LLM API 토큰·비용 계산기

3단계로 쓰는 법

1. 프롬프트 넣기 — 실제로 API에 보낼 글(시스템 지시문 + 사용자 질문)을 입력창에 붙여 넣으세요. 무엇을 넣을지 모르겠다면 한국어 샘플과 영어 샘플을 차례로 눌러 같은 내용의 토큰 수가 어떻게 달라지는지 먼저 비교해 보세요.
2. 사용량 맞추기 — 답변이 얼마나 길지(예상 출력 토큰), 하루에 몇 번 호출할지, 한 달을 며칠로 볼지 정하세요. 환율은 기본 1,400원이고 직접 바꿀 수 있어요. 실시간 답변이 필요 없거나 같은 지시문을 반복해서 보낸다면 고급 옵션의 배치 할인·프롬프트 캐싱도 켜 보세요.
3. 결과 비교하기 — 표는 월 비용이 낮은 순서로 정렬돼요. 맨 위 '최저 비용' 모델만 보지 말고, 내가 원하는 성능 등급(최상위·상위·중간·경량) 안에서 가장 싼 '등급 내 최저' 모델을 함께 확인하는 것이 좋아요. 경량 모델은 늘 싸게 나오지만 어려운 작업에서는 답의 품질이 떨어질 수 있기 때문이에요.

토큰이란? 토큰 계산 원리

LLM(대규모 언어 모델)은 글을 글자나 단어 단위로 읽지 않고, 토큰이라는 조각으로 잘라서 읽습니다. 토큰은 자주 함께 나오는 글자 묶음입니다. 영어에서는 the, customer 같은 흔한 단어가 통째로 1토큰이 되고, 드문 단어는 2~3개 토큰으로 나뉩니다. 공백, 줄바꿈, 따옴표, 숫자도 모두 토큰이 됩니다.

API 요금은 이 토큰 수에 비례합니다. 각 회사는 100만 토큰당 가격을 입력(내가 보내는 글)과 출력(모델이 만든 답) 따로 매기고, 출력 단가가 입력보다 보통 5배 정도 비쌉니다. 그래서 같은 질문이라도 답을 길게 받을수록, 시스템 지시문이 길수록 요금이 늘어납니다. 이 계산기가 '예상 출력 토큰'을 따로 받는 이유입니다.

한국어가 영어보다 토큰이 많은 이유

토크나이저는 학습 자료에서 자주 나온 글자 묶음일수록 하나의 토큰으로 묶어 둡니다. 학습 자료의 대부분이 영어이기 때문에 영어 단어는 통째로 묶인 경우가 많고, 한국어는 상대적으로 덜 묶여 한 단어가 여러 토큰으로 쪼개지기 쉽습니다. 특히 조사·어미가 붙어 모양이 바뀌는 한국어의 특성상 같은 낱말도 '고객의', '고객에게', '고객님' 처럼 형태가 다양해 묶음 효율이 더 떨어집니다.

이 사이트의 두 샘플은 같은 고객 상담 지시문을 한국어와 영어로 쓴 것입니다. o200k_base 토크나이저로 직접 세어 보면 한국어 샘플은 236자에 135토큰, 영어 샘플은 533자에 114토큰이 나옵니다(2026-11-10, gpt-tokenizer 4.1.0 기준). 글자 수는 영어가 두 배 이상 많은데 토큰은 한국어가 약 1.18배 많습니다. 글자 1개당으로 따지면 한국어는 약 0.57토큰, 영어는 약 0.21토큰입니다. 위 샘플 버튼을 눌러 직접 확인해 보세요. 숫자가 조금 다르게 나온다면 토크나이저 버전이 바뀐 것입니다.

이 차이는 그대로 요금 차이가 됩니다. 한국어 서비스를 기획할 때는 영어 자료에서 본 "1,000단어 ≈ 1,300토큰" 같은 어림셈을 그대로 쓰면 예산이 모자랄 수 있으니, 실제 한국어 프롬프트를 넣어 계산해 보는 것이 안전합니다.

이 계산기의 계산 방식 (정확 / 추정)

토큰 수는 오픈소스 라이브러리 gpt-tokenizer(MIT 라이선스)의 o200k_base 인코딩으로 셉니다. 이 파일은 외부 서버가 아니라 이 사이트 안에 버전을 고정해 넣어 두었고, 입력창을 처음 누르는 순간에만 불러옵니다. 불러오는 동안에는 '한글 1글자 ≈ 1토큰, 그 밖의 글자 4개 ≈ 1토큰'으로 어림한 임시 값을 보여 주고, 준비가 끝나면 자동으로 정밀 값으로 바뀝니다.

• 정확 배지: 공식 문서에서 o200k_base를 쓴다고 확인된 모델에만 붙입니다. 현재 GPT-6 계열은 라이브러리 모델 목록에서 확인되지 않아, o200k_base로 직접 셌지만 추정으로 표시하고 있습니다. 확인되는 대로 바꿉니다.
• 추정 배지: Anthropic(Claude)과 Google(Gemini)은 최신 모델의 토크나이저를 공개하지 않습니다. 정확한 값은 각 회사의 토큰 세기 API(API 키 필요)로만 얻을 수 있어, o200k_base 결과에 보정 계수를 곱해 추정합니다. 한국어와 영어 계수를 따로 두고, 입력한 글의 한글 비율에 맞춰 두 계수를 섞습니다.

보정 계수 측정 결과: 측정 전 [직접 작성 필요: 측정일, Claude·Gemini의 한국어·영어 보정 계수, 최대 오차] — 측정 전에는 계수 1.0(보정 없음)으로 계산합니다.

운영자 메모: [직접 작성 필요: 직접 측정해 보니 한국어가 영어보다 몇 배였는지 등 운영자 메모 1단락]

모델별 공식 API 단가표 (2026년 11월 기준)

아래 가격은 2026-11-06에 각 회사 공식 가격표에서 확인한 100만 토큰당 달러 기준입니다. '캐시 적중'은 프롬프트 캐싱으로 이미 저장된 앞부분을 다시 읽을 때의 입력 단가입니다. 세 회사 모두 배치(Batch) API를 쓰면 입력·출력 단가가 50% 할인됩니다. 회사마다 등급을 나누는 기준은 다르므로, 이 사이트는 각 회사 라인업 안의 위치에 따라 최상위·상위·중간·경량 4단계로 묶었습니다.

OpenAI GPT 단가

장문 구간: 입력이 27.2만 토큰을 넘으면 Astra $20 / $2.00 / $75, Sol $4 / $0.20 / $15, Terra $2 / $0.10 / $7.50, Luna $0.20 / $0.02 / $0.75 (입력 / 캐시 적중 / 출력).

Anthropic Claude 단가

장문 구간: Claude Haiku 5.5만 입력이 10만 토큰을 넘으면 $0.50 / $0.05 / $2.50 (입력 / 캐시 적중 / 출력). 나머지 Claude 모델은 장문 구간 요금이 없습니다.

Google Gemini 단가

장문 구간: Gemini 3.1 Pro Preview만 입력이 20만 토큰을 넘으면 $4 / $0.40 / $18 (입력 / 캐시 적중 / 출력).

예약된 가격 인상: Google은 Gemini 4 Argon을 2026-12-01부터, Gemini 3.8 Flash를 2027-01-01부터 입력·출력 모두 두 배로 올린다고 공지했습니다. 위 계산기는 날짜를 확인해 적용 시작일부터 새 가격으로 자동 계산합니다. Gemini 3.1 Pro는 이름에 Preview(미리보기)가 붙은 모델이라, 정식 출시 때 가격이나 조건이 바뀔 수 있습니다.

출처(공식 가격표):

• OpenAI API 가격표
• Anthropic Claude 가격표
• Google Gemini API 가격표

월 비용 계산 예시

쇼핑몰에 고객 상담 챗봇을 붙인다고 가정해 보겠습니다. 상담원 규칙을 담은 시스템 지시문과 고객 질문, 짧은 이전 대화를 합쳐 한 번 호출할 때 입력 1,000토큰을 보내고, 답변으로 출력 500토큰을 받는다고 하겠습니다. 하루 1,000회, 한 달 30일이면 한 달에 3만 번 호출하는 셈입니다. 환율은 1달러 = 1,400원으로 계산합니다.

세 경우 모두 출력 비용이 입력 비용보다 2.5~3배 큽니다. 입력은 두 배 많은데도 출력 단가가 5~6배 비싸기 때문입니다. 그래서 "답변은 3문장 이내"처럼 출력 길이를 줄이는 지시가 요금을 줄이는 데 가장 직접적인 효과를 냅니다.

여기에 프롬프트 캐싱을 더해 보겠습니다. 매번 똑같이 보내는 시스템 지시문 800토큰이 캐시에 적중한다고 하면(적중 비율 80%), Claude Sonnet 5.5의 1회 비용은 (200 × $2 + 800 × $0.10 + 500 × $10) ÷ 1,000,000 = $0.00548이 되어 월 $164.40, 약 230,160원으로 줄어듭니다. 실시간 답변이 필요 없는 작업이라면 배치 할인으로 여기서 다시 절반이 됩니다. 단, 캐시를 처음 저장할 때의 비용은 이 계산에 들어 있지 않습니다.

같은 조건을 위 계산기에 넣어 보면(출력 500, 하루 1,000회, 30일) 표에서 바로 확인할 수 있고, 내 프롬프트로 바꾸면 내 서비스의 예상 비용이 나옵니다. 한국어 지시문은 영어보다 토큰이 많으니, 실제 한국어 문장으로 꼭 다시 계산해 보세요.