“클로드가 더 싸다?”...사실은 더 비싼 이유, 토크나이저에 있었다

겉보기엔 저렴한 ‘클로드 API’, 속을 들여다보니?

최근 AI 모델 사용이 일상화되면서, API 비용 비교도 중요한 이슈가 되었습니다.
앤트로픽(Anthropic)의 ‘클로드 3.5 소네트’는
오픈AI의 ‘GPT-4o’보다 API 가격이 저렴해 보입니다.

 

하지만 실제 실험에서는 GPT-4o가 더 경제적이라는 분석이 나왔습니다.
“도대체 왜?” 그 해답은 ‘토큰화(tokenization)’ 방식에 있었습니다.

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같은 문장, 다른 토큰 수...‘숨은 비용’이 진짜 문제

① 숫자만 보면 클로드가 싸다

• 입력 토큰 단가: 클로드 3.5 소네트가 GPT-4o보다 약 40% 저렴
• 출력 토큰 단가: 양측 모두 동일
  → 겉보기에는 클로드가 확실히 저렴

하지만 문제는 그 다음입니다.

② 클로드, 같은 문장도 더 많은 토큰으로 나눈다

• 클로드의 토크나이저는 같은 입력 문장이라도 더 많은 토큰을 생성합니다.
• 즉, 토큰당 단가가 낮아도 총 토큰 수가 많아지면 전체 비용은 증가합니다.

📊 실제 비교 실험 예시:

콘텐츠 유형클로드 vs GPT-4o오버헤드(더 많은 토큰 수)

영어 문장	클로드가 16% 더 많음
수학 방정식	클로드가 21% 더 많음
파이썬 코드	클로드가 30% 더 많음

 

즉, 코딩, 수학 등 기술 콘텐츠에서는 클로드의 숨은 비용이 훨씬 커진다는 이야기입니다.

③ 컨텍스트 창도 ‘실질적으론 좁아진다’

• 앤트로픽은 20만 토큰의 큰 컨텍스트 창을 자랑합니다.
• 그러나 토큰화로 불필요한 토큰이 많아지면서
  실제 사용할 수 있는 실질 컨텍스트 길이는 줄어듭니다.

이는 비용뿐 아니라, 장문 분석이나 문서 요약 등에서도 한계로 작용할 수 있습니다.

④ 단순 단가만 보면 안 된다

결국 중요한 건 다음과 같습니다.

“단순히 API 가격표만 보지 말고,
실제 토큰화 방식과 전체 비용 구조를 따져라.”

GPT-4o는 효율적인 토크나이저 덕분에
같은 작업을 더 적은 토큰으로 처리할 수 있어
결국 비용 효율성이 더 뛰어날 수 있습니다.

 

숨은 비용을 봐야 진짜 AI API를 아는 것

앤트로픽의 클로드는 강력한 성능과 넓은 컨텍스트 창을 자랑합니다.
하지만 그 아래 숨겨진 토크나이저의 구조적 특성은
실제 비용을 높이고 활용 범위를 줄일 수 있는 요소가 됩니다.

AI API를 선택할 때는, 단순히
“얼마에요?”가 아니라
“어떻게 처리하나요?”라는 질문이 필요합니다.

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당신을 위한 3줄 요약

1. 앤트로픽의 클로드 API는 단가만 보면 저렴하지만,
2. 같은 문장을 더 많은 토큰으로 나누는 구조 때문에 실제 비용이 더 높을 수 있습니다.
3. 토큰화 방식과 실제 처리 효율까지 함께 고려해야 진짜 API 가성비를 판단할 수 있습니다.

3 line summary for you

1. Claude's API looks cheaper than GPT-4o, but its tokenizer creates more tokens per prompt.
2. This leads to higher actual usage costs despite lower token prices.
3. Developers must consider both token price and tokenization behavior for real cost efficiency.

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