토큰 단위 비용 산정의 함정: '배포된 기능당 비용'으로 측정 지표 전환 제안

요약

AI 에이전트가 코딩 작업 시 계획, 코드 생성, 테스트 반복 과정을 거치며 토큰 사용량이 기본 채팅보다 10~50배 증가하고 있다. 토큰당 과금 모델로 인해 가치를 창출하는 고도화된 워크플로우가 오히려 막대한 비용을 발생시키며, 우버(Uber)가 2026년 AI 예산을 4월에 모두 소진하는 등 재정적 압박이 현실화되고 있다. 가트너(Gartner)는 2028년까지 AI 코딩 토큰 비용이 평균 개발자 연봉을 넘어설 것으로 전망한다. 그러나 단순히 토큰 사용량을 제한하는 방식은 실제 가치 창출을 방해할 수 있다. 기업은 토큰 소비량이 아닌 '병합된 풀 리퀘스트당 비용'을 핵심 지표로 삼아 AI 개발의 효율성과 코드 품질을 함께 평가해야 한다.

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