OpenAI와 Google Gemini API의 모델별 토큰당 가격을 비교해, 사용자 입장에서 비용 효율성과 서비스 선택 기준을 이해할 수 있도록 돕기 위해 작성되었습니다. 특히 GPT-4o와 Gemini 2.5 모델의 최신 요금 체계를 정리하여, AI 서비스 선택 시 고려할 성능 대비 비용 정보를 제공합니다. 콘텍스트 캐싱, 파인튜닝, 무료/유료 구분 등의 기능 비교를 통해 기업 및 개인 사용자 모두에게 현실적인 참고 자료를 제공하려는 의도가 있습니다.
OpenAI API와 Gemini API의 토큰당 비용 비교
OpenAI API GPT 모델별 토큰당 비용
OpenAI는 챗GPT 서비스로 생성형 AI 서비스 시대를 열었다고도 볼 수 있어요. 다양한 성능과 특징을 가진 GPT 모델 라인업을 API 형태로 제공하고 있습니다. 2025년 5월 현재 기준 주요 모델별 가격을 살펴보겠습니다.
아래 가격표는 텍스트 토큰과 관련한 것만 표기했어요. 이미지나 음성 등에 대해서는 OpenAI 가격 페이지를 참고해 주세요.
올해 4월 gpt-4.1 모델이 추가되었어요. 그럼에도 여전히 주력 모델은 gpt-4o입니다. 이유는 아직 잘 모르겠지만, 직접 모델들을 사용해 본 경험으로는 4.1 모델 보다는 일반적으로 다양한 요구에 보다 정확한 응답을 하는 것은 gpt-4o였어요. 그래서 그런지 새로운 모델이 출시되었음에도 여전히 gpt-4o 모델의 비용이 더 높게 책정되어 있습니다.
가격표에서 눈에 띄는 것은 Cached input인데요, 이것은 반복적인 입력을 효욜적으로 처리하기 위해서 사용되며, 이때는 할인된 가격으로 책정되어 있죠. 예를 들어 특정 작업에 모델을 최적화하는 파인튜닝(fine tuning)을 진행할 경우에는 별도의 훈련 비용과 함께 파인튜닝된 모델 사용에 대한 요금이 부과됩니다. 이러한 복잡성은 사용자에게 최적화의 여지를 제공하지만, 동시에 정확한 비용 예측을 위해서 자신의 구체적인 사용 시나리오에 맞춰 꼼꼼하게 살펴봐야 한다는 것을 의미하죠.
Gemini API 토큰당 비용
구글의 Gemini API 역시 OpenAI처럼 모델의 종류, 그리고 입력 토큰과 출력 토큰에 따라 비용을 다르게 책정합니다.
특히, Gemini API는 무료 등급과 유료 등급으로 나뉘어, 테스트 목적의 사용자부터 대규모 서비스를 운영하는 기업까지 폭넓게 적용할 수 있도록 되었어요. 바로 이전 글에서 정리한 바 있지만, 무료 등급은 Google AI Studio를 통해 제한된 비율로 제공되고요, 유료 등급은 더 높은 처리량과 추가 기능을 제공하고 있습니다.
주요 Gemini 모델별 토큰당 비용은 다음과 같습니다. 가격 기준은 OpenAI와 동일하게 토큰 1M, USD 기준입니다.
Gemini API pricing 웹페이지를 보면 위과 같이 각 모델별로 상세하게 설명이 되어 있어요. 특히나 좋은 점은 구글 답게 한글화가 잘 되어있다는 점이에요. OpenAI도 인공지능 기업이면서 왜 홈페이지가 한글화가 안되어 있을까요? 기업 내 주요 멤버 중 한국 사람이 없어서 일까요? 아님 한국인들이 영어가 너무 네이티브 수준이라서? 다시, 본론으로 갈게요.
가격을 한눈에 보기 어려우므로, 아래와 같이 최신 모델 중심으로 표로 정리해 볼게요.
| 모델 | 입력 (100만 토큰당) | 출력 (100만 토큰당) | 비고 (컨텍스트 캐싱 등) |
| Gemini 2.5 Pro 미리보기 | $1.25 (20만 토큰 이하) $2.50 (20만 토큰 초과) |
$10.00 (20만 토큰 이하) $15.00 (20만 토큰 초과) |
$0.31(20만 토큰 이하) $0.625(20만 토큰 초과) |
| Gemini 2.5 Flash 미리보기 | $0.15 (텍스트) | 생각 안 함: $0.60 생각함: $3.50 |
$0.0375 (텍스트) |
| Gemini 2.0 Flash | $0.10 (텍스트) | $0.40 | $0.025 (텍스트) |
| Gemini 2.0 Flash-Lite | $0.075 | $0.30 |
위 표에서 보면 "미리 보기" 모델이 눈에 띕니다. Gemini 2.5 pro와 2.5 Flash 미리 보기 모델은 정식 출시 전 모델로, 안정화 과정에서 변경될 수 있어요. 특히 Gemini 2.5 Flash 미리 보기 모델의 경우, 출력 비용이 "생각(thought) 토큰" 사용 여부에 따라 달라지는 구조가 특징입니다.
Gemini API 역시 컨텍스트 캐싱(context caching) 기능을 제공하여, 반복적인 프롬프트 사용 시 비용 절감 효과를 기대할 수 있습니다.
생성형 AI 서비스 분야의 경쟁
오늘은 OpenAI의 API와 Gemini API의 비용에 대해 비교해 봤어요. 단순하게 비교해 보면 OpenAI가 Gemini 대비 상당히 비싸죠. 하지만, 성능면에서 아직도 Gemini 최고 모델이 GPT 모델들을 능가하지 못했다는 반증일 거예요.
하지만, 구글은 자신들의 활용 가능한 자산들 즉, NotebookLM이라든가, 스토리지 등을 제공하면서 Gemini 사용자에게 사용 편의성을 제공하고 있죠. 또한 한글화까지. 개인적으로 이런 부분들은 사용자 입장에서 매력적인 부분이라 생각해요. 시간이 갈수록 GPT의 매력은 희석될 거예요. 강력한 경쟁자들이 계속해서 등장할 것이기 때문이죠. 자신의 위치를 지키기 위해서는 완벽한 자신만의 매력이 있어야 하는데, GPT는 그 부분이 벌써 흔들리고 있어요.
때문에, 조만간 생성형 AI 서비스 분야는 또 한번 지각 변동이 일어날 것이라는 건 쉽게 예상할 수 있어요.
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