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⚡ 모닝AI · 제미나이 3.6 Flash 해부

AI가 또 싸졌습니다

새 모델이 나오면 대부분 "뭐가 더 똑똑해졌나"를 봅니다.
1인 기업가는 다른 걸 봅니다. 원가.
제미나이 3.6 Flash는 출력 토큰을 약 17% 덜 쓰고, 출력 가격도 내렸습니다.
같은 서비스를 돌려도 운영비가 내려간다는 뜻입니다.

-17%
출력 토큰 사용량
(3.5 Flash 대비)
$7.50
출력 100만 토큰당
(3.5 Flash는 $9.00)
$1.50
입력 100만 토큰당
1M
한 번에 넣을 수 있는
입력 토큰(컨텍스트)

출처: 구글 딥마인드 공식 (deepmind.google/models/gemini/flash) · 2026.07 기준

① 1인 기업가는 왜 새 모델에 주목하나

원가가 곧 마진이다

AI로 서비스를 만들면, 사용자가 한 번 쓸 때마다 모델에 돈이 나갑니다. 이게 서비스의 원가예요. 모델이 싸질수록 그 원가가 내려가고, 내려간 만큼 내 마진이 올라갑니다.

지난 편들에서 계속 말한 그 이야기 — 대니 포스트마도, 토마스 프랭크도, 돈은 원가를 지배한 사람이 벌었습니다. 새 모델은 남들에겐 뉴스지만, 우리에겐 원가표가 바뀌는 사건입니다.

② 잠깐 · 토큰이 뭔데?

AI는 토큰으로 읽고 쓴다

토큰(TOKEN)이란
글자를 잘게 쪼갠 단어 조각. AI는 문장을 통째로가 아니라 토큰 단위로 읽고, 한 토큰씩 만들어 냅니다. (영어는 대략 1토큰 ≈ 4글자, 한글은 더 잘게 쪼개짐)
입력 vs 출력
입력 = 내가 넣는 글(프롬프트·문서). 출력 = AI가 만들어 내는 답. 요금은 이 둘을 따로 계산합니다.
왜 출력이 더 비싼가
입력은 한 번에 훑지만, 출력은 한 토큰씩 순서대로 생성해야 해서 계산이 훨씬 많이 듭니다. 그래서 출력 단가가 입력의 몇 배예요. (3.6 Flash: 입력 $1.50 vs 출력 $7.50)
그래서 핵심은 "출력을 얼마나 아끼느냐" 입니다. 답을 더 짧고 정확하게 내는 모델이 곧 더 싼 모델이에요. 3.6 Flash가 바로 그 "덜 장황한(less verbose)" 방향으로 개선됐습니다.
③ 'Flash'는 왜 따로 있나

가장 똑똑한 게
항상 정답은 아니다

모델은 보통 급이 나뉩니다. Pro(가장 똑똑, 비싸고 느림) / Flash(충분히 똑똑, 싸고 빠름). Flash는 큰 모델의 능력을 압축·최적화해서 지연시간과 비용을 낮춘 일꾼(workhorse) 모델입니다. 대부분의 실전 서비스는 Pro가 아니라 Flash로 돌아가요 — 싸고 빠르고, 충분히 똑똑하니까.

항목제미나이 3.6 Flash
입력 가격 (100만 토큰)$1.50
출력 가격 (100만 토큰)$7.50 (3.5 Flash $9.00)
출력 토큰 효율3.5 Flash 대비 약 17% 절감
컨텍스트(입력/출력)입력 100만 / 출력 6.4만 토큰
입력 형식텍스트 · 이미지 · 영상 · 오디오 · PDF
잘하는 것에이전틱 코딩 · 지식 업무 · 멀티모달 · 롱컨텍스트
④ 핵심 · 출력이 실질 30% 싸졌다

가격 인하 × 토큰 절감 =
복합 할인

두 가지가 동시에 일어났습니다. ① 출력 가격이 $9 → $7.5로 약 17% 인하. ② 같은 답을 더 적은 토큰으로(17% 절감). 곱하면 실질 출력 비용이 약 30% 감소합니다.

25원
3.5 Flash · 응답 1건
(출력 2,000토큰 가정)
17원
3.6 Flash · 응답 1건
(토큰 17%↓ × 가격 17%↓)
월 10만 건 서비스라면? 출력 원가가 대략 월 250만원 → 170만원 수준으로 내려갑니다. 아무것도 안 바꿨는데 매달 수십만원이 마진으로 돌아오는 거예요. 규모가 커질수록 이 차이는 그대로 이익이 됩니다.

※ 예시는 응답당 출력 2,000토큰·환율 약 1,380원 가정의 개념 계산입니다. 실제 원가는 입력 길이·출력 길이·캐싱 여부에 따라 달라집니다.

⑤ 어디서 써보나 · 직접 실험

같은 모델, 세 개의 문

제미나이 3.6 Flash는 여러 곳에서 만납니다. 용도가 다르니 실험하는 곳배포하는 곳을 구분하세요.

💬

제미나이 앱

가장 쉬운 문. 채팅으로 물어보고, 이미지·PDF도 던져본다. "이 모델 감 잡기"에 최적.

gemini.google.com →
🧪

구글 AI 스튜디오

개발자 놀이터. 토큰 수를 눈으로 확인하고, 파라미터를 조절하고, API 키를 발급받는다. "여기서 실험 → API로 배포".

aistudio.google.com →
🚀

안티그래비티

프롬프트로 실제 서비스를 만드는 에이전틱 코딩 환경. 어제 헤드샷 서비스 만든 그 도구. 빌드의 두뇌를 3.6 Flash로.

antigravity.google →
오늘 실험 순서: ① 제미나이 앱에서 같은 질문에 답이 얼마나 간결한지 본다 → ② AI 스튜디오에서 입력/출력 토큰 수를 실측한다 → ③ 안티그래비티에서 3.6 Flash로 작은 서비스를 만들며 속도·원가를 체감한다.
⑥ 연구적 눈 · 벤치마크 읽는 법

숫자에 안 속는 법

모델 발표엔 벤치마크 점수가 잔뜩 나옵니다. 뜻을 알아야 마케팅에 안 속아요.

SWE-Bench
실제 소프트웨어 버그를 코드로 고치는 능력. (3.6 Flash 58.7%) 에이전틱 코딩 = AI가 도구를 여러 번 써가며 스스로 작업하는 것.
OSWorld
화면을 보고 컴퓨터를 직접 조작하는 능력. (83.0%) 클릭·입력하며 작업을 끝내는 '컴퓨터 사용' 지표.
MRCR (롱컨텍스트)
긴 문서(수십만 토큰) 속에서 정확한 정보를 찾아내는 능력. (128k에서 91.8%) 컨텍스트가 길어도 안 흐트러지나.
속지 않는 3가지 — ① 절대 점수보다 "전세대 대비 향상""가격 대비 성능"을 봐라. ② 벤치마크는 특정 조건·하네스 기준이라 실사용과 다를 수 있다. ③ 내 용도(예: 한국어 콘텐츠 생성)와 벤치마크(영어 코딩)가 다르면 그 점수는 나와 무관하다. 결국은 내 작업으로 직접 테스트가 정답.
⑦ 1인 기업가가 가져갈 것

오늘의 3가지

1
🧮

원가를 계산할 줄 알아라

새 모델이 나오면 "얼마나 똑똑한가"보다 "내 서비스 원가가 얼마나 바뀌나"를 먼저 계산하라. 그게 곧 마진이다.

2
⚖️

Pro가 아니라 Flash

대부분의 실전은 가장 똑똑한 모델이 아니라 충분히 똑똑하고 싼 모델로 돌린다. 용도에 맞는 급을 고르는 게 실력.

3
🧪

실험은 스튜디오, 배포는 API

AI 스튜디오에서 토큰을 재보며 실험하고, 검증되면 API로 서비스에 배포한다. 감이 아니라 숫자로 고른다.

🛠 실습 · 바로 복사해서 써보기

세 도구에서 직접 해보기

아래 프롬프트를 복사해서 각 도구에 그대로 붙여넣으세요. 순서대로 하면 토큰이 줄어드는 것 = 원가가 줄어드는 것을 눈으로 보게 됩니다.

1 · 제미나이 앱 간결 모드로 토큰 아끼기
지금부터 내 모든 질문에 이 규칙으로 답해줘.
- 질문에 대한 답만 한다. 서두, 질문 반복, 마무리 인사는 넣지 않는다.
- 정확하고 빠짐없이, 그러나 최대한 짧게 답한다. 한 줄로 충분하면 한 줄로.
- 긴 문단보다 짧은 문장과 불릿을 쓴다.
- "저는 AI라서" 같은 불필요한 말은 하지 않는다.

이해했으면 "네"라고만 답하고, 다음부터 내가 묻는 것을 이 방식으로 답해줘.

먼저 아무 질문이나 평소처럼 물어본 뒤, 위 프롬프트를 넣고 같은 질문을 다시 해보세요. 답이 훨씬 짧아집니다. 짧아진 만큼이 곧 아낀 출력 토큰, 즉 원가입니다.

2 · AI 스튜디오 토큰을 숫자로 측정
[AI 스튜디오 사용법]
1) 모델을 Gemini 3.6 Flash로 선택한다.
2) System instructions 칸에 아래를 넣는다:
   Answer concisely. Only what is asked. No preamble, no restating the question, no filler. Prefer bullets over paragraphs.
3) 프롬프트 칸에 아래를 넣고 실행한다:
   "AI로 서비스를 만드는 1인 기업가에게 '원가 관리'가 왜 중요한지 초보자 눈높이로 설명해줘."

→ System instructions를 '비웠을 때'와 '넣었을 때' 각각 실행하고,
   화면에 표시되는 출력 토큰 수를 비교하세요. 줄어든 토큰 = 줄어든 원가입니다.

AI 스튜디오는 실행할 때마다 입력·출력 토큰 수를 보여줍니다. 감이 아니라 숫자로 원가를 확인하는 습관이 핵심이에요.

3 · 안티그래비티 3.6 Flash로 원가 계산기 만들기
You are building a small, production-ready web app. Follow this spec exactly. If a major decision is not covered, ask me before deciding.

# PROJECT: AI 토큰 원가 계산기
사용자가 AI 기능의 API 원가를 바로 계산하는 한 페이지 도구.

## 기능
- 입력값: 예상 입력 토큰, 예상 출력 토큰, 월 호출 수
- 단가(하드코딩, 제미나이 3.6 Flash 기준): 입력 $1.50 / 출력 $7.50 (100만 토큰당)
- 출력: 응답 1건당 원가, 월 총원가 (USD와 KRW 둘 다, 환율 1380 적용)
- 비교: "3.5 Flash(출력 $9.00)로 계산하면 얼마인지"도 함께 보여주고 월 절감액을 강조

## 기술
- Next.js + Tailwind, Vercel 배포 가능. DB·로그인 없음. 전부 브라우저에서 계산.
- UI 전부 한국어, 깔끔한 화이트/블랙, 모바일 반응형.

## 진행 방식
한 단계씩 만들고 각 단계 후 실행·확인 방법을 알려줘. 지금 1단계(뼈대 + 입력 폼)부터 시작해.

교재에서 배운 원가 계산을 3.6 Flash로 실제 웹앱으로 만들어 봅니다. 배운 걸 바로 서비스로 바꾸는 실습이에요.

📚 출처 · 직접 확인하기

공식 자료로 직접 확인

인용 주의 — 가격·벤치마크는 구글 발표 기준(2026.07)이며 시점에 따라 달라질 수 있습니다. 다른 모델(GPT·Claude·Grok 등)과의 비교 점수는 각사·조건에 따라 다르니, 결론은 내 실제 작업으로 테스트해서 내리세요.
모닝AI 마무리

AI가 싸질수록,
원가를 아는 사람이 이긴다

모델은 앞으로도 계속 더 싸고 똑똑해집니다. 그때마다 흔들릴 필요 없어요. 토큰이 뭔지 알고, 원가를 계산하고, 용도에 맞는 급을 고르는 감각 하나면, 어떤 새 모델이 나와도 그걸 내 마진으로 바꿀 수 있습니다.

이 감각을 완전 기초부터 함께 기릅니다. 8월 「콘텐츠 제작」 과정이 지금 얼리버드로 열려 있습니다.

🎬 8월 콘텐츠 제작 과정 보기 → 전체 일정

그리고 12월, 배운 것으로 만든 당신의 서비스를 'AI 1인 기업가 데뷔데이'에서 공개합니다.
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