두 시간짜리 코딩 작업에 200만 원이 청구됐다는 이야기를 처음 들었을 때, 솔직히 과장이라고 생각했습니다. 그런데 토큰(Token) 단가를 직접 계산해보니 고성능 모델을 아무 생각 없이 쓰면 충분히 가능한 수치였습니다. AI를 자주 쓰면 쓸수록 '얼마나 잘 쓰느냐'보다 '얼마나 효율적으로 쓰느냐'가 더 중요한 문제가 된다는 걸, 사용량이 늘어나면서 점점 더 실감하게 됩니다.토큰 비용이 실제로 얼마나 무서운가AI 서비스를 사용하면 입력과 출력 모두에서 토큰(Token)이 소비됩니다. 여기서 토큰이란 AI가 텍스트를 처리하는 최소 단위로, 영어 기준 단어 하나가 대략 1~2토큰, 한국어는 같은 내용이라도 더 많은 토큰을 소비하는 구조입니다. 문제는 고성능 모델일수록 토큰당 단가가 기하급수적으로 올라간다는 ..

매일 아침 같은 사이트 다섯 곳을 돌며 뉴스를 긁어 모으고, 내용을 정리해서 문서로 옮기고, 중요한 부분만 따로 추려 메시지로 보내는 작업을 반복하다 보면 어느 순간 이 일이 제 시간을 얼마나 갉아먹고 있는지 실감하게 됩니다. 직접 겪어보니 각각의 작업은 어렵지 않은데, 매일 반복되는 구조가 문제였습니다. 그 루틴을 AI가 대신 처리할 수 있다는 걸 Claude Cowork를 통해 처음으로 구체적으로 확인했습니다.에이전트 설계: '답변하는 AI'와 '일하는 AI'의 차이Claude Cowork를 처음 접했을 때 가장 먼저 든 생각은 "이건 기존 Claude랑 뭐가 다른 거지?"였습니다. 채팅창에 질문을 던지면 답이 돌아오는 구조에 이미 익숙해져 있었기 때문입니다. 그런데 직접 써봤더니 결이 완전히 다른 ..

솔직히 저는 AI를 쓰기 시작한 초반에 '토큰'이라는 단어를 그냥 흘려들었습니다. 어차피 질문하면 답이 나오는데, 뒤에서 어떤 단위로 처리되는지까지 신경 쓸 필요가 있나 싶었거든요. 그 생각이 완전히 바뀐 건 업무용으로 긴 문서를 매일 AI에 넘기기 시작하면서부터였습니다. 토큰은 단순한 기술 용어가 아니라, AI 서비스의 비용·성능·경쟁력을 결정하는 핵심 단위였습니다.토큰 비용, 직접 부딪혀보고 나서야 알았습니다처음 AI 서비스를 유료로 전환했을 때, 요금 고지서를 보고 잠깐 멈칫했습니다. 생각보다 많이 나온 금액이었는데, 원인을 찾아보니 전부 토큰 사용량이었습니다. 여기서 토큰이란 대형 언어 모델(LLM)이 텍스트를 처리할 때 의미를 구분하는 최소 단위를 말합니다. 영어 기준으로 평균 네 글자가 하나의..