표시 가격은 같다 — Fable 5.1 과 GPT-6 Astra 의 요금표 읽기

9월 들어 두 곳이 최상위 모델을 내놨다. Anthropic 의 Claude Fable 5.1 과 OpenAI 의 GPT-6 Astra 다. 표시 가격을 나란히 놓으면 똑같다.

	입력	출력
Claude Fable 5.1	$10 / 백만 토큰	$50 / 백만 토큰
GPT-6 Astra	$10 / 백만 토큰	$50 / 백만 토큰

숫자가 같다고 값이 같은 건 아니다. 차이는 캐시에 있다.

캐시 요금이 갈린다

Anthropic 은 Fable 5.1 에서 캐시 읽기를 75% 내려 백만 토큰당 $0.25 로 잡았다. 입력·출력 단가는 그대로 두고 캐시만 내린 것이다. 그 결과 일반적인 작업에서 비용이 약 25%, 도구를 여러 번 부르는 에이전트 작업에서는 최대 45% 줄어든다고 밝혔다.

OpenAI 쪽은 캐시된 입력이 백만 토큰당 $1 이다.

네 배 차이다. 한 번 읽고 끝나는 요청에서는 티가 안 난다. 같은 긴 맥락을 반복해서 읽는 작업에서 벌어진다.

어디서 벌어지나

에이전트를 돌려 본 사람은 안다. 도구를 한 번 부를 때마다 지금까지의 대화가 통째로 다시 올라간다. 열 번 부르면 같은 맥락을 열 번 읽는다. 이때 요금을 결정하는 건 입력 단가가 아니라 캐시 읽기 단가다.

그래서 "입력 $10" 만 보고 비교하면 실제 청구서와 어긋난다. 짧은 단발 요청 위주면 차이가 거의 없고, 긴 맥락을 물고 도구를 여러 번 부르는 구조일수록 캐시 쪽이 지배한다.

맥락 길이에도 절벽이 있다

GPT-6 Astra 는 컨텍스트가 105만 토큰(최대 입력 92만 2천), 최대 출력이 12만 8천 토큰이다. 다만 문서에 이런 조건이 붙어 있다.

272K 토큰을 넘는 입력은 입력과 캐시 요금이 2배, 출력이 1.5배가 된다.

긴 맥락을 쓸 수 있다는 것과 싸게 쓸 수 있다는 건 다른 이야기다. 27만 2천 토큰이 사실상 요금 경계선이다.

그래서

자기 작업이 어느 쪽인지 먼저 보는 게 순서다.

• 단발 요청이 많다 → 표시 가격이 같으니 가격으로는 안 갈린다. 성능과 도구로 고른다
• 에이전트를 돌린다 → 캐시 읽기 단가를 본다
• 아주 긴 문서를 넣는다 → 272K 경계선을 넘는지 계산해 본다

숫자만 옮겨 적으면 둘은 같은 값이다. 실제로는 쓰는 모양에 따라 청구서가 꽤 달라진다.