기술/연구

OpenAI 충격 선언 AI 이용료 반값, 느려터진 함정일까?

댓글 0 · 저장 0 2025.04.18 05:51

기사 3줄 요약

1 OpenAI, 저렴한 '플렉스' AI 옵션 출시
2 기존 대비 절반 가격, 속도 저하 감수 필요
3 비용 중요한 작업엔 유용, 경쟁 심화 예고

OpenAI, 더 싸게 AI 쓰는 방법 나왔다고?

요즘 가장 핫한 인공지능 회사 OpenAI가 새로운 소식을 발표했습니다. 바로 '플렉스 프로세싱(Flex Processing)'이라는 건데요, AI 모델을 더 저렴하게 사용할 수 있는 새로운 방법입니다. 마치 비행기 탈 때 좀 더 저렴한 이코노미석을 선택하는 것과 비슷하다고 생각하면 쉽습니다. 이 플렉스 옵션은 OpenAI의 AI를 이용하는 개발자들이나 회사들에게 희소식일 수 있습니다. 특히 AI 모델 평가나 많은 양의 데이터를 정리하는 것처럼, 엄청나게 빠른 속도가 필요하지 않은 작업에 사용하면 비용을 크게 아낄 수 있습니다.

그래서, 얼마나 싸진 건데?

핵심은 역시 가격입니다. 플렉스 옵션을 사용하면 기존 표준(Standard) 가격의 딱 절반 가격으로 AI를 이용할 수 있습니다. 예를 들어, 'o3'라는 AI 모델의 경우, 입력되는 글자(토큰)당 비용과 AI가 생성하는 글자당 비용이 모두 50% 저렴해집니다. 'o4-mini'라는 더 작은 모델은 원래도 저렴했는데, 여기서 또 반값이 됩니다. 정확한 가격은 아래 표를 참고하세요.

모델	옵션	입력 토큰 가격 ($/백만 토큰)	출력 토큰 가격 ($/백만 토큰)
o3	Standard	10	40
o3	Flex	5	20
o4-mini	Standard	1.10	4.40
o4-mini	Flex	0.55	2.20

현재 이 플렉스 옵션은 o3와 o4-mini 모델에서 시범적으로 운영되고 있습니다. 개발자들은 API를 사용할 때 간단한 설정(`service_tier='flex'`)만 추가하면 바로 이용할 수 있습니다. python from openai import OpenAI

타임아웃 시간을 넉넉하게 설정하는 것이 좋습니다 (예: 15분)

client = OpenAI( timeout=900.0 )

요청 시 타임아웃을 다시 설정할 수도 있습니다.

response = client.with_options(timeout=900.0).responses.create( model='o3', instructions='이 책에 사용된 모든 비유를 나열하고 설명해줘.', input='<책의 아주 긴 텍스트 내용>', service_tier='flex', ) print(response.output_text)

싼 대신 뭘 포기해야 할까?

하지만 세상에 공짜 점심은 없겠죠? 가격이 저렴해진 만큼 감수해야 할 부분도 있습니다. 가장 큰 단점은 처리 속도가 느리다는 점입니다. 그래서 AI에게 너무 복잡한 작업을 시키거나 긴 글을 입력하면, 정해진 시간 안에 답을 못 받고 오류가 발생할 수 있습니다. 개발자들은 이 시간을 더 길게 설정해야 할 수도 있습니다. 또 다른 문제는 가끔 AI 자원이 부족해서 요청이 실패할 수 있다는 것입니다. '지금은 너무 바빠서 네 요청을 처리할 수 없어'라는 메시지를 받을 수 있습니다. 다행히 이 경우에는 비용이 청구되지는 않습니다. 이럴 때는 잠시 기다렸다가 다시 시도하거나, 자동으로 표준 옵션으로 전환되도록 설정할 수도 있습니다.

그럼 언제 쓰는 게 좋을까?

이 플렉스 옵션은 '가격'이라는 확실한 장점이 있지만, '느린 속도'와 '자원 부족 가능성'이라는 단점도 명확합니다. 따라서 모든 작업에 이 옵션을 쓰는 것이 좋은 것은 아닙니다. 급하게 결과를 받아야 하는 실시간 서비스보다는, 시간이 좀 걸려도 괜찮은 분석 작업, 데이터 분류, 내용 요약 등에 활용하는 것이 좋습니다. OpenAI는 여러 요청을 한 번에 묶어 처리하는 '배치(Batch) API'라는 기능도 제공하는데, 이 기능과 플렉스 옵션을 함께 사용하면 비용을 더 절약할 수 있습니다. OpenAI가 이런 저렴한 옵션을 내놓은 것은 구글 같은 경쟁사들을 의식한 행보로 보입니다. AI 기술 경쟁이 점점 치열해지면서, 성능뿐만 아니라 가격 경쟁력도 중요해지고 있습니다. 결국 어떤 AI를 어떻게 사용할지는 개발자들의 현명한 선택에 달려있습니다.