개요
OpenAI는 매년 1~2회 저가형 모델(예: GPT-3.5-16k, GPT-4o-mini 등)을 출시합니다. 출시될 때마다 추론 성능과 가격 면에서 눈에 띄는 개선이 이루어집니다.
가격이 싸지고, 추론 성능이 좋아지면서 가성비 측면에서는 이미 기성의 번역 api 보다는 가격적인 측면에서는 싸졌습니다.
이 글은 번역을 주제로 삼고 있지만, 그보다 더 강조하고 싶은 것은 저가형 LLM이 특정 목적만 수행하는 상용 API를 능가하는 사례가 점점 늘어나고 있다 라는 점을 공유드리고 싶습니다.
특히 가격이 충분히 낮아졌기 때문에, 기존 리소스에 one-line preview, 카테고리 추출 같은 후처리 작업을 추가하는 것도 더 이상 큰 비용 부담이 아니라는 점을 공유드리고 싶습니다.
기성 번역 API의 가격 정책
기존 번역 API는 보통 입력 글자 수를 기준으로 과금합니다. 대표적인 API들의 가격 구조는 다음과 같습니다:
| 이름 | 무료 상한 | 길이 당 가격 | 토큰 환산 기준 (입출력 합산) |
|---|---|---|---|
| Google Translate | 월 500,000자 무료 | 백만자당 $20 | 약 3.5M 토큰 = $20 |
| Papago Translation | 없음 | 백만자당 20,000원 (문서: 30,000원) | 약 3.5M 토큰 = 20,000원 |
| DeepL API | 월 500,000자 무료 | 백만자당 $25 (Pro 전환 시) | 약 3.5M 토큰 = $25 |
토큰 수 환산 기준
토큰 기준 환산은 다음 가정을 바탕으로 했습니다:
- 영어 1자 ≈ 1토큰
- 한국어 1자 ≈ 3토큰
- 평균적으로 입력 1토큰 → 출력 2.5토큰이 발생
예를 들어:
"Hello, how are you?" (19자 ≈ 20토큰)→"안녕하세요. 잘 지내시죠?" (15자 ≈ 45~50토큰)
이런 비율을 기반으로, 번역 API의 글자 기반 과금을 토큰 기준 가격으로 환산하였습니다.
gpt-4.1-nano 의 가격 정책.
GPT-4.1-nano의 과금 기준은 다음과 같습니다:
- 입력: 1M 토큰당 $0.10
- 출력: 1M 토큰당 $0.40
- 입력 1M → 출력 2.5M 토큰 가정 시, 총 과금은:
0.10 + 0.40 × 2.5 = $1.10
가격 비교하기
| 이름 | 과금 기준 | 무료 상한 | 가격 (100만자 기준) | 토큰 환산 기준 (입력 + 출력) |
|---|---|---|---|---|
| Google Translate | 글자 수 기준 | 월 500,000자 무료 | $20 | 약 3.5M 토큰 = $20 |
| Papago | 글자 수 기준 | 없음 | ₩20,000 (문서: ₩30,000) | 약 3.5M 토큰 = ₩20,000 |
| DeepL API | 글자 수 기준 | 월 500,000자 무료 | $25 | 약 3.5M 토큰 = $25 |
| GPT-4.1-nano | 토큰 수 기준 | 없음 | $1.10 | 인풋 1M + 아웃풋 2.5M = 총 3.5M 토큰 |
총평 - 싸고 좋아요
저는 개인적으로 GPT의 저가형 모델을 앞으로도 많이 사용할 것 같습니다.
특히 번역, 카테고리 추출, 요약 같은 리소스를 생성하는 작업은 이제 거의 무료라고 간주 하고 사용할수도 있을 것 같습니다. .
이번에 약 400건의 기술 블로그에 대해 one-line-preview를 생성하는 데 $3도 채 들지 않았습니다.
이 정도면 그냥 자동 파이프라인의 한 단계로 붙여도 부담 없는 수준이였습니다.
LLM을 서비스에 도입하고자 고민 중이라면, 작은 Task, 저렴한 모델부터 적용해보는 것은 시도해볼 가치가 충분하다라고 생각합니다.
AS_IS : one-line-preview 없음, 영어 preview
TO_BE : 리소스 생성
