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짧은 답변

로그 페이지의 비용 열은 해당 호출의 USD 금액입니다. 거기에 보이는 내용은 다음 네 가지로 모두 설명됩니다:
  1. 사용량 기반 모델(대부분의 텍스트 모델, gpt-image-2, SeeDance 2.0 계열 및 기타)은 응답의 usage 필드에 token 수를 반환하므로, 비용은 클라이언트 측에서 계산할 수 있습니다;
  2. 호출당 모델은 응답에 금액을 반환하지 않지만, 단가가 고정되어 있으므로 비용 = 호출 수 × 고정 단가로 계산되며 — 역시 쉽게 구할 수 있습니다;
  3. 로그 금액은 할인 전 금액입니다. 실제 비용은 그 금액을 충전 보너스 비율로 나눈 값입니다(10% 보너스라면 ÷1.1이며, 대략 9% 할인입니다);
  4. 로그에는 성공적으로 과금된 호출만 기록됩니다. 오류는 API 응답으로 반환되며, 과금이 발생하지 않은 실패한 호출은 로그에 나타나지 않고 과금되지도 않습니다.
한 줄 요약: 호출당 과금 = 고정 비용; 사용량 기반 과금 = 응답으로 반환된 token으로 계산됩니다.

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각 열 읽기

호출별 모델은 Prompt / Completion에 여전히 token 수를 표시할 수 있지만, 금액은 이 열들에서 산출되지 않습니다. 쉽게 구분하는 방법은, 동일한 매개변수로 반복 호출했을 때 비용이 정확히 같고, 값이 0.030000처럼 반올림된 숫자라면 호출별 과금입니다.

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두 가지 과금 모드

사용량 기반(per token)

응답의 usage 필드는 token 수를 직접 반환합니다. 비용 = 입력 token × 입력 요율 + 출력 token × 출력 요율입니다.적용 대상: 대부분의 텍스트 모델과, gpt-image-2 및 SeeDance 2.0 계열과 같은 token 기반 과금 이미지 및 동영상 모델입니다.

호출당(고정 단가)

응답에는 금액이 반환되지 않지만, 각 호출에는 고정 가격이 적용되므로 비용 = 호출 수 × 단가 — 예산을 잡기에 가장 쉬운 경우입니다.적용 대상: 이미지당 또는 초당 과금되는 대부분의 이미지 및 동영상 모델입니다. 콘솔의 모델 요금 페이지에서 요율을 확인하십시오.

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API가 비용을 직접 반환할 수 있습니까?

금액은 반환하지 않지만, 비용은 완전히 계산할 수 있습니다:
  • 사용량 기반: usage 값을 요율로 직접 곱하십시오 — 이는 공급자의 자체 token 수로, 어떤 추정보다도 정확합니다;
  • 호출당: 단가는 고정되어 있으므로 호출 수를 곱하기만 하면 됩니다.
저희는 의도적으로 응답에 금액을 포함하지 않습니다. 호출의 최종 비용은 그룹 요율 배수와 계정의 충전 보너스 비율에도 달려 있기 때문입니다. 반쯤 계산된 숫자를 응답에 넣으면 정산이 덜이 아니라 더 혼란스러워집니다.

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사용량으로 계산하기

사용량 기반 모델은 다음과 같이 반환합니다:
해당 공식은 다음과 같습니다:
캐시된 입력은 캐시 적중 요율(보통 입력 요율의 약 0.1배)로 과금되므로, 긴 컨텍스트 작업 부하에서는 기록된 금액이 prompt_tokens에 기반한 정가 추정보다 훨씬 낮을 수 있습니다. 캐시 과금을 참조하십시오.

gpt-image-2의 token 수 확인

모델 개요의 과금 섹션에는 입력 및 출력 이미지가 token으로 어떻게 변환되는지에 대한 측정 데이터가 있습니다

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로그 금액이 “사전 할인”인 이유

로그에는 모델 요율로 계산된 원시 금액이 기록됩니다. 실제 비용에는 여기에 한 번 더 할인이 적용되는데, 충전 시 보너스 크레딧을 받기 때문입니다:
예를 들어, $0.011로 기록된 호출은 10% 충전 보너스가 있으면 실제로는 0.011 ÷ 1.1 = 0.01입니다 — 대략 9% 할인입니다.

충전 보너스 등급 보기

등급별 보너스 비율, 첫 충전 보너스, 그리고 크레딧이 지급되는 방식
그룹 할인을 두 번째로 적용할 필요는 없습니다: 모델 그룹의 요율 배수는 청구 시점에 이미 적용되므로, 로그 금액에는 포함되어 있습니다. 변환해야 하는 마지막 단계는 충전 보너스뿐입니다. 모델 요율 배수를 참조하세요.

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실패한 호출도 과금됩니까?

아니요 — 그리고 비용 로그에도 아예 표시되지 않습니다. 로그를 올바르게 읽는 핵심은 이것입니다:
오류는 API 응답으로 반환되며, 콘솔 로그는 성공한 과금을 기록하기 위해 존재합니다. 따라서 “로그에 항목이 없다”는 것은 일반적으로 “이 호출은 과금되지 않았다”는 뜻입니다.
일반적인 예로, gpt-image-2를 호출했을 때 다음과 같은 응답을 받는 경우입니다.
이런 요청은 즉시 반환되며 재시도하지 않으므로, 비용 기록이 생성되지 않고 과금도 되지 않습니다. 마찬가지로 VEO 또는 Sora 2와 같은 동영상 모델이 PUBLIC_로 시작하는 오류를 반환할 때는, 이는 업스트림 콘텐츠 검토입니다 — 과금되지 않으며, prompt를 조정한 뒤 안전하게 다시 시도할 수 있습니다.
반대 방향도 디버깅에 매우 유용합니다: 과금 기록이 존재하면, 해당 요청은 분명히 업스트림에 도달했고 리소스를 사용한 것입니다. 존재하지 않으면, 실패는 거의 확실하게 업스트림에 도달하기 전에 발생한 것입니다(네트워크, 인증, 매개변수 검증). “과금 기록이 있는가?”는 연결 문제를 진단할 때 가장 강력한 단일 신호인 경우가 많습니다.
사전 차감 보류는 과금이 아닙니다. 요청이 실행되기 전에 시스템은 추정 금액을 동결하며, 요청이 실패하면 보류는 해제되고 정산은 항상 실제 사용량을 따릅니다. 잔액이 잠시 줄었다가 회복되는 것은 정상입니다 — 사전 차감 메커니즘을 참조하십시오.

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자주 묻는 질문

그렇습니다. 사용량 기반 과금에서는 금액이 사용량을 반영합니다. 흔한 원인은 다음과 같습니다.
  • 다른 입력 길이: 긴 컨텍스트, 다중 턴 기록, 이미지와 오디오는 모두 입력 token 수를 크게 늘립니다
  • 추론 token: 추론이 활성화된 모델은 추가 출력 token을 생성하며, 이는 완료 열에 집계됩니다
  • 캐시 적중: 캐시된 입력은 훨씬 낮은 요율로 과금되므로 같은 prompt의 두 번째 실행은 훨씬 저렴할 수 있습니다
  • 이미지/동영상 파라미터: 해상도, 길이, 이미지 수는 token 수 또는 호출 수를 직접 좌우합니다
응답의 usage 필드와 로그를 신뢰하십시오. 두 값은 같은 출처에서 나옵니다. 불일치는 보통 멀티모달 콘텐츠(이미지, 오디오)가 벤더별 규칙에 따라 token으로 변환되거나, 시스템 prompt와 도구 스키마가 입력으로 계산되거나, 추론 token이 보이는 텍스트에는 나타나지 않지만 출력으로 계산되는 경우에 발생합니다.
로그인한 뒤 콘솔의 Model Pricing 페이지나 이 사이트의 모델 요금 개요를 확인하십시오. 호출당 가격은 고정되어 있으므로 비용은 단순히 가격 × 호출 수입니다.
먼저 시간별로 로그를 확인하여 실제로 비용 기록이 생성되었는지 확인하십시오. 정말로 비정상 청구가 있다면 로그의 타임스탬프와 모델 이름을 함께 지원팀에 문의하십시오. 당사 측 문제로 발생한 손실은 재발급된 크레딧으로 보상됩니다 — SLA 보장을 참고하십시오.
아닙니다. 개인정보 보호와 저장 공간 이유로 로그에는 과금에 필요한 정보만, 즉 시간, 모델, token 수, 금액만 보관하며 요청 또는 응답 내용은 기록하지 않습니다. 호출 기록을 보는 방법을 참고하십시오.

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관련 문서