오픈 AI, api 비용 50%나 낮춘다. Flex processing 도입

인공지능(AI) 기술이 빠르게 발전하면서, AI 서비스의 사용 비용도 꾸준히 상승해왔습니다. 특히 대규모 데이터를 처리하거나 반복적인 작업이 많은 기업, 개발자, 연구자들에게는 AI API 사용료가 부담으로 작용하는 경우가 많았습니다. 이런 상황에서 OpenAI가 2025년 4월 새롭게 선보인 ‘Flex processing’ 옵션은 비용 문제를 해결할 수 있는 실질적인 대안으로 주목받고 있습니다. 이번 글에서는 Flex processing의 도입 이유와 비용에 대해 알아보겠습니다.

Flex processing이란 무엇인가?

Flex processing은 OpenAI가 API 사용자들에게 제공하는 새로운 서비스 방식입니다. 기존에는 AI 모델을 사용할 때 빠른 응답과 안정적인 처리가 보장되는 대신, 비교적 높은 비용을 지불해야 했습니다. Flex processing은 실시간성이 크게 중요하지 않은 작업에 한해 비용을 절반으로 낮추는 대신, 응답이 늦어지거나 리소스가 부족할 때는 요청이 거절될 수 있도록 설계된 옵션입니다.

Flex processing의 비용 구조

Flex processing의 가장 큰 특징은 명확한 비용 절감 효과입니다. 구체적으로 살펴보면 다음과 같습니다.

o3 모델 기준

입력 토큰 100만 개당 5달러(약 750,000단어)
출력 토큰 100만 개당 20달러
기존 표준 가격은 각각 10달러, 40달러로, Flex processing을 이용하면 정확히 50% 저렴해집니다.

o4-mini 모델 기준

입력 토큰 100만 개당 0.55달러
출력 토큰 100만 개당 2.20달러
기존 가격(1.10달러, 4.40달러) 대비 절반으로 인하됩니다.

이처럼 Flex processing 옵션을 활용하면, 동일한 작업을 기존의 절반 가격으로 처리할 수 있습니다. 특히 데이터셋 라벨링, 대규모 데이터 보강, 모델 평가, 비동기적 백그라운드 작업 등 실시간성이 중요하지 않은 분야에서는 비용 절감 효과가 매우 큽니다.

Flexing processing 도입의 효과

1. AI 사용의 진입장벽 대폭 완화

Flex processing은 AI 모델 사용 비용을 절반으로 낮춤으로써, 그동안 가격 부담 때문에 AI 활용을 망설였던 소규모 기업, 스타트업, 개인 개발자, 연구자 등에게 새로운 기회를 제공합니다. 특히 예산이 한정된 프로젝트나 비상업적, 실험적 목적의 작업에 있어 AI 도입의 진입장벽을 크게 낮춰줍니다.

2. 대규모 작업의 비용 효율성 극대화

AI 모델을 활용한 대규모 데이터 처리나 반복적인 백그라운드 작업의 경우, 기존에는 비용 부담 때문에 작업량을 제한해야 했던 경우가 많았습니다. Flex processing은 이런 대량 작업을 훨씬 저렴하게 실행할 수 있게 해주어, 기업이나 연구기관이 더 많은 실험과 데이터 분석을 진행할 수 있도록 유도합니다.

3. 다양한 실험과 혁신 촉진

비용 부담이 줄어들면, 다양한 실험적 시도와 혁신적인 프로젝트가 활성화됩니다. 예를 들어, 내부 데이터 분석, 모델 테스트, 데이터 보강 등 반복적이고 비동기적인 작업을 자유롭게 시도할 수 있어, AI 활용의 폭이 넓어집니다.

4. 경쟁사 대비 가격 경쟁력 강화

최근 구글, 딥시크(DeepSeek) 등 경쟁사들이 저렴하면서도 효율적인 AI 모델을 연이어 출시하고 있습니다. OpenAI는 Flex processing을 통해 가격 경쟁력을 높이고, 기존 사용자뿐 아니라 새로운 고객층까지 유입할 수 있는 유인책을 마련했습니다.

5. 실시간성이 필요 없는 다양한 활용처

Flex processing은 응답 속도가 느려질 수 있다는 단점이 있지만, 실시간성이 필요 없는 작업(예: 데이터 라벨링, 모델 평가, 비동기 데이터 처리 등)에는 오히려 비용 절감이라는 강점이 더 크게 작용합니다. 실제로 배치 작업이나 대기성 작업이 많은 분야에서 Flex processing의 도입 효과가 두드러집니다.

긍정적 효과가 있을까?

실제 개발자 커뮤니티에서는 Flex processing의 도입이 긍정적으로 받아들여지고 있습니다. “가격이 상당히 매력적이며, 데이터 과학자와 개발자들에게 큰 호응을 얻을 것”이라는 평가가 나오고 있습니다. 특히, 실시간 응답이 필요 없는 여러 비즈니스 프로세스나 실험적 프로젝트에서 이미 Flex processing을 활용해 비용을 크게 절감했다는 사례가 공유되고 있습니다.

또한, OpenAI는 Flex processing을 통해 서버의 유휴 리소스를 효율적으로 활용할 수 있어, 전체 시스템의 자원 운영 효율성도 높아집니다. 이는 장기적으로 더 많은 사용자에게 저렴한 가격으로 AI 서비스를 제공할 수 있는 기반이 됩니다.

결론

OpenAI의 Flex processing 도입은 AI API 사용 비용을 획기적으로 낮추면서, 다양한 소비자에게 실질적인 유인책을 제공하는 전략적 변화입니다. 비용 절감이라는 직접적인 이점뿐 아니라, AI 활용의 진입장벽을 낮추고, 다양한 실험과 혁신을 촉진하며, 경쟁사 대비 가격 경쟁력까지 확보할 수 있다는 점에서 의미가 큽니다.실시간성이 필요 없는 작업이라면, Flex processing을 적극적으로 활용해 AI 도입 비용을 절감하고, 더 많은 실험과 혁신에 도전해보는 것에 상당한 이점이 있을 것으로 예상됩니다. 여러분들은 어떻게 생각하시나요?

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