단 이틀 만에 OpenAI는 가장 저렴한 모델의 가격을 80% 인하했고, Anthropic은 중간급 모델의 가격을 그대로 유지하면서 조용히 성능을 향상시켰으며, DeepSeek은 두 회사보다 저렴한 가격으로 재학습된 모델을 출시했습니다. 심지어 DeepSeek은 자사의 플래그십 모델보다 벤치마크에서 더 나은 성능을 보여주면서도 가격은 초저가로 유지했습니다. 2026년 7월 말은 AI 산업 역사상 가장 짧은 기간 동안 치열한 가격 경쟁이 벌어진 시기가 되었습니다.
OpenAI는 7월 30일, 모델 학습 과정의 효율성 향상을 이유로 GPT-5.6 Luna의 가격을 80% 인하하여 백만 토큰당 0.20달러/1.20달러로, Terra는 20% 인하하여 백만 토큰당 2달러/12달러로 조정했습니다. 하루 뒤인 7월 30일, DeepSeek은 V4-Flash를 백만 토큰당 0.14달러/0.28달러라는 변동 없는 가격으로 공식 출시했습니다. 이는 OpenAI가 최근 할인한 Luna보다도 저렴한 가격입니다. 또한 DeepSeek은 벤치마크 개선 결과를 발표했는데, VentureBeat의 보도에 따르면 DeepSeek은 재학습된 모델이 자사의 V4-Pro-Preview보다 모든 에이전트 평가에서 우수한 성능을 보였습니다 .
앤트로픽의 조용한 반격
앤스로픽은 이 기간 동안 제품 가격을 인하하지 않았습니다. 대신, Opus 4.8을 더욱 향상된 Opus 5로 교체하면서 가격은 5달러/25달러로 동일하게 유지했습니다. 이는 가격 인하라는 명목 없이도 달러당 더 나은 성능을 제공하는 전략입니다. 이는 오픈아이얼과 딥시크의 공개적인 가격 인하와는 확연히 다른 경쟁 구도이며, 기업 고객층이 눈에 띄는 가격 변동보다는 품질 향상과 함께 안정적인 가격 정책을 선호할 것이라는 앤스로픽의 전략을 반영합니다.
왜 지금 이런 일이 벌어지고 있는 걸까?
당면한 압박은 올해 기업 구매자들이 비용에 진정으로 민감해지면서 발생하고 있습니다. 예를 들어, 차량 공유 업체 우버는 연간 AI 예산을 4개월 만에 모두 소진한 후에야 내부 지출 등급제를 도입한 것으로 알려져 있습니다. 하지만 근본적인 원인은 역량 수렴에 있습니다. 최첨단 연구소들의 모델들이 벤치마크 성능 면에서 서로 유사해짐에 따라, 작업별 가격과 효율성이 더욱 중요한 차별화 요소가 되었고, 중국 연구소에서 개발한 저렴하고 성능 좋은 오픈웨이트 모델들이 폐쇄형 모델 공급업체들이 더 이상 무시할 수 없는 상황을 만들었습니다.
구매자들이 헤드라인 할인보다는 실제로 살펴봐야 할 것은 무엇일까요?
단순히 가격표만 비교하는 것은 실제 상황을 제대로 반영하지 못하는 경우가 점점 늘어나고 있습니다. OpenAI의 Luna 가격 인하, Anthropic의 동일 가격 기능 업그레이드, DeepSeek의 가격 변동 없는 재학습은 모두 동일한 결과, 즉 달러당 더 높은 인텔리전스를 제공하는 세 가지 다른 방식입니다. 따라서 구매팀에게 더 유용한 비교 기준은 공개된 백만 토큰당 단가표가 아니라, 실제로 자신들의 업무량과 유사한 워크로드에서 작업당 가격을 비교하는 것입니다.
이러한 패턴은 경쟁 구도에 대해서도 시사하는 바가 크다. OpenAI와 DeepSeek은 모두 가격 인하를 공개적으로 적극적으로 홍보하며, 할인 자체를 마케팅 메시지로 활용하고 있다. 반면 Anthropic은 기본 모델을 업그레이드하면서 가격은 그대로 유지하는 전략을 택했는데, 이는 Opus 워크로드를 실행하는 고객에게 실질적으로 유사한 상업적 효과를 가져다주지만, 방어적인 대응으로 비춰지지 않도록 한다. 향후 분기에 어떤 전략이 기업 시장에서 더 큰 성공을 거둘지는 구매자들이 눈에 띄는 할인에 더 반응하는지, 아니면 품질 향상을 바탕으로 한 안정적이고 예측 가능한 가격에 더 반응하는지를 보여주는 중요한 지표가 될 것이다.
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