오픈AI가 GPT-5.6 계열 가격을 연달아 내렸다. 7월 말에는 보급형 라인의 입력 단가가 100만 토큰당 1달러에서 0.20달러로, 출력은 6달러에서 1.20달러로 80% 인하됐고 중간 등급도 20%가량 내렸다. 8월 하순에는 최상위 모델의 개발자 가격까지 20% 이상 낮추겠다는 발표가 이어졌다.
가격이 내려가면 “AI로 할 수 있는 일”이 늘어나는 게 아니다. “AI로 하는 게 더 싼 일”이 늘어난다. 둘은 완전히 다른 이야기다.
기준선이 어디까지 내려왔나
체감을 위해 흔한 업무 하나를 숫자로 바꿔 보자. 고객 문의 메일을 읽고 분류한 뒤 초안 답변을 만드는 작업이다.
- 문의 1건 처리에 들어가는 토큰: 입력 2,000 + 출력 500 내외
- 보급형 단가 기준: 입력 0.20달러/100만 토큰, 출력 1.20달러/100만 토큰
- 건당 비용: 약 0.0010달러 — 1,000건에 1달러 남짓
같은 일을 사람이 하면 건당 2~3분이 든다. 1,000건이면 30시간 이상이다. 이 격차가 벌어질수록 논쟁의 성격이 달라진다. “정확도가 100%가 아니라서 못 쓴다”가 아니라, “몇 %까지 자동으로 처리하고 나머지를 사람이 볼 것인가”가 실제 설계 문제가 된다.
손익분기를 직접 계산하는 4단계
1단계 — 단위를 ‘건’으로 고정한다
월 단위 총액으로 보면 판단이 흐려진다. 문의 1건, 견적서 1장, 리포트 1편처럼 세는 단위를 먼저 정한다.
2단계 — 사람 원가를 같은 단위로 환산한다
시급을 분당 단가로 나누고 처리 시간을 곱한다. 여기에 대기·전환 비용(다른 일 하다 끊고 들어오는 손실)을 20% 정도 얹어야 현실과 맞는다.
3단계 — 재작업 비율을 반영한다
자동화의 진짜 비용은 토큰값이 아니라 틀렸을 때 되돌리는 비용이다. 초안 품질이 80%라면 나머지 20%를 사람이 손보는 시간을 원가에 포함한다. 이 항목을 빼고 계산하면 도입 후에 반드시 실망한다.
4단계 — 검수 경로를 설계에 넣는다
금액이 큰 건, 외부로 바로 나가는 문서, 법적 효력이 있는 답변은 자동 발송에서 제외한다. 이 분기점을 코드가 아니라 업무 규칙으로 먼저 정해야 한다.
먼저 손대면 효과가 큰 업무
- 분류·라우팅 — 문의를 담당 부서로 보내는 일. 오답 비용이 낮고 처리량이 많아 투자 대비 효과가 가장 확실하다.
- 표준 문서 초안 — 견적서, 회의록, 주간 보고. 사람이 고치는 것을 전제로 하면 만족도가 높다.
- 데이터 정제 — 표기 흔들림 정리, 주소·상호 정규화처럼 규칙으로 다 잡히지 않는 잡일.
- 1차 검색·요약 — 사내 문서에서 근거 위치를 찾아 주는 수준까지만 맡기고 판단은 사람이 한다.
반대로 맡기면 안 되는 일도 분명하다. 최종 금액 확정, 인사 평가, 계약 조건 해석처럼 되돌리는 비용이 큰 영역이다.
붙이는 방법: 새로 만들 것인가, 붙일 것인가
도입 실패의 상당수는 모델이 아니라 업무 흐름에 닿지 못해서 생긴다. 직원이 쓰던 화면 안에서 자연스럽게 호출되지 않으면 아무리 싸도 쓰이지 않는다.
- 이미 쓰는 결재·게시판 흐름 안에 넣는 편이 낫다면 그룹웨어 구축 쪽에서 확장 지점을 찾는 것이 빠르다.
- 설치 없이 브라우저에서 바로 쓰게 하려면 업무용 웹앱 형태가 가장 마찰이 적다.
- 현장 직원이 이동 중에 쓰는 업무라면 결국 앱 개발까지 가야 사용률이 붙는다.
가격 인하를 읽는 법
단가 인하는 공급사의 선의가 아니라 추론 효율 개선과 경쟁의 결과다. 즉 앞으로도 내려갈 가능성이 높다는 뜻이고, 이는 “지금은 비싸서 보류”라고 접어 둔 목록을 분기마다 다시 꺼내 봐야 한다는 뜻이기도 하다. 작년에 계산기를 두드려 포기한 업무가, 올해는 그냥 이기는 계산이 되어 있을 수 있다.
결국 필요한 건 거창한 전략이 아니라 업무 목록과 건당 단가표 한 장이다. 그 표가 있으면 어디부터 손댈지는 저절로 정해진다.
