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[IT뉴스]구글, ‘AI 연비’ 승부…같은 작업에 쓰는 토큰 17% 줄였다

온카뱅크관리자

2026-07-22 14:17:34

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">제미나이 3.6 플래시 등 3개 모델 출시<br>토큰당 가격보다 작업 완료 비용이 핵심<br>보안 특화 모델·저가형 에이전트 모델도</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="qHFwU1ZvCQ">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="f96f24d72e5851ec1aa4b2984ad3be78b7398e9b6dddc10847e3d20cf16deb2d" dmcf-pid="BX3rut5TCP" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="구글, 3개 AI 모델 공개" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/22/mk/20260722141202847vrnb.png" data-org-width="700" dmcf-mid="69rPIDkLlm" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/22/mk/20260722141202847vrnb.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            구글, 3개 AI 모델 공개
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="630f455fb4af1c16840ac37ae32153f9efc44ebe17e8f313778ac7c6552f9d6f" dmcf-pid="bLA2DNgRl6" dmcf-ptype="general">
           구글이 같은 업무를 수행할 때 필요한 토큰 사용량을 최대 17% 줄인 생성형 인공지능(AI) 모델을 내놓으며 AI 가격 경쟁의 기준을 ‘토큰 단가’에서 ‘업무당 비용’으로 바꾸고 있다.
          </div>
          <p contents-hash="c1755ea4f8f7aba3c004c996c43eee225003328f3cb8f650c05a2f46b01b3f89" dmcf-pid="KocVwjaey8" dmcf-ptype="general">구글은 21일(현지시간) ‘제미나이 3.6 플래시’, ‘제미나이 3.5 플래시 사이버’, ‘제미나이 3.5 플래시-라이트’의 AI 모델 3종을 공개했다. 이 가운데 제미나이 3.6 플래시는 코딩과 이미지·음성 등을 함께 처리하는 멀티모달 업무, 문서 작성과 분석 등 지식 업무 성능을 높이면서 이전 모델보다 최대 17% 적은 토큰을 사용하도록 설계됐다고 밝혔다.</p>
          <div contents-hash="28f812ef0f11bb779661c6d0a8d8445bdba02adffffba3076844da510a6c7169" dmcf-pid="9gkfrANdy4" dmcf-ptype="general">
           <div>
            <strong>토큰값 저렴해도 질문 반복하면 비싸</strong>
           </div>토큰은 AI가 문장과 데이터를 처리하는 기본 단위다. 이용자가 입력하는 질문뿐 아니라 AI가 내놓는 답변도 토큰으로 계산된다. 기업들은 보통 100만 토큰당 얼마라는 방식으로 AI 이용료를 지불한다. 이 때문에 지금까지는 토큰당 가격이 모델의 경제성을 비교하는 대표 지표로 쓰였다.
          </div>
          <p contents-hash="edf5204f445a600fa248de3f4de7c77ee34e6ede56cd3ed54a1759e0a830b73e" dmcf-pid="2aE4mcjJvf" dmcf-ptype="general">하지만 실제 기업이 받는 청구서는 토큰 단가만으로 결정되지 않는다. 토큰당 가격이 싸더라도 답변이 불필요하게 길거나 같은 업무를 여러 차례 다시 시켜야 한다면 전체 토큰 사용량은 늘어난다. 반대로 토큰 단가가 다소 높더라도 한 번의 요청으로 정확한 결과를 짧게 내놓으면 최종 비용은 오히려 낮아질 수 있다.</p>
          <p contents-hash="df1b0b252f817f90b609dc120da32cb521ac0d98dc89a04dd3c956bc2507a595" dmcf-pid="VND8skAihV" dmcf-ptype="general">AI 에이전트 확산도 ‘연비’의 중요성을 키우고 있다. AI 에이전트는 사람이 한 번 질문하고 답을 받는 데 그치지 않고 여러 단계를 스스로 판단하며 업무를 수행한다. 자료를 검색하고 문서를 읽은 뒤 결과를 비교하고 보고서를 작성하는 과정에서 수십번 또는 수백번 모델을 호출할 수 있다.</p>
          <p contents-hash="1d96f6d53623f7199ea504eb798e2e6610b202b447d276ac36adcff93bebfc1b" dmcf-pid="fjw6OEcnh2" dmcf-ptype="general">이 경우 작은 효율 차이도 전체 비용에서는 큰 차이로 이어진다. 한 번의 호출에서 토큰 사용량을 10~20% 줄이면 대규모 고객 상담, 코딩 보조, 광고 문구 생성, 금융 자료 분석처럼 하루 수백만건의 요청을 처리하는 기업에서는 연간 AI 비용을 상당 폭 낮출 수 있다. 구글이 토큰당 가격뿐 아니라 ‘작업당 비용’을 강조하는 이유다.</p>
          <p contents-hash="614f6bbe3a9305e0973a30c681362b0a8611a7c12a9a3a7ffeec9a139cd0f6a4" dmcf-pid="4ArPIDkLl9" dmcf-ptype="general">제미나이 3.6 플래시가 이전 모델보다 토큰을 최대 17% 적게 사용한다는 것은 같은 답을 더 짧게 낸다는 의미만은 아니다. 질문의 의도를 빠르게 파악하고 불필요한 추론과 출력 과정을 줄일뿐 아니라 한 번에 필요한 결과를 제시하는 능력이 개선됐다는 뜻이다. 결과적으로 기업은 같은 업무량을 처리하면서도 필요한 연산 자원과 서버 사용 시간을 줄일 수 있다.</p>
          <p contents-hash="dbdcdd44ce18809198f37512e12acb7f30a5d234fc5f88419eaa354bb0e13209" dmcf-pid="8cmQCwEoWK" dmcf-ptype="general">AI 모델이 사용하는 토큰이 줄면 데이터센터 전력 소비와 그래픽처리장치(GPU) 사용량도 줄어든다. AI 기업은 제한된 반도체와 전력으로 더 많은 고객 요청을 처리할 수 있고, 이용 기업은 응답 속도와 비용 측면에서 이점을 얻는다. 모델 효율이 단순한 가격 경쟁을 넘어 AI 서비스의 공급 능력과 연결되는 이유다.</p>
          <div contents-hash="bff08309f4992b6a1dd1737574ec91eda69f4f0bfb492bf0649410905dbfeaf6" dmcf-pid="6DIRSsrNlb" dmcf-ptype="general">
           <div>
            <strong>보안 특화 모델 ‘플래시 사이버’도</strong>
           </div>
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="18da010315ba8f490c00c2a913ae79a0ee634e72f7f9cc6104709f42b1d53054" dmcf-pid="PwCevOmjSB" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="사이버보안 벤치마크 평가인 ‘사이버짐’에서 제미나이 3.5 플래시 사이버는 83.2% 성능을 보이며 GPT-5.6과 미토스 5 등 경쟁모델과 대등한 성능을 보였다. [표=구글]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/22/mk/20260722141204092nwtr.png" data-org-width="562" dmcf-mid="z0ql97UZyx" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/22/mk/20260722141204092nwtr.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            사이버보안 벤치마크 평가인 ‘사이버짐’에서 제미나이 3.5 플래시 사이버는 83.2% 성능을 보이며 GPT-5.6과 미토스 5 등 경쟁모델과 대등한 성능을 보였다. [표=구글]
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="1b73ae59ca6ffe0d23b3af3a02c3b590cdcf94dcc70f741a5061909e0e625d3a" dmcf-pid="QrhdTIsAhq" dmcf-ptype="general">
           구글은 제미나이 3.6 플래시가 작업당 비용 기준으로 문샷AI의 키미 K3와 알리바바의 큐원 3.7 맥스 등 경쟁 모델보다 저렴하다고 밝혔다. 단순히 100만 토큰당 가격을 낮춘 것이 아니라 같은 업무를 완료하는 데 드는 총 토큰과 연산 비용을 줄였다는 설명이다.
          </div>
          <p contents-hash="5e6ec83b09349b1c04d7938f273d769da8f4088d355c51c316af7676c5f211a1" dmcf-pid="xmlJyCOcCz" dmcf-ptype="general">구글은 사이버보안에 특화한 제미나이 3.5 플래시 사이버도 함께 공개했다. 이 모델은 소프트웨어의 취약점을 찾아내고 수정하는 업무에 맞춰 개발됐으며, 정부와 신뢰할 수 있는 파트너를 대상으로 제한적으로 제공된다. 구글은 이 모델이 대형 모델보다 낮은 비용으로 취약점 탐지와 패치 작업을 수행할 수 있다고 설명했다.</p>
          <p contents-hash="9d2fb1dcead0b9cbec4d5009ef0ee661e3ad7b58391a921e2f112cf55d1220b5" dmcf-pid="yK8Xxf2uW7" dmcf-ptype="general">내부 시험에서는 오픈소스 소프트웨어인 V8 자바스크립트 엔진에서 55개의 문제를 찾아냈으며, 이 가운데 10개는 다른 모델이 발견하지 못한 취약점이었다고 구글은 밝혔다. 강력한 보안 AI가 해킹에 악용될 가능성을 고려해 초기 이용 대상을 제한한 것이다.</p>
          <p contents-hash="700c904dfc68a9be03faa166043fa2c3331097d73d2808b6b776615a4813dc81" dmcf-pid="W96ZM4V7Wu" dmcf-ptype="general">제미나이 3.5 플래시-라이트는 제미나이 3.5 제품군 가운데 가장 빠르고 저렴한 모델이다. 대량의 요청을 빠르게 처리하거나 AI 에이전트 내부에서 분류, 요약, 정보 추출처럼 상대적으로 단순한 업무를 반복 수행하는 용도로 개발됐다.</p>
          <p contents-hash="89ef78ff08ef114271d3c94f12658cad74663971624863ffcee1d65ce9eaa660" dmcf-pid="Y2P5R8fzSU" dmcf-ptype="general">이번 모델 출시는 중국 AI 기업들이 저가·고성능 모델을 앞세워 빠르게 시장을 넓히는 가운데 나왔다. 문샷AI는 키미 K3 수요가 급증하자 연산 용량 부족을 이유로 신규 구독과 응용프로그램 인터페이스(API) 이용을 제한했다. 알리바바도 차세대 큐원 3.8 맥스 출시를 예고했다.</p>
          <p contents-hash="18f8fcebdf30acbdf88302d91e87ff927815617ad35cdbf5ed04daad52b521cb" dmcf-pid="GVQ1e64qWp" dmcf-ptype="general">다만 구글의 최고 성능 모델인 제미나이 3.5 프로는 당초 예정보다 출시가 늦어지고 있다. 구글은 “현재 파트너를 대상으로 테스트를 진행하고 있으며 준비가 끝나는 대로 공개하겠다”고 밝혔다. [실리콘밸리 원호섭 특파원]</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 매일경제 &amp; mk.co.kr. 무단 전재, 재배포 및 AI학습 이용 금지</p>

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