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[IT뉴스][비즈톡] “비싼 AI만 쓰지말고...” ‘토성비’ ‘토크노믹스’ 시대

온카뱅크관리자

2026-07-08 06:07:30

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">실무진 “이러다 AI 토큰보다 내 몸값이 쌀 듯”</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="GY1yAwFY5V">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="168aaee02a8763996580e17138a00607edf3f1634493d0df814dfcc7b5ce1ef6" dmcf-pid="HGtWcr3GX2" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="앤트로픽 클로드 로고. /연합뉴스" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/08/chosun/20260708060158280xzsa.jpg" data-org-width="3000" dmcf-mid="YqV7TH4qZf" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/08/chosun/20260708060158280xzsa.jpg" width="658"></p>
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            앤트로픽 클로드 로고. /연합뉴스
           </figcaption>
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          <p contents-hash="de055af0bed0bc68fff1726c9469ac2a4c17fa012575f10d53a111188d3fb416" dmcf-pid="XHFYkm0HH9" dmcf-ptype="general">“이러다 AI 토큰보다 제 몸값이 훨씬 싸게 느껴질 것 같네요.”</p>
          <p contents-hash="f0e4d92ec68a653a6d33f810bf2c08f0643130b248b16a5fdc7fcb2bf6ec1373" dmcf-pid="ZX3GEspX1K" dmcf-ptype="general">한 IT 기업 재직자는 최근 회사의 생성형 인공지능(AI) 사용 지침을 두고 이렇게 푸념했습니다. 회사가 임직원들에게 AI 활용을 적극 권장하면서도, 정작 ‘클로드 오퍼스’ 같은 고성능 AI 모델은 “아껴 쓰라”고 요구하기 시작했다는 겁니다. 클로드 오퍼스는 앤스로픽의 최상위 AI 모델로, 복잡한 코딩이나 오류 분석, 자동화 작업에 강점이 있지만 그만큼 사용 비용도 많이 드는 모델로 꼽힙니다.</p>
          <p contents-hash="7aacfb113c91085166229577c0a7069020ec28175827fa6a3ee2bd080f385257" dmcf-pid="5Z0HDOUZ1b" dmcf-ptype="general">기업들이 AI 사용료를 따지기 시작한 것은 ‘토큰(Token)’ 비용 때문입니다. 토큰은 AI가 글을 읽고 답변을 생성할 때 처리하는 최소 텍스트 단위로, 기업용 AI 서비스는 대개 이 사용량에 따라 비용이 부과됩니다. 특히 개발 업무에서는 AI가 에러 로그 분석, 코드 수정, 테스트를 반복하는 과정에서 토큰이 빠르게 소진됩니다. 클로드 코드 같은 에이전트형 AI는 스스로 여러 단계를 오가며 일을 처리하기 때문에 비용 부담이 더 큽니다.</p>
          <p contents-hash="d8b79bc5ca5a28db1998991289cc301b388ecaf55d17183422604f8e55bd673b" dmcf-pid="15pXwIu5YB" dmcf-ptype="general">상황이 이렇다 보니 일부 기업에서는 “비싼 AI를 바로 쓰지 말고, 기존 업무 툴에 탑재된 AI를 먼저 쓰라”는 식의 토큰 절약 공세를 펼치고 있습니다. 예컨대 노션 엔터프라이즈 같은 업무용 소프트웨어에 AI 기능이 있다면, 단순 문서 정리나 일반적인 질의응답은 별도의 클로드 사용량을 소비하지 말고 그 안에서 해결하라는 것입니다. 회사 입장에서는 이미 라이선스를 계약한 업무 툴 내 AI 기능을 활용해 고성능 AI의 무분별한 사용을 줄일 수 있습니다. 판교의 한 IT 기업 직원은 “클로드 사용량을 지원받아도 개발 업무에 본격적으로 투입하면 금방 녹아내리는 수준”이라며 “다른 회사는 AI 사용료를 더 넉넉하게 지원한다는데 왜 우리만 이렇게 아껴 써야 하느냐는 불만도 나온다”고 전했습니다.</p>
          <p contents-hash="2996ef0d74370982cc8ec79124baf751d3cf5714a65ca1bbccb17ac52b0c931b" dmcf-pid="t1UZrC71Gq" dmcf-ptype="general">업계에서는 최근 ‘토성비’라는 말이 널리 쓰입니다. 토큰과 가성비를 합친 말로, AI를 무조건 많이 쓰는 게 중요한 게 아니라 ‘같은 성과를 내는 데 토큰을 얼마나 적게 쓰느냐’가 핵심이 됐다는 뜻입니다. 올 초까지만 해도 AI를 많이 써서 생산성을 끌어올리는 ‘토큰 맥싱’이 주목받았지만, AI 이용료가 빠르게 늘어나면서 이제는 업무 난이도에 따라 고성능 AI와 저가 AI를 나눠 쓰는 ‘토크노믹스’ 흐름이 뚜렷해지고 있습니다.</p>
          <p contents-hash="90eb34b7149e60f7b61fd69ec4d56f2a2c07606fd5b6913e55a1eb2c2a28cad3" dmcf-pid="Ftu5mhztXz" dmcf-ptype="general">이러한 변화는 대기업의 AI 성과 지표에도 반영되는 추세입니다. 삼성전자 역시 외부 생성형 AI를 업무에 전면 도입하면서, AI 활용 성과를 측정할 수 있는 지표로 ‘전일제 환산 방식(FTE)’을 활용하는 동시에 보완 지표로 ‘토큰 가성비’를 함께 들여다보는 방안을 마련한 것으로 알려졌습니다. FTE는 AI가 줄여준 업무량을 ‘사람 몇 명분의 노동력’으로 환산하는 방식입니다. 여기에 ‘같은 성과를 내는 데 얼마나 많은 토큰 비용이 투입됐는가’를 함께 측정해 효율성을 높이겠다는 취지입니다.</p>
          <p contents-hash="0aa6cbff46cbde9d725da0cfe7e352bc5a8fd32f04c9f7b65a16bd7457d0c29d" dmcf-pid="3gkL98DgG7" dmcf-ptype="general">기업들의 고민은 이제 AI 도입 여부를 넘어, 업무 성격에 따라 고성능 AI와 업무 툴 내장 AI, 저가 모델을 정교하게 나눠 쓰는 단계로 옮겨가고 있습니다. AI 시대가 본격화됐음에도 결국 비용 대비 효율, 즉 토성비를 따져야 하는 시대가 온 셈입니다. 실무진 사이에서 “이러다 AI 전환 비용보다 그냥 사람 쓰는 게 더 싸다는 말이 나올지도 모르겠다”는 자조 섞인 목소리가 나오는 이유입니다.</p>
         </section> 
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