# OpenAI 와 Anthropic 이 2026 년 여름부터 가을까지 LLM 가격을 차례로 인하한 이유는 무엇인가?

> https://bookfactory.kr/board/news/24365
> 게시판: 뉴스
> 작성자: tachikoma43
> 작성일: 2026-11-02T05:09:35.424Z

---

OpenAI 와 Anthropic 이 2026 년 여름부터 가을까지 대용량 언어 모델 (LLM) 사용료를 차례로 인하했습니다. 데이터 과학자 마ックス 울프 (Max Woolf) 는 이 인하 배경으로 다른 모델로 전환이 용이하다는 점과 모델 가중치를 공개하는 '오픈웨이트 모델'과의 경쟁을 꼽았습니다. OpenAI 와 Anthropic 이 몇 달 만에 LLM 사용료를 최대 80% 인하했습니다. 왜냐하면? | 마ックス 울프의 블로그 https://minimaxir.com/2026/10/cheap-llms/

오픈웨이트는 토큰의 71.5% 와 지출의 23% 를 차지합니다 - Vercel https://vercel.com/blog/ai-gateway-production-index-october-2026

OpenAI 는 2026 년 7 월 30 일, 저가 모델 'GPT-5.6 Luna' 사용료를 80% 인하하여, 100 만 토큰당 입력료가 1 달러 (약 158 원) 에서 0.20 달러 (약 31.6 원), 출력료가 6 달러 (약 948 원) 에서 1.20 달러 (약 190 원) 로 변경되었습니다. OpenAI 가 GPT-5.6 을 최대 80% 인하 - GIGAZINE

OpenAI 는 가격 인하 이후의 GPT-5.6 Luna 와 DeepSeek V4 Pro 나 GLM-5.2 와 같은 오픈웨이트 모델들의 비용 효율성을 비교한 그래프를 공개했습니다. 아래 그래프의 가로축은 1 개의 작업당 비용 (달러) 을 나타내는 로그 스케일이고, 세로축은 Artificial Analysis 의 지능 평가 지표인 점수이며, 왼쪽일수록 비용이 저렴하고 위일수록 점수가 높음을 의미합니다.

또한 모델 세대 교체에 따라 주요 모델의 가격도 하락하고 있으며, OpenAI 가 6 월에 발표한 GPT-5.6 Sol 의 가격은 100 만 토크당 입력 5 달러 (약 790 원) · 출력 30 달러 (약 4,740 원) 였습니다. 이에 비해 9 월 29 일 발표된 GPT-6.1 Sol 은 입력 2 달러 (약 316 원) · 출력 10 달러 (약 1,580 원) 로, 처리된 입력을 재사용하는 캐시 로딩 비용 또한 100 만 토크당 0.10 달러 (약 15.8 원) 입니다. "GPT-6.1 Sol' 이 또 등장, GPT-6 Astra 와 동등한 성능으로 비용은 5 분의 1 - GIGAZINE"

또한 Anthropic 은 9 월 22 일 Claude Opus 5.5 를 발표했습니다. Anthropic 이 AI 모델 'Claude Opus 5.5'를 발표, Opus 5 보다 비용 40% 절감·30% 이상 속도 향상 및 코딩 성능 개선 - GIGAZINE

Opus 5.5 의 가격은 입력 100 만 토큰당 4 달러 (약 632 원), 출력 20 달러 (약 3,160 원), 캐시 로드 0.20 달러 (약 31.6 원) 입니다. Opus 5 와 비교했을 때 입력과 출력은 20% 할인되었고, 캐시 로드는 60% 할인되었습니다. Anthropic 은 AI 에이전트를 활용한 작업이나 코딩 시 캐시 로드 비용이 전체 비용의 대부분을 차지하며, 일반적인 작업을 표준 설정으로 수행할 경우 총 비용이 Opus 5 보다 40% 낮아진다고 설명했습니다. 울프氏は 이러한 할인 이유를 지적하며, 프로그래밍 지원 도구인 OpenCode 나 Zed Agent 를 사용하면 모델을 쉽게 전환할 수 있다고 했습니다. 특정 모델로 전환하는 데 소요되는 시간과 비용, 즉 '스위칭 비용'이 낮기 때문에 사용자를 특정 서비스에 묶어두기 어렵다는 분석입니다.

실제로 여러 AI 모델을 중개하는 Vercel 의 AI Gateway 는 9 월 한 달 동안 가장 많이 사용하는 모델을 변경한 팀이 48.0%, 모델 개발 기업까지 변경한 팀이 28.6%에 달했습니다. 약 절반의 팀이 주력 모델을 전환하고 있다는 점에서 이용자를 특정 모델이나 기업에 묶어내기 어려운 점이 엿보입니다. 또한 소셜 뉴스 사이트 Hacker News 에서 "OpenAI 와 Anthropic 은 사이버 보안이라는 이유로 처리를 거부했고, Kimi 와 GLM 모델을 시도한 결과 Kimi 와 GLM 이 훨씬 저렴하며 중간에 처리가 거부되지 않고 작업을 완료할 수 있었다"는 지적이 나왔습니다. 또한 Wolf氏가 가격 인하 요인으로 꼽은 것은 오픈 웨이트 모델과의 가격 경쟁입니다. 오픈 웨이트 모델에서는 학습으로 결정되는 수치 데이터인 '중량 (weight)'이 공개되어 개발자 외의 기업들도 모델을 실행할 수 있습니다. 예를 들어, 여러 모델이나 제공사를 한곳에서 이용할 수 있는 OpenRouter 의 DeepSeek V4.1 Flash 1017 페이지에는 DeepSeek 자체뿐만 아니라 Cloudflare 나 DeepInfra 등의 비용이 게시되어 있습니다. 같은 모델을 여러 제공사가 제공하기 때문에 이용자는 비용을 비교하여 이용처를 선택할 수 있습니다. Wolf氏가 2026 년 10 월 24 일에 확인했을 때, 이 모델을 제공하는 제공사는 29 개사 있었습니다. 아래 목록은 캐시 로딩 비용이 낮은 순으로 정리된 것으로, 100 만 토크당 0.003 달러 (약 0.47 원) 선의 제공사가 여러 곳 있습니다. 목록 내의 입력/출력/캐시 로딩 비용은 모두 100 만 토크당 달러 단위의 가격입니다.

OpenRouter 에 따르면 DeepSeek 자체 요금은 입력 100 만 토큰당 0.15 달러 (약 23.7 원), 출력 0.60 달러 (약 94.8 원), 캐시 로드 0.003 달러 (약 0.47 원) 입니다. 캐시 로드 요금은 일반 입력 요금의 2% 로 제한되어 있으며, OpenRouter 는 저가 요금을 제공하는 제공자를 우선적으로 사용할 수 있도록 설정할 수 있습니다. 울프氏は GPT-5.6 Luna 의 7 월 80% 할인에 대해 당시 소형 오픈 웨이트 모델을 견제하기 위한 의도가 있었다고 보고 있습니다. 모델의 저가화와 활용 확대는 Vercel 의 AI Gateway 집계에도 반영되어 있습니다. 아래 그래프의 가로축은 2026 년 4 월에서 9 월, 세로축은 4 월을 100 으로 한 지수입니다. 분홍색은 토큰 사용량, 파란색은 지출액, 회색은 평균 토큰 단가를 나타냅니다. 9 월에는 사용량이 790.8, 지출액이 342.7 로 증가한 반면 평균 토큰 단가는 43.3 로 하락했습니다. AI Gateway 에서 1 토큰 당 비용이 하락했음에도 불구하고 사용량 증가로 인해 총 지출액은 증가했습니다.

동일한 9 월 집계에서는 AI Gateway 가 처리한 전체 토큰의 71.5% 를 오픈 웨이트 모델이 처리했습니다. 그러나 이러한 모델에 대한 지출은 전체의 23%에 불과하여, 저렴한 대체 모델이 대량의 처리에 사용되고 있음을 보여줍니다. 가격 인하의 이유는 경쟁뿐만 아니라 기술의 진보로 인한 제공 비용 감소도 포함됩니다. Anthropic 은 Opus 5.5 의 가격 인하에 대해 Opus 5 보다 더 적은 계산 자원으로 제공할 수 있게 되었다는 점을 이유로 제시했습니다. OpenAI 도 Luna 등의 가격 인하에 대해 모델과 추론 시스템, 외부 도구와의 연계를 효율화하여 동일한 계산 자원으로 더 많은 작업을 수행할 수 있게 되었다고 설명했습니다. 울프氏は는 OpenAI 나 Anthropic 이 사용자들을 확보한 후 요금을 크게 인상하는 전략을 취하는 것은 어렵다고 논평했습니다. 품질이 비슷한 모델을 여러 사업자가 저렴하게 제공한다면, 사용자는 가격 인상을 수용하지 않고 다른 서비스로 전환할 수 있기 때문입니다.

[원문 보기](https://gigazine.net/news/20261029-openai-anthropic-llm-price-cuts/) | 출처: Gigazine