“이제 AI 없으면 바보되잖아”…슬슬 쓰는 만큼 받겠다는 기업들

정호준 기자(jeong.hojun@mk.co.kr) 2026. 5. 13. 07:36
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'쓴 만큼 내는' 사용량 기반 요금제가 생성형 인공지능(AI) 서비스를 넘어 협업 툴 등 서비스형 소프트웨어(SaaS) 전반으로 확산되고 있다.

생성형 AI는 추론할 때마다 토큰을 소모하면서 비용이 발생하는 구조인데, 기존 소프트웨어들에도 AI 에이전트 기능이 속속 도입되면서 늘어나는 비용 부담에 대응하기 위해 기업들이 요금제 손질에 나선 것이다.

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사용량 급증해 서버 과부하
노션·두레이·네이버웍스 등
정액제→종량제 잇달아 전환
‘직원에 토큰 공짜 지급’ 옛말
기업들 “생산성 핵심 지표로”
[연합뉴스]
‘쓴 만큼 내는’ 사용량 기반 요금제가 생성형 인공지능(AI) 서비스를 넘어 협업 툴 등 서비스형 소프트웨어(SaaS) 전반으로 확산되고 있다.

생성형 AI는 추론할 때마다 토큰을 소모하면서 비용이 발생하는 구조인데, 기존 소프트웨어들에도 AI 에이전트 기능이 속속 도입되면서 늘어나는 비용 부담에 대응하기 위해 기업들이 요금제 손질에 나선 것이다.

12일 정보기술(IT) 업계에 따르면 대표적인 협업 툴 서비스인 노션은 지난 4일부터 커스텀 AI 에이전트를 활용하는 기업 고객을 대상으로 별도 크레디트 시스템을 통한 과금 체계를 적용했다.

노션이 지난 2월 선보인 커스텀 에이전트는 노션을 활용해 협업하는 기업이 자사 업무에 맞는 AI 팀원을 추가해 활용할 수 있는 서비스로, 기업별로 필요한 업무를 자동화해주는 역할을 수행한다.

노션은 커스텀 에이전트가 수행하는 작업량에 따라 ‘노션 크레딧’이 차감되는 요금 구조를 적용했다. 회의록을 대신 작성해주는 ‘AI 노트’ 등 노션이 기본 제공하는 AI 기능은 기존 월정액 기반 기업용 요금제에 포함해서 제공하되, 기업들이 추가적으로 연동해 활용하는 에이전트는 쓴 만큼 추가로 과금하는 식이다.

앞서 오픈AI와 앤스로픽 같은 생성형 AI 서비스가 주력인 기업들도 이미 자사 요금제를 손보기 시작했다.

앤스로픽은 기업용 클로드 요금제를 이미 1인당 정액을 과금하는 방식에서 사용량 기반의 종량제로 전환했다. 오픈AI 또한 코딩 에이전트인 ‘코덱스’의 기업용 요금제를 고정 요금 대신 사용량 기반 요금제로 운영하고 있다.

오픈소스 플랫폼 깃허브의 코딩 에이전트인 ‘깃허브 코파일럿’도 다음달 1일부터 사용량 기반 요금제를 도입하고, AI 토큰 사용에 대해 ‘깃허브 AI 크레딧’을 차감하는 방식을 시행할 예정이다.

이 같은 변화는 AI 에이전트 수요가 대부분의 소프트웨어 서비스에 걸쳐 급증하고 있기 때문이다.

오픈AI과 앤스로픽 외에 노션 같은 기존 소프트웨어 기업들도 AI 서비스로 전환하고 있는 만큼 대응이 불가피한 것으로 풀이된다. AI 에이전트 사용량이 늘면서 토큰 소모량이 급증하자 기업들이 비용을 감당할 수 있는 구조로 변화를 꾀하는 것이다.

실제로 AI 모델 플랫폼인 오픈라우터에 따르면 지난 3월부터 전 세계 주간 토큰 소모량은 20조개를 훌쩍 넘었는데, 이는 전년 동기와 비교하면 10배 이상 급증한 수치다.

국내에서도 이러한 변화가 감지되고 있다. 협업 툴 ‘두레이’를 제공하는 NHN두레이 또한 두레이 내 AI 기능인 ‘두레이 AI’를 에이전트 기반 서비스로 고도화하면서 요금제 개편 또한 준비하고 있다.

백창열 NHN두레이 대표는 지난달 기자간담회에서 “에이전트를 출시하면 요금제를 종량제로 바꿀 예정”이라며 “서비스 활용 비용은 낮게 설정하고, 에이전트는 쓴 만큼 비용이 발생하는 구조로 제공할 것”이라고 설명한 바 있다.

네이버도 지난해 말 협업 툴 네이버웍스에 AI 에이전트 기능인 ‘AI 스튜디오’를 도입한 뒤 기본 토큰 사용량을 다 쓸 경우 추가 토큰을 구매해서 사용하도록 하고 있다.

한편 AI 에이전트 도입을 늘리고 있는 기업 입장에서는 이 같은 요금제 변화에 대응하기 위해 단순히 AI를 많이 쓰는 것을 넘어 어떻게 AI를 효율적으로 활용할지가 관건이 되고 있다.

지금까지는 기업들이 직원들의 AI 숙련도를 높이기 위해 토큰 사용을 무제한 지원하는 경향이 두드러졌다면, 앞으로는 사용하는 AI 서비스를 통해 얼마만큼의 생산성과 효율성을 얻어내는지가 중요해질 전망이다.

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