AI 써보려다 토큰비용 기겁한 사장님…500종 모델 골라쓰는 요금제 나왔다

KT ‘토큰 팩토리’ 30일 출시
토큰사용량 기반 새 요금제
작업 난이도 따라 모델 선택
약정제로 비용 최대 25% 절감

KT가 여러 인공지능(AI) 모델을 하나의 통로로 결합하고 사용량에 따라 요금을 매기는 ‘AI 토큰 유통’ 사업에 뛰어든다. 통신망에서 가입자와 서비스를 연결하고 사용량에 따라 과금했던 사업 방식을 AI시장으로 옮겨 기업이 필요한 모델을 골라 쓰고 비용과 보안까지 한곳에서 관리하도록 하겠다는 구상이다.

27일 KT는 서울 종로구 KT 광화문 웨스트 사옥에서 기자간담회를 열고 AI 플랫폼 ‘KT 토큰 팩토리’를 공개했다. 오는 30일 기업고객을 대상으로 서비스를 시작한다.

토큰은 AI가 질문을 이해하고 답변을 생성할 때 처리하는 데이터의 기본 단위다. 이용하는 토큰이 많을수록 AI 비용도 커진다. 최근에는 업무별로 강점을 가진 수많은 AI 모델이 쏟아지면서 기업 입장에서는 어떤 상품을 어디에 쓰고 비용을 어떻게 관리할지가 새로운 과제로 떠올랐다.

토큰 팩토리는 이 과정을 하나의 플랫폼으로 묶는다. 기업이 AI 모델마다 별도로 계약하고 응용 프로그램 인터페이스(API)를 연결할 필요 없이 하나의 API로 여러 모델을 사용할 수 있다. 또한 모델별 사용량과 비용을 확인하고 결제까지 한 번에 처리해 준다.

KT는 다음달 중순까지 글로벌 AI 게이트웨이 업체 오픈라우터와 연동해 이용 가능한 모델을 500종 이상으로 확대할 예정이다.

KT 관계자는 “토큰 팩토리가 여러 작업에 적합한 AI를 자동으로 골라 간단한 업무에는 저렴한 경량 모델을 연결하고, 복잡한 분석에는 고성능 모델을 붙이는 방식”이라고 설명했다. KT에 따르면 프롬프트 압축으로 토큰 소비량을 약 20% 줄이고, 모델 라우팅으로 5%가량 추가 절감해 토큰 사용량을 최대 25% 낮출 수 있다.

KT가 노리는 고객은 단순히 챗GPT 같은 AI를 업무용으로 쓰려는 기업보다는 여러 AI를 자사 서비스에 직접 넣으려는 업체에 가깝다. 기업 간 거래(B2B)와 기업과 정부 간 거래(B2G)를 우선 공략하고, 향후 기업·소비자 간 거래(B2C)까지 대상을 넓힐 계획이다.

특히 금융과 공공처럼 데이터 처리 위치와 보안 요구가 까다로운 시장을 겨냥한다. 국내에서 직접 추론하는 모델은 고객 데이터가 해외 인프라스트럭처로 넘어가지 않도록 구성할 수 있다.

수익 모델도 단순한 AI 중개 수수료에만 두지 않았다. KT 데이터센터의 그래픽처리장치(GPU)에서 직접 모델을 구동해 발생하는 추론 매출을 확보하고 기업 전용 회선과 프라이빗 클라우드를 비롯한 기존 B2B 사업과 토큰 팩토리를 묶는 방식이다. 일반 회사에는 사용량에 따라 과금하는 스탠더드 요금제를 제공하고, 대규모 기업에는 사용량과 약정 기간에 따라 할인하는 엔터프라이즈 요금제를 적용할 수 있다.

서비스는 단계적으로 고도화한다. 오는 12월까지 선불 크레디트 요금제를 추가하고 토큰 압축 기술과 기업용 부가 관리 기능을 확대한다. 내년 3월 말부터는 개인 이용자에게 서비스를 개방하고 토큰 사용량 최적화 기능도 선보인다.

성공 여부는 이미 형성된 글로벌 AI 플랫폼시장에서 차별성을 입증하느냐에 달렸다. 아마존웹서비스(AWS) ‘베드록’, 구글 ‘버텍스 AI’, 마이크로소프트(MS) ‘파운드리’ 등도 여러 AI 모델을 한 환경에서 이용하고 관리하는 기능을 제공하고 있다. KT가 내세운 한국어 기반 모델 라우팅과 토큰 절감 기술이 실제 비용을 얼마나 낮출 수 있는지와 국내 인프라 및 통신망 결합이 기업 고객에게 얼마나 매력적인지가 사업 확장의 변수가 될 전망이다.

박상원 KT AX사업부문장(전무)은 “AI시장은 이제 누가 AI를 더 쉽고 효율적으로 활용하도록 지원하느냐의 경쟁으로 전환되고 있다”며 “토큰 팩토리를 기반으로 고객의 AI 전환(AX)을 지원할 것”이라고 말했다.

KT

030200 KOSPI

44,700 ▼ 2.19%

KT가 여러 AI 모델을 하나의 API로 결합해 관리하는 KT 토큰 팩토리 서비스를 30일 출시합니다.
단일 API로 모델 선택과 결제를 묶고 데이터센터 GPU 추론 및 전용회선 사업을 연계합니다.
관건은 토큰 사용량 절감 효과와 국내 인프라 결합이 글로벌 AI 플랫폼과의 차별성으로 이어지는지입니다.

주의사항 : 본 서비스는 AI의 구조적 한계로 인해 오류가 발생할 수 있습니다. 모든 내용은 투자 권유 또는 주식거래를 목적으로 하지 않습니다.

신고하기

신고 사유 선택

• 잘못된 정보 또는 사실과 다른 내용
• 오해의 소지가 있거나 과장된 분석
• 기사와 종목이 일치하지 않거나 연관성 부족
• 분석 정보가 오래되어 현재 상황과 맞지 않음

• Q. AI 모델 통합 플랫폼 시장이 커지는 배경은?
• Q. AI 토큰 과금 확산이 기업 비용관리에 미칠 영향은?

다 읽었는데 무슨 말인지 모르겠다면? 지금 바로 쉬운 해설 클릭!

에디터 픽 추천기사

• 한은 “올해 경제 성장률 4%도 가능”…반도체 성장 기여가 절반

• “尹정부, 세수결손에 기금 34조 끌어다써”…감사원, 국회 우회의도 지적

• "AI 전력·용수 수요 폭증 … 자원관리 능력이 경쟁력"

• 3분기 GDP 1% ‘깜짝성장’ … 반도체 웃고 소비는 울었다

• '수소' 車 1위 한국 … 이대로면 2040년 4위로 추락

나만의 AI 비서

핵심요약 쏙

AI 요약은 OpenAI의 최신 기술을 활용해 핵심 내용을 빠르고 정확하게 제공합니다.
전체 맥락을 이해하려면 기사 본문을 함께 확인하는 것이 좋습니다

KT가 여러 인공지능 모델을 결합한 'AI 토큰 유통' 사업을 시작하며, 기업이 필요한 AI 모델을 선택하고 사용량에 따라 과금받을 수 있는 플랫폼인 'KT 토큰 팩토리'를 공개했다.

이 플랫폼은 여러 AI 모델을 하나의 API로 통합해 사용하고, 비용 및 보안을 관리할 수 있도록 도와준다.

KT는 금융 및 공공 등 데이터 보안이 중요한 시장을 겨냥하며, 내년부터 개인 이용자에게도 서비스를 확장할 계획이다.

AI 해설 기사

AI 해설은 뉴스의 풍부한 이해를 위한 콘텐츠로, 기사 본문과 표현에 차이가 있을 수 있습니다. 정확한 내용은 기사 본문을 함께 확인해 주시기 바랍니다.

🤖 AI 사용량 폭증으로 비용 부담이 커진 기업들을 위해 KT가 500여 종의 인공지능 모델을 하나의 API로 묶고 사용한 만큼 요금을 매기는 '토큰 팩토리'를 선보였어요! 📈

Key Points

• 통신사가 데이터를 연결해 과금하던 방식을 AI 시장에 그대로 옮겨와서, 기업들이 수많은 AI 모델을 따로 계약할 필요 없이 하나의 통로로 편리하게 쓸 수 있게 되었어요! 🔌
• KT는 업무의 난이도에 따라 저렴한 경량 모델이나 고성능 모델을 자동으로 연결해 주는 기술을 통해, 전체 토큰 사용량을 최대 25%까지 줄여준다고 해요! 💡
• 금융이나 공공기관처럼 보안이 아주 중요한 곳들을 위해 국내 데이터센터에서 직접 AI를 구동하여 데이터가 해외로 넘어가지 않도록 안전하게 지켜준답니다! 🔒
• 오는 30일 기업 고객들을 대상으로 먼저 서비스를 시작하고, 12월에는 선불 요금제를 추가한 뒤 내년 3월에는 일반 개인 사용자에게까지 서비스를 넓힐 계획이에요! 🗓️

1. 사건 개요: 무슨 일이 있었나?

2026년 10월 27일, KT는 서울 종로구 KT 광화문 웨스트 사옥에서 기자간담회를 열고 새로운 인공지능 플랫폼인 ‘KT 토큰 팩토리’를 전격 공개했어요. 💡 이번 서비스는 오는 30일부터 기업 고객을 대상으로 본격적인 운영에 들어가며, 수많은 AI 모델을 하나의 통로로 묶어 제공하는 것이 핵심이에요. 🌐

최근 기업들은 다양한 AI 모델을 업무에 도입하면서 사용한 만큼 비용을 지불하는 종량제 구조로 인해 예상치 못한 거액의 토큰 비용 청구서를 받아들고 있어요. 📉 이에 따라 단순히 AI를 많이 쓰는 것에서 벗어나 비용을 아끼고 효율성을 극대화하려는 새로운 움직임이 커지고 있는 상황이에요. 💰

KT가 선보인 토큰 팩토리는 이러한 현장의 고민을 해결하기 위해 기획되었어요. 기업들이 모델마다 각각 계약을 맺고 응용 프로그램 인터페이스를 연결할 필요 없이, 단 하나의 API로 500종 이상의 다양한 글로벌 AI 모델을 골라 쓸 수 있도록 지원해요. 🔌

특히 작업의 난이도에 맞춰 적절한 모델을 자동으로 연결해 주는 라우팅 기술과 불필요한 프롬프트를 줄여주는 압축 기술을 결합하여 전체 토큰 사용량을 최대 25%까지 낮출 수 있다고 해요. ✨ 또한 국내 데이터센터의 그래픽처리장치에서 직접 모델을 구동하는 방식을 통해 금융이나 공공기관처럼 데이터 보안이 까다로운 곳에서도 안심하고 이용할 수 있도록 기반을 마련했어요. 🔒

2. 심층 분석: 이 뉴스는 왜 나왔나?

최근 기업들은 인공지능(AI)을 적극적으로 도입하면서 예상치 못한 거액의 토큰 비용 청구서를 받아 들고 크게 당황하고 있어요. 💸🤖 과거에는 AI를 얼마나 많이 쓰느냐가 능력의 척도였지만, 스스로 움직이는 AI 에이전트 시대가 열리면서 토큰 소비량이 감당하기 힘들 정도로 폭증했기 때문이에요. 📈 이처럼 눈덩이처럼 불어나는 AI 지출 부담 속에서, 기업들은 무조건적인 사용을 멈추고 비용 효율성을 극대화하는 '토큰 다이어트'와 체계적인 관리에 사활을 걸고 있어요. 📉📊

이러한 시장의 절실한 요구에 발맞추어, KT는 지난 27일 서울 종로구 광화문 웨스트 사옥에서 기자간담회를 열고 오는 30일 기업고객을 대상으로 한 AI 플랫폼 '토큰 팩토리'를 선보이겠다고 발표했어요. 🏢✨ KT가 내놓은 이번 서비스는 과거 통신망에서 가입자를 연결하고 사용량에 따라 과금하던 방식을 AI 시장에 그대로 옮겨온 것이 핵심이에요. 🔌 통신 거인의 사업 노하우를 AI 유통과 결합해 새로운 활로를 찾으려는 복안인 셈이에요. 🌐

토큰 팩토리는 기업들이 수많은 AI 모델과 제각각 계약하고 복잡한 응용 프로그램 인터페이스(API)를 일일이 연결해야 했던 번거로움을 단 하나의 플랫폼으로 말끔히 해결해 줘요. 🛠️ 게다가 작업의 난이도에 맞춰 저렴한 경량 모델과 고성능 모델을 자동으로 연결해 주는 '오토 모델 라우터' 기능과 프롬프트 압축 기술을 통해 전체 토큰 소비량을 최대 25%까지 낮출 수 있다고 해요. 📉💡 복잡한 보안 요구가 있는 금융 및 공공 시장을 겨냥해 국내 데이터센터 GPU에서 직접 추론을 지원하는 등 차별화된 전략도 함께 담겨 있어요. 🔒💼

3. 주요 경과: 지금까지의 흐름 (Timeline)

• 2026.07

  인공지능 에이전트 확산으로 토큰 사용량이 폭증하면서 기업들의 비용 부담이 크게 치솟았어요. 이에 따라 무분별한 사용 대신 효율성을 추구하는 '토큰 다이어트' 기조가 확산되었고, 세일즈포스 등 주요 기업들이 새로운 과금 모델을 도입하기 시작했답니다. 💸📉

• 2026.08

  오픈소스 비영리 단체인 리눅스재단이 AI 토큰 비용 측정 방식을 표준화하기 위해 '토크노믹스 재단'을 출범시켰어요. 또한 우버 등 주요 기업들은 무제한 사용 관행을 폐지하고 직원별 토큰 사용 한도를 설정하는 등 비용 통제에 나섰답니다. 🌐📏

• 2026.09

  기업들이 AI 도입에 따른 가시적인 성과와 비용 관리의 필요성을 본격적으로 고민하기 시작했어요. 작업 난이도에 맞는 모델을 선택하는 오케스트레이션 기술이 주목받으며 효율적인 자원 운용이 화두로 떠올랐답니다. 🤔🔍

• 2026.10.27

  KT가 서울 광화문 사옥에서 기자간담회를 열고 여러 AI 모델을 하나의 API로 묶어 제공하는 AI 플랫폼 '토큰 팩토리'를 전격 공개했어요. 통신망 과금 체계를 차용한 이 플랫폼을 통해 기업 고객들은 토큰 비용을 최대 25%까지 절감할 수 있게 되었답니다. 🏢🚀

• 2026.10.30

  KT의 기업용 AI 플랫폼 '토큰 팩토리'가 공식 출시되어 본격적인 서비스에 돌입할 예정이에요. 다양한 AI 모델을 통합 관리하고 합리적인 요금제로 비용 부담을 덜어줄 것으로 기대를 모으고 있답니다. 🤝💼

• 2026.11

  KT는 글로벌 AI 게이트웨이 업체인 오픈라우터와 연동을 완료하고 이용 가능한 AI 모델을 500종 이상으로 대폭 확대할 계획이에요. 아울러 프롬프트 압축 기술과 모델 라우팅 기능을 고도화하여 서비스 경쟁력을 더욱 강화할 예정이랍니다. 📈🌍

• 2026.12

  선불 크레디트 요금제 추가와 함께 토큰 압축 기술 및 기업용 부가 관리 기능이 단계적으로 확대 적용될 예정이에요. 이를 통해 기업 고객들의 편의성과 비용 관리 능력이 한층 더 향상될 것으로 기대된답니다. 💳🛠️

• 2027.03

  개인 이용자들을 대상으로 서비스가 전면 개방될 예정이에요. 이와 함께 반복되는 질문의 처리 결과를 활용하는 '시멘틱 캐시' 등 토큰 사용량 최적화 기능도 함께 선보일 계획이랍니다. ✨👤

4. 다각도 분석: 누구에게 어떤 영향을 미칠까?

[소비자/개인]	소비자나 개인 이용자들은 당장 기업들의 서비스 도입 초기 단계에서는 큰 변화를 체감하기 어려울 수 있어요. 🤔 하지만 내년 3월 말부터는 개인 이용자에게도 관련 서비스가 전면 개방되면서 직접적인 혜택을 누릴 수 있게 될 전망이에요. 📱 특히 일상적인 AI 활용 과정에서 토큰 사용량이 최적화되거나 불필요한 비용이 줄어드는 편리한 기능들을 경험할 수 있어요. ✨ 다만, 기업들이 전체적인 인공지능 지출을 통제하기 위해 사내 사용 한도를 설정하거나 관리 체계를 강화하는 과정에서 개인적인 AI 사용 방식에 일부 제한이 생길 수도 있답니다. 🛠️
[산업/기업]	많은 기업들이 인공지능(AI)을 적극적으로 도입하고 에이전트를 가동하는 과정에서 치솟는 토큰 종량제 비용 때문에 막대한 재정적 부담을 겪어왔어요. 💸 과거에는 무조건 많이 쓰는 '토큰맥싱' 문화가 유행했으나, 이제는 비용 대비 성과를 꼼꼼히 따져야 하는 '토큰 다이어트' 시대로 완전히 접어들었답니다. 📉 기업들은 여러 AI 모델과 계약할 필요 없이 하나의 API로 500종이 넘는 모델을 골라 쓸 수 있는 새로운 플랫폼을 통해 지출을 크게 아낄 수 있게 되었어요. 🤝 단순한 업무에는 저렴한 경량 모델을, 복잡한 분석에는 고성능 모델을 자동으로 연결해 주는 기술 덕분에 효율적인 비용 관리가 가능해진답니다. 🧠
[정부/시장]	인공지능(AI) 시장은 이제 단순히 기술을 개발하는 경쟁을 넘어, 얼마나 쉽고 효율적으로 활용하게 만들느냐의 서비스 경쟁으로 빠르게 전환되고 있어요. 🌐 리눅스재단이 '토크노믹스 재단'을 출범하는 등 글로벌 시장에서도 토큰 측정 방식과 비용을 표준화하려는 움직임이 활발하게 나타나고 있답니다. 📊 국내에서는 금융이나 공공 부문처럼 데이터 처리 위치와 보안이 아주 까다로운 영역에서 해외 인프라를 거치지 않고 국내 데이터센터에서 직접 추론을 처리하는 방식이 주목받고 있어요. 🔒 다만, 이미 아마존웹서비스(AWS) 베드록이나 구글 버텍스 AI 같은 거대한 글로벌 플랫폼들이 자리 잡은 시장에서 차별화된 경쟁력을 확실하게 증명해야 하는 과제를 안고 있답니다. 🏛️

5. 핵심 시사점: 그래서 무엇이 달라지는가?

인공지능(AI) 도입 초기에는 무조건 많은 양의 토큰을 사용하는 이른바 '토큰맥싱' 문화가 대세였지만, 이제는 폭발적으로 불어난 비용 청구서 때문에 기업들이 큰 부담을 느끼고 있어요. 📉💸 이번에 KT가 선보이는 '토큰 팩토리' 같은 서비스는 단순한 기술 경쟁을 넘어 AI 사용 환경을 효율적으로 관리하려는 시장의 구조적 변화를 보여주고 있어요. 🤖✨

과거에 통신사가 음성통화나 데이터를 사용한 만큼 과금했던 것처럼, 이제는 AI 시대에 맞춰 토큰 사용량을 측정하고 최적화하는 새로운 사업 모델이 자리 잡고 있어요. 🔌📊 기업들은 복잡한 업무에는 고성능 모델을, 단순한 업무에는 저렴한 경량 모델을 알아서 골라주는 '모델 라우팅' 기술을 통해 불필요한 지출을 줄이려고 노력하고 있어요. 💡🔍

특히 금융이나 공공기관처럼 보안과 데이터 처리가 까다로운 분야에서는 국내 인프라를 활용해 데이터가 해외로 넘어가지 않도록 통제하는 기능이 중요해졌어요. 🛡️🔒 앞으로는 단순히 AI를 얼마나 많이 쓰느냐가 아니라, 얼마나 효율적으로 비용을 아끼면서 실질적인 업무 성과를 만들어내느냐가 기업의 경쟁력을 좌우할 것으로 보여요. 📈🎯

6. 향후 전망: 시나리오별 예측

• 현 상태 유지 및 안착 시나리오

  KT의 '토큰 팩토리'가 오는 30일 기업 고객을 대상으로 원활하게 출시되고, 스탠다드 요금제와 엔터프라이즈 약정 요금제가 시장에 부드럽게 스며드는 상황이에요. 📊 500종 이상의 AI 모델 연동과 모델 라우팅 기술이 기업들의 반복적인 토큰 지출을 자연스럽게 잡아주면서, 기존 통신 및 클라우드 사업과 단단하게 결합해 안정적인 수익 구조를 만들어갈 수 있어요. 🏢 기업들은 복잡한 API 계약 대신 하나의 통로로 비용과 보안을 함께 관리하는 실속 있는 방식을 채택하게 돼요. ✨

• 영향력 확대 및 가속 시나리오

  프롬프트 압축과 자동 모델 라우팅을 통한 최대 25%의 비용 절감 효과가 입소문을 타면서, AI 지출 관리에 목말라 있던 금융 및 공공 부문까지 수요가 폭발적으로 몰리는 상황이에요. 🚀 오는 12월 예정된 선불 크레디트 요금제와 부가 관리 기능 고도화에 이어, 내년 3월 말 개인 이용자 대상 서비스 개방과 시멘틱 캐시 도입까지 빠르게 이어지면서 AI 토큰 유통 생태계의 주도권을 쥐게 될 수 있어요. 💡 글로벌 플랫폼들과의 경쟁 속에서도 국내 데이터센터를 통한 안전한 데이터 처리 강점이 부각되며 시장 파급력이 훨씬 커질 수 있답니다. 📈

• 변수 발생 및 흐름 반전 시나리오

  이미 글로벌 시장에 자리 잡은 아마존웹서비스(AWS) 베드록, 구글 버텍스 AI, 마이크로소프트 파운드리 등 강력한 경쟁자들과의 차별성 증명에 어려움을 겪을 수 있는 상황이에요. ⚠️ 오픈라우터를 통해 연동되는 대다수 모델의 추론 지역이 해외일 수밖에 없는 한계가 부각되거나, 예상보다 토큰 절감 폭이 기업들의 기대치에 미치지 못할 경우 사업 확장이 주춤해질 수 있어요. 📉 또한 기사 내용 부족으로 언급된 것처럼, 글로벌 빅테크들의 공세 속에서 국내 인프라 결합 전략이 실질적인 비용 절감과 수익성으로 온전히 이어지지 못하면 서비스 안착에 제동이 걸릴 위험도 존재해요. 🛡️

[주요 용어 해설 (Glossary)]

• 토큰 (Token)

  토큰은 AI가 질문을 이해하고 답변을 만들어낼 때 처리하는 데이터의 기본 단위를 말해요. 🧠 글이나 문장을 잘게 쪼갠 조각이라고 생각하시면 정말 쉬워요. ✂️ AI 서비스를 이용할 때는 이 토큰의 사용량에 따라 비용이 청구되는 종량제 구조가 일반적이에요. 💰 최근 AI 에이전트의 활용이 늘어나면서 이 토큰 사용량이 폭발적으로 증가해 기업들의 비용 부담이 커지고 있어요. 📈

• 모델 라우팅 (Model Routing)

  모델 라우팅은 사용자가 요청한 작업의 난이도나 성격에 가장 알맞은 AI 모델을 자동으로 선택해 연결해 주는 기술이에요. 🔀 간단하고 쉬운 요약 업무에는 비용이 저렴한 경량 모델을 배치하고, 고도의 분석이 필요한 복잡한 업무에는 고성능 모델을 자동으로 연결해요. 🎯 이를 통해 불필요한 비용 지출을 줄이고 전체적인 AI 활용 효율성을 극대화할 수 있어요. 💡

• AI 핀옵스 (AI FinOps)

  AI 핀옵스는 재무를 뜻하는 파이낸스(Finance)와 개발·운영을 뜻하는 뎁옵스(DevOps)를 합친 개념이에요. 📊 원래는 클라우드 사용 비용을 최적화하던 방법론이었지만, 최근에는 그래픽처리장치(GPU) 사용량과 거대언어모델(LLM) 호출료, 토큰 사용량까지 관리하는 영역으로 확장되었어요. 📉 기업들이 치솟는 AI 지출을 체계적으로 추적하고 효율적으로 관리할 수 있도록 돕는 역할을 해요. 🏢