GPT-5의 비용 우위와 Sonnet 4.6의 Long-context 효율성 대조 분석

Context

단순 토큰 단가 기반의 선택이 아닌 실제 Production Workload에서의 Task당 비용과 성능 최적화 필요성 대두. 모델별 강점 차이와 Context Window 비용 구조에 따른 TCO(Total Cost of Ownership) 변동성 존재.

Technical Solution

• GPT-5의 낮은 Input($1.25/MTok) 및 Output($10/MTok) 단가를 통한 전반적인 Task 비용 절감
• 272K 토큰 초과 시 2배 과금되는 GPT-5.4의 제약을 Sonnet 4.6의 1M Flat Pricing 구조로 해결하여 대규모 문서 처리 비용 최적화
• Pure Reasoning(수학, 과학)은 GPT-5를, Agentic Tool-use의 신뢰성은 Sonnet 4.6을 채택하는 Workload별 모델 분리 전략
• 단순 모델 선택보다 Haiku 4.5와 같은 경량 모델을 결합한 Routing Layer 도입을 통한 전체 비용의 85% 절감 추구
• Prompt Caching 및 Batch API(50% 할인) 활용을 통한 인프라 비용 최적화 및 TTL 관리