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토큰 가격 아닌 '정답당 비용'으로 AI 모델 비교해야

AWS ML Blog·2026-09-11영문 원문

요약

AWS는 Amazon Bedrock의 OpenAI 모델(gpt-5.6-luna, gpt-5.6-terra, gpt-5.6-sol)과 OpenAI API의 gpt-5.4-mini, gpt-5.4-nano를 오픈소스 벤치마킹 도구로 비교한 결과를 공개했다. 단순 토큰 가격이 아니라 정답 하나를 얻는 데 드는 실제 비용, 에이전트 작업에서 턴 수가 늘어날 때 누적되는 비용, 실제 업무 결과물 품질을 함께 측정해야 한다는 점을 강조했다. AIME, GPQA Diamond, MMLU-Pro 등에서 gpt-5.6-sol이 가장 높은 정답률을 보였고, gpt-5.6-luna는 추론 기능을 끈 상태에서 적은 토큰으로도 정답당 비용이 가장 낮았다고 AWS는 설명했다. 다만 Bedrock 모델은 추론을 비활성화하고 OpenAI API 모델은 기본 설정으로 실행돼, 모델 자체 성능을 엄밀히 통제 비교한 것은 아니라고 밝혔다.

큐레이터 노트

원문에 없는 맥락입니다

AWS 스스로 이 비교가 모델 고유 성능이 아닌 배포 설정 차이를 반영한다고 밝힌 만큼, 공급자 벤치마크를 그대로 받아들이기보다 자체 워크로드로 재현해볼 필요가 있다.

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API는 서로 다른 소프트웨어가 기능이나 데이터를 주고받을 수 있도록 정해 놓은 규칙과 창구를 말한다.
추론
추론(Inference)은 학습이 끝난 인공지능 모델이 새로운 입력을 받아 예측이나 답변 같은 출력을 만들어내는 과정을 말한다.
토큰
언어 모델이 텍스트를 처리할 때 사용하는 최소 단위로, 단어나 단어의 일부, 문장 부호 등을 가리키는 말이다.

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