토큰 계산기는 인터넷에 여럿 있다. 전부 영어를 기준으로 만들어졌다. 같은 내용을 한글로 주고받으면 토큰이 더 들기 때문에, 그 숫자로 잡은 예산은 한국어 서비스에서 맞지 않는다. 얼마나 어긋나는지, 그리고 그 차이가 모델마다 어떻게 다른지 토큰 단가가 공개된 194개를 놓고 셈해 봤다.

먼저, 배수는 우리가 잰 값이 아니다

정확히 세려면 모델의 토크나이저가 있어야 한다. OpenAI 는 o200k 를 공개했지만 Anthropic 과 Google 은 공개하지 않고 각자 API 로만 세어 준다. 그래서 우리도 글자 종류별 평균으로 어림잡는다 — 라틴 문자는 네 글자에 한 토큰, 한글은 한 글자에 약 0.67 토큰으로 본다. 이 어림으로는 같은 글자 수에서 한글이 2.7배다. 실제 값과 25% 안팎으로 어긋날 수 있다.

그리고 이 배수는 모델을 가리지 않는다. 입력과 출력이 같은 비율로 늘어나기 때문에, 194개 전부 2.67배로 똑같이 나온다. 한글 기준으로 다시 세워도 순위는 바뀌지 않는다. 여기까지는 새로울 것이 없다.

달라지는 것은 금액이다

한글 1만 자를 넣고 2천 자를 받는 일을 월 1천 회 한다고 두자. 문서 한 편을 요약하거나 다듬는 일이 하루 서른 번쯤 도는 규모다. 같은 일을 영어로 했을 때와 견주면, 한글이라서 더 내는 돈은 중앙값이 월 ₩4,109 다. 그런데 최저는 ₩148, 최고는 ₩1,540,831 로 1만 배 넘게 벌어진다.

모델단가 (입력/출력)한글영어차이
o1-pro$150 / $600₩2,465,453₩924,622₩1,540,831
gpt-4$30 / $60₩383,533₩143,830₩239,703
qwen3.6-plus$0.33 / $1.95₩6,574₩2,466₩4,109
mistral-nemo$0.02 / $0.03₩237₩89₩148

o1-pro 하나가 한글이라는 이유로 매달 ₩154만을 더 먹는다. mistral-nemo 는 같은 이유로 ₩148 을 더 낸다. 둘 다 배수는 2.67배로 같다.

그래서 모델 선택이 더 무거워진다

이것이 한국어로 서비스를 만들 때 실제로 달라지는 점이다. 배수가 아니라 증폭이다. 영어권에서 월 3만 원 차이로 보이는 두 모델 사이의 선택이, 한국어에서는 월 8만 원 차이가 된다. 잘못 고르는 비용이 2.7배로 커진다.

출력 쪽이 특히 그렇다. 한글은 받는 글도 같은 비율로 늘어나는데, 대화 모델의 출력 단가는 입력의 4.1배(중앙값)다. 위 시나리오에서 추가액의 45%가 출력에서 나오고, 출력 단가가 높은 모델에서는 71%까지 간다. 입력 단가만 보고 고르는 습관이 한국어에서 더 비싸게 먹힌다.

확인하는 방법

위 숫자는 한 가지 시나리오일 뿐이다. 넣고 받는 분량이 다르면 결론도 달라진다. 계산기에 실제로 쓰는 프롬프트를 붙여넣으면 그 분량으로 모델을 나란히 놓고 볼 수 있다. 붙여넣은 글은 주소에 담기지 않으니 결과 링크를 그대로 공유해도 된다.

개별 모델 화면에도 같은 시나리오의 금액을 한글과 영어로 나란히 적어 두었다.

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