OpenAI and Anthropic cut their LLM prices by up to 80% within a few months. Why?
OpenAI와 Anthropic은 몇 달 사이 LLM 가격을 최대 80% 내렸습니다. 왜일까요?
OpenAI와 Anthropic은 모델 가격을 잇달아 낮췄고, 특히 코딩 에이전트 사용량의 대부분을 차지하는 캐시 읽기 비용을 크게 줄였습니다. 글쓴이는 오픈 웨이트 모델과 추론 제공업체의 경쟁, 추론 효율 개선이 가격 인하를 이끌었다고 봅니다. 다만 가격 경쟁이 두 회사의 수익성에 미치는 영향은 아직 불분명합니다.
- 주제
에디터 노트
가격 인하를 설명하는 근거는 서로 다른 두 축입니다. 캐시 읽기 비중이 높은 에이전트 작업에서 캐시 단가를 낮추면 실제 청구액이 크게 줄어든다는 계산은 제시된 토큰 구성과 가격표에 기대고 있습니다. 반면 오픈 모델 경쟁이 각 인하의 직접 원인이었다는 설명은 글쓴이의 추론이며, 가격 변화만으로 각 회사의 원가나 수익성을 확인할 수는 없습니다. 댓글에서도 추론 서비스의 연산 비용과 연구개발 비용을 구분해야 한다는 반론이 나옵니다. 제3자 제공업체가 추론에서 이익을 얻더라도 대형 모델 개발 비용까지 회수하는지는 별도 문제입니다. 모델별 성능 비교와 제공업체별 서비스 품질 차이도 가격표만으로는 드러나지 않으므로, 가격 경쟁이 지속 가능하다는 주장과 IPO 이후의 수익성은 아직 같은 근거로 판단할 수 없습니다.
AI 요약
OpenAI와 Anthropic이 2026년 6월부터 9월까지 LLM 가격을 여러 차례 인하했습니다. 글쓴이는 인하 폭이 최대 80%에 이르렀으며, 모델 성능을 낮춘 결과로 보이지 않는다고 설명합니다. 가격은 입력 토큰, 출력 토큰, 캐시 읽기 순서로 제시합니다.
가격 인하와 캐시 비용
OpenAI는 GPT-5.6 Luna의 가격을 7월 말 80% 낮췄고, 8월에는 GPT-5.6 Sol 가격을 약 20% 인하했습니다. Anthropic은 Claude Sonnet 5의 출시 가격을 임시 할인에서 상시 가격으로 바꾸고, Fable 5.1의 캐시 읽기 비용을 이전 모델보다 75% 내렸습니다. 이후 OpenAI는 GPT-6 Sol과 Luna를 출시했고, Anthropic은 Claude Opus 5.5 가격을 인하했습니다. 글쓴이에 따르면 GPT-6.1 Sol은 GPT-6 Sol의 성능 문제를 보완하면서 캐시 읽기 비용을 절반으로 낮췄습니다.
코딩 에이전트는 매 요청마다 이전 대화 내용이 담긴 캐시를 읽습니다. 글쓴이는 이 캐시 읽기가 전체 토큰 비용의 96~99%를 차지하고 캐시 적중률이 90~100%에 이른다고 설명합니다. 따라서 캐시 읽기 비용을 낮추면 표시된 입력·출력 가격보다 실제 에이전트 사용 비용이 더 크게 줄어들 수 있습니다. Fable 5.1의 캐시 가격 인하로 전체 사용 비용도 70~75% 내려갔다는 계산을 제시합니다.
경쟁과 추론 비용
글쓴이는 에이전트 도구에서 모델을 바꾸기 쉬워지면서 모델이 상품처럼 취급되고, OpenAI와 Anthropic이 가격 경쟁을 피하기 어려워졌다고 봅니다. DeepSeek Flash V4.1은 제공업체별로 가격이 비슷한 모델이 OpenRouter에 다수 등록돼 있습니다. 글쓴이가 확인한 제공업체 수는 이전 버전의 13곳에서 새 버전의 29곳으로 늘었습니다. 이처럼 여러 사업자가 같은 오픈 웨이트 모델을 호스팅하면 이용자는 공급자를 바꿀 수 있고, 제공업체 간 가격 경쟁도 생깁니다.
글쓴이는 OpenAI와 Anthropic이 오픈 웨이트 모델보다 높은 품질을 유지해야 가격 경쟁에서 차별화할 수 있다고 주장합니다. 동시에 모델 추론에 필요한 연산량이 줄어든 점도 인하 이유로 듭니다. Anthropic은 Opus 5.5가 Opus 5보다 적은 연산으로 서비스된다고 밝혔습니다. 글쓴이는 오픈 모델과 제3자 추론 업체가 대형 연구소의 가격을 계속 압박할 것으로 예상합니다.
구독과 수익성
가격이 내려가도 매출이 같은 비율로 줄지는 않는다고 단정하기 어렵습니다. 글쓴이는 월 100달러 Codex 구독을 이용하다 GPT-6.1 Sol의 사용 비용이 낮아진 뒤 사용 한도를 5분의 1로 줄였다고 씁니다. OpenAI도 당시 200달러 요금제의 Codex 사용량을 50% 줄였고, 효율이 좋아진 점을 이유로 들었습니다. 글쓴이는 구독 상품의 수익성이 API 가격만으로는 드러나지 않는다고 덧붙입니다.
글쓴이는 IPO를 앞둔 두 회사가 가격을 내린 이유와 추론 마진이 궁금하다고 말합니다. 경쟁 압력과 인프라 효율 개선 외에, IPO 투자자에게 수익성을 어떻게 설명할지도 질문으로 남깁니다. 가격이 갑자기 오를 것이라는 전망은 최근 여러 모델과 제공업체의 가격 하락 추세에 맞지 않는다는 것이 글쓴이의 결론입니다.
Hacker News 반응
- @verdverm — 토큰 공급자는 모바일 데이터 사업자처럼 처리량과 효율은 높아져도 상품화되어 기술이 만든 경제적 이익을 크게 얻지 못할 것 같습니다. 언젠가 무제한 요금제가 나오기를 기다립니다.
- @Iolaum — 그런 요금제는 나오지 않을 겁니다. 예약 작업과 하위 에이전트를 쓰면 토큰을 엄청나게 소모할 수 있습니다.
- @Skunkleton — 소비자용 무제한은 병렬 에이전트 수나 최대 성능을 제한하고, 정해진 토큰을 쓰고 나면 단일 에이전트나 낮은 성능으로 바꾸는 방식일 겁니다. 모바일 무제한 인터넷과 비슷합니다.
- @buckleyourshoe — 경쟁이 가격을 낮춥니다. OpenAI와 Anthropic의 사이버보안 차단에 걸린 뒤 Kimi와 GLM 모델을 써봤는데, 훨씬 저렴했고 거부 때문에 작업을 못 하는 일도 줄었습니다.
- @_heimdall — 가격 인하가 경쟁 때문이라면 사용량이 크게 줄었거나 회사들이 곧 재정적으로 무너질 거라고 생각합니다. 기존에도 더 비싼 모델로 적자를 내고 있었고, 경쟁이 설비투자를 그만큼 줄여주지는 않을 테니까요.
- @TacticalCoder — 경쟁이 원인이라면 가격을 80% 낮춘 뒤 사용량이 줄었다고 가정할 이유는 없습니다.
- @bhu8 — 캐시 효율 개선과 더 작은 모델 때문일 겁니다. GPT-6 Sol은 실제로 GPT-6 Terra이고 Opus 5.5도 5.1보다 작습니다. 너무 복잡하게 생각하지 마세요.
- @chakintosh — 누가 먼저 가격 경쟁을 견디지 못하고 파산하는지 겨루는 경쟁입니다. 지속 가능하지 않습니다.
- @trollbridge — 정말 그럴까요? DeepSeek는 추론 서비스를 이익을 내며 판매한다고 이미 증명했습니다.
- @written-beyond — 여기서 이익이 연산 비용을 충당한다는 뜻이라면 맞습니다. 연구개발과 앞으로의 연구개발 비용까지 충당한다는 뜻이라면 그렇지 않습니다.
- @jameson — 경쟁은 소비자에게 좋습니다. 다만 독점 모델은 성능 계약 기준을 정하기 어려워 공급자의 최적화가 실제 성능을 떨어뜨리는지 알기 어렵습니다.
- @garo-pro — 비용 절감의 일부, 어쩌면 대부분은 KV 캐시 최적화에서 왔을 겁니다.
- @senordevnyc — 자신감이 지나친 개인 블로거의 추측일 뿐입니다.
- @332451b — DeepSeek는 Flash V4에서 GPU당 시간당 38달러의 매출을 올린다고 주장합니다. 토큰 처리량과 가격을 적용하면 대략 설명되는 수치지만, OpenAI와 Anthropic의 더 큰 모델은 알려지지 않은 요소가 많습니다.
- @skhameneh — 가격 인하가 사용자 생성 출력에 보조받는 건가요? 데이터 보존 정책이 바뀌거나 새 모델이 비보존 정책에서 제외되는 일도 걱정됩니다.