토큰 기반 과금

AI 서비스의 사용량을 토큰(입력 토큰 + 출력 토큰)으로 측정하여 과금하는 비즈니스 모델로, AI API 서비스의 가장 기본적인 과금 방식이다. Claude API, OpenAI API 등이 이 모델을 사용하며, 일반적으로 입력 토큰보다 출력 토큰의 단가가 더 높다(모델이 새로운 토큰을 '생성'하는 것이 기존 토큰을 '읽는' 것보다 더 많은 연산을 필요로 하기 때문). 바이브 코딩의 비용이 예상보다 높아질 수 있는 주요 원인이 토큰 기반 과금이다. 그 이유: 대규모 코드베이스를 컨텍스트로 제공하면 입력 토큰이 급증하고, AI가 긴 코드를 생성하면 출력 토큰이 급증하며, 에이전틱 워크플로에서 여러 번의 반복(수정 → 테스트 → 수정)이 일어나면 누적 비용이 기하급수적으로 증가한다. 비용 관리 전략: 컨텍스트 엔지니어링으로 불필요한 입력 줄이기, 작은 모델(Sonnet, mini)을 기본으로 사용하고 복잡한 작업에만 큰 모델(Opus) 사용, 캐싱을 활용하여 동일한 컨텍스트의 재전송 방지 등.