Claude Sonnet 5의 인트로 가격($2/$10)이 곧 정가($3/$15)로 돌아간다.
토크나이저 차이를 직접 실측해보니, 워크로드별 실효 비용 변화는 +7%에서 +58%까지 갈렸다.
Sonnet 5를 쓰고 있다면 달력에 표시해둘 날짜가 하나 있다.
2026년 8월 31일.
출시 때부터 적용되던 인트로 가격이 이날 끝난다.
공식 문서 기준으로 입력 $2.00 → $3.00, 출력 $10.00 → $15.00 (1M 토큰당).
둘 다 +50%다.
같은 코드를 그대로 돌려도 9월 1일부터 청구서가 1.5배로 나온다는 뜻이다.
상용 LLM API를 쓰는 사람 입장에서는 주의할 만한 내용이다.
LLM API 비용 계산법에서 정리했던 가격표를 기준으로, 이 변화가 실무에서 뭘 의미하는지 뜯어본다.
무엇이 얼마나 바뀌나
| – | ~8/31 (인트로) | 9/1~ (정가) | 변화 |
|---|---|---|---|
| 입력 | $2.00 | $3.00 | +50% |
| 출력 | $10.00 | $15.00 | +50% |
| 캐시 읽기 (입력의 10%) | $0.20 | $0.30 | +50% |
참고로 정가 $3/$15는 Sonnet 4.6과 같은 단가다.
그래서 “인트로가 끝나면 4.6으로 돌아가면 되지 않나?”라는 질문이 나오는데
여기에 단가표가 말해주지 않는 변수가 하나 있다.
단가표가 말해주지 않는 것: 토크나이저
Sonnet 5는 4.6과 다른 토크나이저를 쓴다. (나도 몰랐다 !!!!)
공식 마이그레이션 가이드는 같은 텍스트가 약 30% 더 많은 토큰으로 집계된다고 안내한다.
즉 비용은 단가 × 토큰 수인데, 모델을 바꾸면 단가만 바뀌는 게 아니라 토큰 수도 바뀐다.
입출력의 단가를 생각할 때 많이 놓치는 부분이다. 단가와 토큰 수를 함께 고려해야 한다.
그런데 “약 30%”가 모든 워크로드에 똑같이 적용될까.
궁금해서 직접 세어보기로 했다. 결과는 어떨까 ?
직접 세봤다: 같은 텍스트, 두 토크나이저
Claude API에서 count_tokens API는 무료다.
과금 없이 토큰 수만 세준다.
같은 텍스트 세 종류를 Sonnet 4.6과 Sonnet 5 토크나이저로 각각 세봤다.
| 샘플 | 글자 수 | 4.6 토큰 | 5 토큰 | 증가율 |
|---|---|---|---|---|
| 한국어 블로그 본문 | 3,000자 | 2,242 | 2,398 | +7.0% |
| 파이썬 코드 | 1,600자 | 478 | 597 | +24.9% |
| 영어 기술 문서 | 1,578자 | 320 | 505 | +57.8% |
직접 계산해보니 생각보다 편차가 크다.
한국어 본문은 +7%에 그쳤는데 영어 기술 문서는 +58%까지 벌어졌다.
코드는 그 중간 정도로 나왔다.
“약 30%”는 평균일 뿐, 내 워크로드의 언어 구성에 따라 체감이 완전히 달라진다는 뜻이다.
이걸 반영해서 4.6 대비 실효 입력 비용을 계산하면 이렇게 된다.
| 워크로드 | 인트로 기간 ($2 vs $3) | 정가 전환 후 ($3 vs $3) |
|---|---|---|
| 한국어 중심 | -29% (더 싸다) | +7% |
| 코드 중심 | -17% | +25% |
| 영어 문서 중심 | +5% (이미 더 비싸다) | +58% |
비용을 계산해보니 두 가지가 눈에 띈다.
영어 문서를 많이 처리하는 워크로드는 인트로 기간에도 이미 4.6보다 비쌀 수 있다.
반대로 한국어 중심 워크로드는 정가 전환 후에도 +7% 수준이라 전환 부담이 작다.
물론 이건 순수 입력 비용 계산이고 Sonnet 5가 더 적은 재시도로 더 나은 결과를 낸다면 격차는 줄어든다.
여기에서 포인트는 하나다.
모델 전환 판단을 단가표만 보고 하면 안 된다
count_tokens는 무료니, 내 프롬프트로 직접 세보고 결정하자.
그래서 지금 결정해야 할 것은 무엇인가?
① 이미 Sonnet 5를 쓰고 있다면
9월 예산에 +50%를 반영해야 한다.
월 $200 나오던 워크로드면 9월부터 $300이다.
당장 할 일은 8월 사용량으로 9월 예상 청구액을 계산해보는 것.
② 4.6에서 이전을 고민 중이라면
이제 “단가가 싸서”라는 이유는 8월까지만 유효하다.
9월부터는 순수하게 “성능 향상이 토큰 증가분의 값어치를 하는가”의 문제가 된다.
그리고 위 실측처럼 그 증가분은 워크로드에 따라 +7%에서 +58%까지 벌어진다.
한국어 중심이라면 부담이 작고 영어 문서·코드 비중이 크다면 계산기를 먼저 두드려야 한다.
③ 대량 워크로드라면
단가 인상보다 캐싱·배치의 영향이 크다.
이전에 작성했던 캐싱 실측 글에서 봤듯 캐시 읽기는 입력 단가의 10%다.
정가 전환으로 입력이 $3이 되면 캐시 읽기는 $0.30.
단가가 올라갈수록 캐싱이 깎아주는 절대 금액도 커진다.
인상 전에 캐싱부터 점검하는 게 순서다.
마무리하며
인트로 가격은 처음부터 기간 한정이라고 사전에 공지돼 있었다.
그런데 “언젠가 오른다”와 “3주 뒤에 오른다”는 다른 문제다.
이번 전환에서 기억할 것은 두 가지다.
청구서는 9월부터 1.5배가 되고
4.6과의 비교는 단가가 아니라 토큰 수 싸움이 된다.
나 또한 입출력에만 주의를 기울이고 토큰은 고려하지 못했다.
다양한 방면에서 비용을 생각해야 하는 게 AI 엔지니어의 숙명이 아닐까.. 생각해본다.
모델 가격이 바뀔 때마다 단가표만 스크린샷하고 넘어가지 말고
내 워크로드 기준의 실효 비용을 한 번씩 다시 계산해보자.
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글쓴이 · Plutojoshua
핀테크에서 LLM과 AI 에이전트를 실제 서비스에 적용하는 개발자다. 카카오 AI 앰배서더로 Kanana 모델을 앱에 직접 연동해 검증하고, 비전공자로 시작해 실제 코드와 측정값을 근거로 “왜 그렇게 설계했는지”를 1인칭으로 기록한다. 운영자 소개는 About, 코드는 GitHub에서 볼 수 있다.