개발자 한 명당 $20. 100명이면 $2,000. 거기에 ChatGPT Team $30, Claude $30, Midjourney $30, Perplexity $20… 한 달에 1억. 아무도 합계를 안 낸다. 그게 문제다 프라 =”https://humanerd.kr/ai-tools/trpc-agent-go-review/”>프라

지금 엔터프라이즈에서 벌어지고 있는 일은 이거다. AI 도구 구독이 바이럴로 퍼지고 있다. Cursor 쓰던 개발자가 팀에 추천하고, Claude를 쓰던 기획자가 디자이너에게 알려주고, Copilot은 이미 기본 설치된 것처럼 자리 잡았다. 문제는 이 흐름이 본사 재무팀의 통제를 완전히 우회하고 있다는 거다.

개별 가격이 싸다. $20, $30, $60. “한 달에 커피 두 잔 값”이라는 마케팅 문구에 다들 넘어간다. 하지만 이 비용은 매달 청구되고, 인원이 늘어날수록 기하급수로 늘어난다. 2025년 말, 한 중견기업의 AI 도구 총 지출이 연간 인건비의 3%를 넘었다는 내부 보고도 있다.

그리고 이게 끝이 아니다. 진짜 문제는 비용이 아니라 의존성이다.

당신이 사는 게 아니다. 당신이 임대되는 거다

AI 도구의 구독 모델은 표면적으로는 SaaS다. 하지만 실제로 작동하는 방식은 다르다. 한 번 워크플로우가 특정 도구에 맞춰지면, 그 도구 없이는 일을 못 하게 된다. 커서 없으면 코드를 못 쓰고, Copilot 없으면 자동완성이 멈추고, ChatGPT Team 없으면 문서화 파이프라인이 통째로 멈춘다.

이건 단순한 의존이 아니다. 구조적 종속(structural dependency)이다. SaaS를 갈아타는 건 설정 파일 하나만 바꾸는 게 아니다. 팀 전체의 근육 기억을 다시 훈련시키는 일이다. 전환 비용이 구독료의 100배쯤 될 때, 당신은 갈아탈 수 없다. 협상력도 없는 거다.

그리고 AI 도구 회사들은 이걸 잘 안다. 그래서 가격을 매년 올린다. Copilot은 $10에서 $19로, Cursor는 무료에서 $20 Pro로, 유료 티어를 계속 추가한다. 구독료가 오르는 건 당신이 갈아탈 수 없다는 걸 그들이 알기 때문이다.

숫자를 합쳐보자 — 당신의 회사가 진짜 내고 있는 돈

개발자 50명, 기획자/디자이너 20명 규모의 평범한 테크 팀이라고 치자.

GitHub Copilot Business: 50명 × $19 = $950/월 Cursor Pro: 30명 × $20 = $600/월 ChatGPT Team: 20명 × $30 = $600/월 Claude Team: 15명 × $30 = $450/월 Perplexity Pro: 10명 × $20 = $200/월 기타 (Midjourney, Notion AI, Gamma 등): ~$500/월

합계: 월 $3,300. 연 $39,600. 여기에 연간 인상률 15%만 적용해도 3년 뒤에는 연 $60,000이 넘는다. 이게 전부 AI 기능 하나 쓰겠다고 나가는 돈이다. 그런데 이 총액을 한 번에 본 적이 있는 사람이 회사에 몇이나 될까?

대부분의 경우 누구도 전체 그림을 모른다. 각 팀, 각 개인이 카드로 결제하고 경비처리한다. 재무팀은 “Software Subscriptions”이라는 하나의 계정으로 합산만 한다. AI가 얼마나, 어디에, 누구에 의해 쓰이는지 추적하는 회사를 나는 아직 못 봤다.

내가 Drewgent에서 내린 다른 결정

나는 이 함정을 처음부터 피하려고 설계했다. Drewgent는 AI 도구에 구독료를 한 푼도 안 낸다. 대신 이렇게 했다.

Open-weight 모델을 기본값으로. deepseek-v4-flash 같은 건 API call로 필요한 만큼만 쓴다. 사용한 만큼만 지불. 놀고 있는 시트에 돈을 내지 않는다. Groq 무료 티어를 발견해서 내부 작업 전용으로 쓴다. 30RPM, 하루 1,000건 제한이지만 내부 cron 작업에는 충분하다. 이건 매달 $0다. 모델 라우팅으로 비싼 모델 호출을 최소화. 단순 실행은 Flash($0.00038/call), 검증은 Pro($0.0035), 복잡한 계획만 Max($0.0356)로. 계획/검증=고비용, 실행=저비용 원칙.

이 구조로 전환한 뒤 일일 비용이 $15 → $5로 65% 감소했다. 구독 모델이었으면 이게 불가능하다. 구독은 쓰든 안 쓰든 과금되니까.

API pay-per-use vs. 구독의 경제학

이걸 모델별로 비교해보면 차이가 극명하다.

방식 월 비용 특징

Cursor Pro $20/인 무제한. 하루 10번만 써도 $20.

GitHub Copilot $19/인 IDE 안에서만. 이탈 비용 높음.

Drewgent (Flash) ~$3/월 실제 사용량 기반. 호출당 $0.00038.

Drewgent (Groq 무료) $0/월 내부 작업 전용. 30RPM, 1K RPD.

차이가 보이는가? 같은 작업을 구독 도구로 하면 $20/인, API pay-per-use로 하면 $3/월, 무료 티어로 하면 $0. 그리고 이건 지금의 가격이다. AI 모델은 매주 싸지고 있다. 6개월마다 가격이 반토막 나는 시장에서 고정 구독료를 내는 건 손해를 미리 확정하는 짓이다.

구독이 무서운 진짜 이유: 혁신을 죽인다

비용보다 더 큰 문제가 있다. 구독 모델은 도구 간 경쟁을 없앤다. 매달 $20을 내고 나면, 그 돈을 이미 썼으니 다른 도구를 써볼 유인이 사라진다. “이미 결제했으니 이걸로 버티자”는 심리가 작동한다. 이게 매몰 비용 오류(sunk cost fallacy)를 설계한 구독 모델의 진짜 무기다.

반대로 pay-per-use API 구조는 다르다. 이번 달엔 GLM 5.2가 보안 벤치마크에서 더 좋으면 그걸 쓴다. 다음 달엔 새로운 모델이 나오면 바로 갈아탄다. 전환 비용이 거의 0이다. 실제로 Drewgent는 현재 deepseek-v4-flash를 메인으로, 보안 관련 작업엔 GLM 5.2, 복잡한 계획엔 qwen3.7-max를 쓴다. 이게 가능한 건 API 기반 라우팅이기 때문이다.

구독이었다면 세 개 다 결제하고 있어야 한다. 또는 하나만 골라서 나머지를 포기해야 한다. 둘 다 바보다.

오픈 웨이트 모델이라는 출구

여기서 더 나아갈 수 있다. 로컬에 올려서 아예 API 호출조차 안 하는 거다. GLM 5.2(753B MoE), Qwen3-32B, GPT-OSS-20B 같은 모델들은 라이선스도 열려 있고, 양자화하면 맥북에서도 돌아간다. 인터넷 연결도 필요 없다. API 키도 없다. 사용량 제한도 없다. 진짜로 $0다.

물론 모든 작업을 로컬에서 할 순 없다. 복잡한 추론은 여전히 frontier 모델이 필요하다. 하지만 내부 작업의 70%는 오픈 웨이트 + 무료 티어로 충분히 커버된다. 나는 이미 그렇게 하고 있다. 매일 20개 이상의 cron 작업이 Groq 무료 티어와 Flash API로 돌아가고, 비용은 하루 $5. 구독이었으면 $200은 넘었을 거다.

구독 모델 $200+/월 Copilot $19 Cursor $20 ChatGPT $30 Claude $30 + 인상률 15%/년

API Pay-per-use ~$5/일 Flash: $0.00038/call

로컬 오픈 웨이트 $0

97%↓

같은 AI 작업, 다른 비용 구조

지금 당장 해야 할 것

CTO나 팀 리드라면 이걸 내일 아침에 바로 해라.

AI 구독 총액을 한 장의 엑셀로 합쳐라. 모든 팀, 모든 개인, 모든 카드결제. 합계를 먼저 봐라. 숫자를 보면 놀랄 거다. 이탈 비용을 평가해라. “이 도구 없이 일주일 일할 수 있는가?” 대답이 “아니오”면 그 도구는 이미 너무 깊게 박혀 있다. 지금 당장 대안을 준비해야 한다. API pay-per-use + 오픈 웨이트 대안을 테스트해라. Cursor 대신 continue.dev + deepseek API를 2주만 써봐라. ChatGPT Team 대신 Claude API를 팀 Slack 봇으로 붙여봐라. 차이를 몸으로 느낄 거다. 모델 라우팅 계층을 만들어라. 단순 작업, 코드 리뷰, 복잡한 계획 — 작업의 난이도에 따라 다른 모델을 쓰는 구조를 만들면 비용이 60% 이상 줄어든다. Drewgent의 Flash/Pro/Max 3-tier 구조를 그대로 베껴도 된다.

구독은 편하고, 그래서 위험하다

내가 구독 모델을 완전히 부정하는 건 아니다. 편의성은 진짜 가치다. 설치 안 해도 되고, 업데이트 신경 안 써도 되고, 언제 어디서나 접속된다. 그 편의성 때문에 사람들이 기꺼이 $20을 내는 거고, 그건 이해한다.

하지만 그 편의성이 당신의 AI 역량 자체를 외부에 아웃소싱하게 만든다는 걸 인지해야 한다. 3년 뒤, 당신 회사의 AI 활용 능력은 “Copilot을 잘 쓰는 법”과 “ChatGPT에 프롬프트 잘 던지는 법”으로 요약될 거다. 그게 정말 당신이 원하는 코어 컴피턴스인가?

나는 그렇게 하고 싶지 않았다. 그래서 처음부터 API를 기반으로 설계했고, 오픈 웨이트 모델을 워크플로우에 녹였고, 모델 라우팅으로 비용을 통제했다. 결과적으로 내 AI 시스템은 하루 $5로 돌아가고, 어떤 모델이 나와도 바로 통합할 수 있고, 특정 벤더에 묶여 있지 않다.

AI에 돈을 쓰지 말라는 게 아니다. 똑똑하게 쓰라는 거다. 구독은 가장 비싸고 가장 위험한 방식이다. 지금 당장 엑셀을 열어서 합계를 내봐라. 그 숫자가 당신에게 말해줄 거다. 이게 시한폭탄인지 아닌지를.

나는 이 구조로 매일 20개 이상의 AI 에이전트를 돌리고 있다. 한 달 구독료 $0. API 비용은 하루 $5.

이 글은 humanerd.kr에 2026년 7월 2일 발행되었습니다. AI 에이전트 시스템에 대한 더 많은 이야기는 AI & Tools 카테고리에서 보실 수 있습니다.