 작업에 대해 비용을 20%에서 50% 줄일 수 있습니다 ^[24].

모델 커버리지

xAI는 텍스트, 이미지, 영상 사용 사례를 다룹니다 ^[24][16]. Grok 4.20 은 더 빠른 도구 사용을 위해 만들어졌고, Grok Build 0.1 은 코딩 중심 작업을 겨냥합니다 ^[6][2].

출력 대비 비용

40K 입력 토큰 과 8K 출력 토큰 을 가진 표준 코딩 작업의 경우, Grok 4.3 은 작업당 약 $0.07 가 듭니다. 이는 대략 $1당 14개 작업 에 해당합니다 ^[6].

다음으로, 이 가이드는 또 다른 제공사의 가격 구조를 비교하거나, 통합 LLM API 를 사용해 하나의 통합으로 이 모델들에 접근할 수 있습니다.

7. Mistral AI

Mistral Large 3은 입력 1M 토큰당 $0.50, 출력 1M 토큰당 $1.50 입니다. 이는 저가 플래그십 진영에 속합니다. 대표 요율은 강력해 보이지만, 도구 요금과 Mistral의 청구 등급을 반영하면 최종 청구액이 달라질 수 있습니다.

현재 라인업은 다음과 같습니다.

단가

Mistral은 또한 OCR을 1,000페이지당 $4.00, 임베딩을 1M 토큰당 $0.10, 웹 검색과 코드 실행을 1,000회 호출당 $30 으로 별도 청구합니다 ^[27].

포함된 한도

Mistral은 종량제 청구를 사용하며, 누적 지출이 $20, $100, $500 에 도달하면 열리는 네 가지 요율 한도 등급을 갖습니다 ^[31]. Team 플랜은 월 최소 $50 의 최소 약정이 함께 옵니다 ^[27].

여기에는 비용을 빠르게 줄일 수 있는 두 가지 지렛대가 있습니다.

• Batch API 는 비동기 작업에 대해 모든 모델 가격을 50% 낮춥니다 ^[27][31].
• 프롬프트 캐싱은 공유 접두부가 최소 64 토큰 이상일 때 캐시된 토큰 비용을 최대 90% 줄일 수 있습니다 ^[31].

이러한 가격 규칙은 대용량 또는 비동기 워크로드를 실행할 때 가장 중요합니다.

모델 커버리지

Mistral은 텍스트, 추론, 코딩, 멀티모달, 엣지 사용 사례를 다룹니다. Codestral 은 fill-in-the-middle (FIM) 을 지원하여 IDE 워크플로에 잘 맞습니다. Ministral 시리즈 - 3B, 8B, 14B - 는 저비용 또는 온디바이스 배포를 겨냥합니다 ^[30][32].

Mistral은 또한 EU 호스팅 엔드포인트와 GDPR 친화적 데이터 처리를 추가 비용 없이 제공합니다 ^[29][31].

출력 대비 비용

엔터티 추출, 분류, 요약 같은 대용량 유틸리티 작업에는 Mistral Small 4 가 가장 강력한 선택입니다 ^[28][31]. 더 많은 추론 능력이 필요하지만 여전히 낮은 토큰 가격을 원한다면 Mistral Large 3 이 더 합리적입니다 ^[28][31].

추론 중심 작업의 경우, Magistral Medium 은 출력 1M 토큰당 $5.00 이며 출력 기준으로 OpenAI의 o3보다 37% 저렴 합니다 ^[29].

다음으로, 엔터프라이즈 텍스트 및 검색 워크로드에 대한 Cohere의 가격을 비교합니다.

8. Cohere

Cohere는 주로 검색과 엔터프라이즈 서치를 위해 만들어졌습니다. 가격도 이를 반영합니다. 텍스트 중심 검색 작업을 위한 저비용 옵션과, 멀티모달이나 더 까다로운 작업을 위한 고가 모델입니다.

단가

Cohere는 라인업을 세 가지 범주로 나눕니다. 저비용 검색 모델, 엔터프라이즈 멀티모달 모델, 그리고 임베딩과 재순위를 위한 별도 도구입니다.

Rerank는 검색 단위로 청구됩니다. 하나의 쿼리에 최대 100개 문서입니다. 청크가 500 토큰을 넘으면 별도로 계산됩니다 ^[33][35].

포함된 한도

Cohere는 테스트용 무료 체험 키를 제공하며, 월 1,000회 호출과 20 RPM으로 제한됩니다 ^[37]. 프로덕션 키는 종량제 가격을 사용하며, 표준 모델의 경우 최대 500 RPM입니다. 청구는 월말 또는 잔액이 $250에 도달할 때 이루어집니다 ^[33][37].

Cohere의 일부 최상위 모델은 완전한 프로덕션 사용 전에 영업 승인이 필요합니다. 여기에는 Command A+, A Reasoning, A Vision이 포함됩니다. 그 승인이 이루어지기 전까지 셀프서브 접근은 체험 수준 한도에 머무릅니다 ^[37].

팀에 전용 처리량이 필요하다면 Cohere는 Model Vault도 제공합니다. 가격은 Embed 4 Small 인스턴스의 경우 월 $2,500 부터 시작합니다 ^[33].

모델 커버리지

Cohere는 미디어 생성이 아니라 텍스트 우선 엔터프라이즈 워크플로에 맞습니다.

이 회사는 이미지나 영상 생성 대신 텍스트, 검색, 엔터프라이즈 서치를 중심으로 라인업을 구성합니다. 주요 예외는 Command A 로, 이미지 입력과 멀티모달 작업을 지원합니다. 또한 Cohere 라인업에서 가장 큰 256,000 토큰 컨텍스트 윈도우가 함께 제공됩니다 ^[34][36].

Aya Expanse는 49개 언어를 지원하여 글로벌 배포에 탄탄한 선택이 됩니다 ^[37].

출력 대비 비용

RAG 파이프라인을 구축한다면 Cohere의 낮은 입력 가격이 큰 매력입니다. 이러한 워크플로는 대개 출력 토큰보다 훨씬 많은 입력 토큰을 소모하므로, 입력 1M 토큰당 $0.15의 Command R 이 문서 중심 프롬프트가 너무 비싸지지 않도록 도와줍니다.

간단한 예시가 격차를 분명히 보여줍니다. Command R에서 100,000건의 지원 챗봇 상호작용을 실행하면 월 약 $123 이 들지만, 동일한 볼륨을 Command R+ 에서 실행하면 대략 월 $2,050 이 됩니다 ^[39].

대규모의 순수 분류와 요약에는 Command R7B 가 라인업에서 가장 저비용 옵션입니다 ^[34][38].

실용적으로 생각하는 방법:

• 대용량 분류와 요약에는 Command R7B 를 사용하세요.
• RAG와 챗봇에는 Command R 을 사용하세요.
• 추가 모델 성능이 필요할 때만 Command R+ 를 사용하세요.

다음으로, Runway의 가격을 비교하거나 영화적 AI 영상 생성 대안을 살펴보세요.

9. Runway

Runway는 영상을 중심으로 만들어졌으므로 가격이 생성 또는 편집된 초 에 연동됩니다. 영상 및 이미지 작업에 크레딧 시스템을 사용합니다. 구독을 통해 또는 크레딧당 $0.01, 최소 $10 로 충전 팩을 구매하여 크레딧을 얻습니다. API 크레딧은 별도로 청구됩니다. 주목할 주된 점은 모델마다 크레딧 소모가 어떻게 달라지는지입니다.

단가

포함된 한도

연간 플랜에서 ^[40][43], Runway는 다음 월간 크레딧 상한을 포함합니다.

Free 플랜은 워터마크가 포함되며 상업적 사용을 허용하지 않습니다. 유료 플랜은 두 제한을 모두 제거합니다 ^[40][44]. Standard와 Pro 크레딧은 이월되지 않으며, 미사용 크레딧은 다음 청구일 24시간 이내에 만료됩니다 ^[40][43][46]. Max만이 1개월 이월 을 제공합니다 ^[40][43][46].

모델 커버리지

Runway는 텍스트-투-비디오, 이미지-투-비디오, 영상 편집, 텍스트-투-이미지, 이미지-투-이미지, 그리고 오디오 및 후처리 도구 를 다룹니다 ^[42]. 그 범위는 생성만 하는 도구보다 더 넓은 도달을 제공합니다. 하지만 가격만으로 전체 이야기를 알 수는 없습니다. 출력 품질이 실제로 지불하게 되는 금액을 바꿉니다.

출력 대비 비용

여기서 처음 보이는 것보다 더 비싸집니다. 재시도가 빠르게 쌓입니다. 대부분의 완성된 클립은 3~5회 생성 이 필요하며, 이는 Gen-4.5를 완성된 초당 약 $0.50에서 $0.80 로 밀어 올립니다 ^[43][44][47].

지출을 통제하는 흔한 방법은 러프 초안과 컨셉 테스트에는 초당 $0.05의 Gen-4 Turbo 를 사용하고, 최종 렌더링에는 초당 $0.12의 Gen-4.5 로 옮기는 것입니다 ^[41][45]. 그 설정은 모션, 프레이밍, 타이밍을 아직 파악하는 동안 프리미엄 크레딧을 태우고 싶지 않다면 합리적입니다.

하위 등급 플랜에는 확실한 상한도 있습니다. Standard의 625 크레딧 은 월 약 52초의 Gen-4.5 영상 만 커버합니다 ^[40][44]. 이는 소수의 완성도 높은 클립에는 충분하지만, 꾸준한 프로덕션 워크플로를 감당하지는 못합니다.

또는 고일관성 영상 생성을 위해 MiniMax Hailuo 2.3 을 살펴볼 수 있습니다. 다음으로, Stability AI의 이미지 및 영상 가격을 비교합니다.

10. Stability AI

Stability AI는 이미지 및 오디오 워크플로에서 두각을 나타내는데, 여기서는 월간 플랜보다 자산당 가격이 더 중요한 경우가 많습니다. 크레딧 시스템을 사용하며 1 크레딧 = $0.01 입니다. 신규 사용자는 무료 크레딧 25개 를 받는데, 이는 약 3회의 플래그십 생성 또는 8개의 SD 3.5 Large 이미지 에 충분합니다. API 접근에는 상업적 사용 권한도 포함됩니다 ^[48].

서비스별 가격은 다음과 같습니다.

단가

포함된 한도

API 가격은 종량제 이며, 대용량 팀을 위한 맞춤 가격과 대량 할인이 있습니다 ^[49].

모델 커버리지

Stability AI는 텍스트-투-이미지, 이미지 편집, 3D 자산 생성, 오디오 생성 을 다룹니다 ^[48]. 쉽게 말해 프로덕션 작업을 위해 만들어졌습니다. 여러 도구를 오가지 않고도 이미지를 생성하고, 편집하고, 자산을 3D 출력으로 바꾸고, 오디오 클립을 만들 수 있습니다.

편집 스위트에는 아웃페인팅, 배경 교체, 리라이팅, 스타일 트랜스퍼 가 포함됩니다 ^[48]. Stable Fast 3D는 3D 자산 생성을 처리하고, Stable Audio 3.0은 최대 6분 의 오디오 클립을 지원합니다 ^[48]. 그러니 이것은 채팅보다는 미디어 작업을 처리하는 데 더 가깝습니다.

그 가격 격차는 규모에서 작업할 때, 특히 편집과 업스케일링 작업에서 가장 두드러집니다.

출력 대비 비용

Creative Upscaler 는 이미지당 60 크레딧 ($0.60) 입니다. 이는 2 크레딧 ($0.02) 인 Fast Upscaler 의 30배 가격입니다. 따라서 주요 목표가 단순 해상도 증가라면 Fast Upscaler가 더 저비용 선택입니다 ^[48].

Stable Image Core는 1,000개 이미지에 월 약 $30 로 나옵니다 ^[48]. 그리고 SD 3.5 Large 로 월 10,000개 이미지 로 확장하면 비용은 약 $650 에 안착합니다 ^[48].

다른 고성능 모델을 사용해 이미지를 생성하고 편집 할 수도 있습니다. 다음으로, Black Forest Labs의 이미지 가격을 비교합니다.

11. Black Forest Labs

Black Forest Labs는 이미지 생성을 위한 편리한 가격 벤치마크입니다. 청구액이 출력 크기와 참조 이미지 사용 여부에 따라 달라지기 때문입니다. 시스템은 크레딧 기반이며 1 크레딧 = $0.01 입니다. FLUX.2 가격은 메가픽셀에 연동되고, 참조 이미지는 그 위에 청구됩니다. 주의할 점 하나는 각 이미지와 각 참조 이미지가 1,024 × 1,024 px 를 기준으로 다음 메가픽셀로 올림 처리된다는 것입니다.

단가

FLUX.2 라인업은 네 가지 등급으로 제공됩니다. Max, Pro, Klein, Flex 입니다. 각각 이미지 품질, 속도, 가격 사이에서 다른 트레이드오프를 만듭니다.

이전 FLUX1.1 및 FLUX.1 모델은 대신 이미지당 균일 가격을 사용합니다.

포함된 한도

API 접근은 종량제이지만, Black Forest Labs는 월간 이미지 상한이 있는 구독 등급도 갖고 있습니다 ^[50].

모델 커버리지

Black Forest Labs는 이미지 생성 및 편집 에 집중합니다. FLUX.2 모델은 최대 4 MP 까지 출력 크기를 지원하며, 그 이상은 자동으로 리사이즈됩니다 ^[50]. 속도가 가장 중요하다면 FLUX.2 [klein] 4B 가 1초 미만의 추론으로 두드러지며, 이는 거의 실시간 사용 사례에 잘 맞습니다 ^[52].

편집 작업의 경우 라인업에 몇 가지 명확한 옵션도 있습니다. FLUX.1 Fill [pro] 는 이미지당 $0.05 로 타깃 인페인팅을 처리하고, FLUX.1 Kontext [pro] 는 상업용으로 준비된 인컨텍스트 편집에 이미지당 $0.04 로 책정됩니다 ^[51].

출력 대비 비용

완성된 4 MP FLUX.2 [max] 이미지는 생성, 업스케일링, 두 번의 재시도를 반영하면 약 $0.30 가 듭니다. 참조 이미지는 동일한 메가픽셀당 요율로 별도 청구됩니다 ^[50][51]. 컨셉 아트나 초기 단계 프로토타이핑을 한다면, 이미지당 $0.014의 FLUX.2 [klein] 4B 가 최종 렌더링으로 넘어가기 전에 아이디어를 테스트하는 저비용 방법입니다 ^[50].

다음: Kling AI 영상 가격.

12. Kling AI

Kling AI는 가격을 두 갈래로 나눕니다. 웹 앱은 크레딧을 사용하고, API는 초 단위로 청구합니다. API 쪽에서는 클립 길이, 해상도, 그리고 동기화된 오디오를 켜는지에 따라 비용이 달라집니다.

단가

표준 무음 영상의 경우, 가격은 720p에서 초당 $0.0672 로 시작해 1080p에서 초당 $0.0896 까지 올라갑니다. 텍스트-플러스-이미지 입력과 비디오-투-비디오 워크플로를 처리하는 Kling V3 Omni는 1080p에서 초당 $0.1792 입니다.

그러니 그렇습니다, Kling은 영상 API 중 저가 쪽에 자리합니다.

포함된 한도

Kling은 웹 앱과 API 가격을 분리하여 유지하므로, 플랜을 고르기 전에 둘 다 확인해야 합니다. API 요율은 계산의 한 조각일 뿐입니다. 크레딧과 동시성이 얼마나 많은 작업을 밀어낼 수 있는지에 큰 영향을 미칩니다.

무료 등급은 하루 66 크레딧 이 함께 오며, 그 크레딧은 이월 없이 24시간마다 재설정됩니다. 유료 플랜은 Standard의 월 $6.99로 660 크레딧 에서 시작해 Ultra의 월 $180로 26,000 크레딧 까지 올라갑니다. Ultra를 연간으로 지불하면 실질 요율이 34% 내려갑니다 ^[54].

API 사용자의 경우 표준 동시성은 10개 병렬 작업 으로 제한됩니다. 체험 등급 계정은 3개 만 받습니다. 그 격차는 클립을 하나씩 기다리는 대신 렌더링을 배치 처리하려 할 때 크게 중요할 수 있습니다.

모델 커버리지

Kling V3와 Kling V3 Omni는 최대 15초 의 클립을 지원하여 영화적이고 서사적인 작업에 적합합니다. V2.6은 클립 길이를 10초 로 제한하고 동기화된 오디오를 추가합니다. V2.5 Turbo는 Master 등급보다 약 30% 저렴 합니다.

출력 대비 비용

지출을 통제하는 흔한 방법은 720p 무음 모드 로 초안을 만들고 최종 렌더링에만 1080p 또는 4K 로 올리는 것입니다. 이 방식이 도움이 되는 이유는 많은 사용자가 사용 가능한 클립을 얻기 위해 2~4회 생성 시도 가 필요하고, 그것이 완성된 영상의 비용을 끌어올리기 때문입니다 ^[53].

선불 리소스 패키지는 번들 크기에 따라 실질 단가를 10%에서 30% 줄일 수 있습니다 ^[53].

다음으로, 이 모델들을 단가, 플랜 한도, 모달리티 커버리지, 출력당 비용으로 비교합니다.

비교 기준별 가격 분석

아래 표들은 앞서의 제공사별 세부 내용을 네 가지 구매 필터로 압축합니다. 단가, 플랜 한도, 모달리티 커버리지, 출력 비용입니다.

텍스트, 이미지, 영상 API 전반의 단가

이미지 생성의 경우 FLUX.1 [schnell] 이 이미지당 $0.003 로 저비용 기준점이고, Stable Image Ultra는 이미지당 $0.08 로 상단에 자리합니다. 영상의 경우 Kling V3가 720p에서 초당 $0.0672 로 저가 쪽이고, Veo 3.1은 초당 $0.40 로 고가 쪽에 들어옵니다.

기본 요율은 중요합니다. 하지만 실제로는 플랜 한도가 실제 지출을 결정하는 경우가 많습니다.

구독 및 플랫폼 플랜에 포함된 한도

월 약 500만 입력 토큰 미만에서는, 가벼운 사용의 경우 $20 채팅 플랜이 API 청구를 이길 수 있습니다.

추론 모델은 또 다른 변수를 더합니다. 숨겨진 추론 토큰은 출력 요율로 청구되어 총비용을 2배에서 7배까지 밀어 올릴 수 있습니다.^[3]

모달리티별 모델 커버리지

가격은 모델의 모달리티가 작업에 맞을 때만 의미가 있습니다.

저렴한 모델도 필요한 형식을 처리하지 못하면 이득이 아닙니다. 예를 들어 텍스트 전용 벤더는 워크플로가 이미지나 영상 출력에 의존한다면 큰 도움이 되지 않습니다.

일반 사용 사례별 출력 대비 비용

이것들은 팀이 프로덕션에 들어가면 체감하는 경향이 있는 비용입니다.

텍스트 워크로드 (출력 1M 토큰당):

영상 워크로드 (10초 클립당):

간단히 정리하면 이렇습니다. 토큰당 또는 초당 가격은 이야기의 일부에 불과합니다. 더 큰 요인은 종종 모델을 어떻게 사용하느냐입니다. 하루 종일 돌아가는 챗봇, 문서 파이프라인, 영상 스튜디오는 서류상 저렴해 보이지만 출력 볼륨이 붙으면 빠르게 비싸질 수 있습니다.

실용적인 경험칙: 배치 처리 는 24시간 처리를 견딜 수 있는 워크로드에 대해 OpenAI, Anthropic, Mistral에서 비용을 50% 줄입니다.^[3] 영상의 경우, 낮은 해상도로 초안을 만들고 최종 렌더링만 업그레이드하는 것이 출력당 지출을 통제하는 가장 신뢰할 만한 방법입니다.

장단점

아래 표는 트레이드오프를 대개 결정을 좌우하는 요소로 압축합니다. 비용, 모달리티, 워크로드 적합성 입니다. 제공사 사이에서 고르는 중이라면, 이 표는 모든 가격 섹션을 다시 파헤치지 않고도 짧은 요약을 제공합니다.

이것을 읽는 간단한 방법:

• 여러 모델 유형을 위한 하나의 API 를 원한다면 APIMart가 두드러집니다.
• 일반 텍스트 사용과 간단한 청구 를 가장 중시한다면 OpenAI나 Google AI가 더 쉬운 선택일 수 있습니다.
• 작업이 코딩, 긴 프롬프트, 반복 컨텍스트 쪽에 기운다면 Anthropic이 합리적일 수 있습니다.
• 비용을 낮게 유지하고 직접 운영할 수 있다면 Meta (Llama) 를 무시하기 어렵습니다.
• 스택이 RAG 를 중심으로 구축되어 있다면 Cohere에는 그 설정과 잘 맞는 도구가 있습니다.

이미지 중심 사용에는 Stability AI가 저비용 선택입니다. 짧은 영상 클립에는 Kling AI가 진입 비용을 낮게 유지하지만, 기본 플랜은 15초 출력에 묶여 있습니다.

결론

위의 가격 분석을 보면, 최선의 모델은 가장 비싼 것도 가장 저렴한 것도 아닙니다. 당신의 워크로드, 모달리티, 볼륨 에 맞는 것입니다.

대용량, 저복잡도 작업은 감당할 수 있는 가장 저비용 모델로 실행해야 합니다.

복잡도가 올라감에 따라, 지출은 출력이 그만한 값을 할 때만 올려야 합니다. 중급 모델은 최상위 가격표 없이 꾸준한 성능이 필요한 프로덕션 앱에 잘 맞습니다.

프리미엄 추론이나 미디어 생성에 들어서면, 출력당 비용 이 원시 토큰 가격보다 더 중요해지기 시작합니다. 프리미엄 모델은 품질이 결과에 직접적인 영향을 미칠 때 합리적입니다. 그리고 영상의 경우 가격이 다르게 작동합니다. WAN 2.7, Sora 2 (초당 $0.08), Kling V3 (720p에서 초당 $0.0672) 같은 API는 토큰이 아니라 초 단위로 청구합니다.

텍스트, 이미지, 영상 모델을 함께 사용하는 팀에게 APIMart 는 하나의 API를 통해 500개 이상의 모델 에 접근을 제공합니다. 이는 멀티모달 작업이 하나의 API와 하나의 청구서 아래에 놓일 수 있다는 뜻입니다.

자주 묻는 질문

출력당 총비용을 어떻게 추정하나요?

모델이 어떻게 청구되는지를 기준으로 총비용을 추정하세요.

텍스트 모델의 경우, 가격은 보통 100만 토큰 당 입력 토큰 과 출력 토큰 으로 나뉩니다. 출력 토큰이 더 비싼 경우가 많으므로, 예상 응답 길이가 총지출에 가장 큰 영향을 미칩니다.

비텍스트 사용 사례의 경우, 이미지 모델은 종종 호출당 가격이 매겨지고, 영상 모델은 생성된 초당 가격이 매겨집니다.

비용을 추정하는 간단한 방법은:

• 토큰 카운터를 사용해 프롬프트 볼륨을 측정하세요
• 각 청구 단위에 대한 모델의 요율을 확인하세요
• 그 요율을 예상 사용량에 적용하세요

이것으로 무언가를 확장하기 전에 실용적인 비용 추정치를 얻을 수 있습니다.

프롬프트 캐싱은 언제 비용을 절약하나요?

프롬프트 캐싱은 앱이 같은 프롬프트 접두부를 반복해서 보낼 때 비용을 줄입니다. 이는 대개 긴 시스템 지시, 큰 문서 세트, 또는 여러 요청에 걸쳐 재사용되는 공유 대화 이력을 의미합니다.

매번 전체 입력 토큰 가격을 지불하는 대신, 반복되는 부분에 대해 더 적게 지불합니다. 많은 경우 이는 입력 비용을 50%에서 90% 줄일 수 있습니다.

이는 볼륨이 높고 컨텍스트가 대부분 동일하게 유지될 때 가장 잘 작동합니다. 고객 지원 챗봇이 좋은 예입니다. 봇은 수천 건의 채팅에 걸쳐 같은 규칙, 브랜드 정보, 도움말 문서를 재사용할 수 있습니다.

컨텍스트가 계속 바뀔 때는 잘 맞지 않습니다. 앱이 매 요청마다 프롬프트를 처음부터 다시 쓴다면, 캐시할 반복 텍스트가 적어 절감액이 빠르게 줄어듭니다.

구독을 써야 하나요, API 가격을 써야 하나요?

대부분의 개발자와 기업에게는 API 가격 이 더 합리적입니다. 종량제 청구로 사용한 토큰에 대해 지불합니다. 월 최소 사용료도, 예상치 못한 수수료도, 트래픽이 적을 때 걸려 있는 고정 요금도 없습니다. 비용이 사용량에 따라 움직이는데, 이는 종종 균일한 반복 청구보다 훨씬 나은 선택입니다.

APIMart는 하나의 API로 500개 이상의 AI 모델 에 연결하며, 명확한 토큰당 가격과 사용량이 늘어남에 따라 자동 볼륨 할인을 제공합니다.

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