왜 Token은 최근 2년 사이 갑자기 중요해졌을까? LLM 대중화와 AI 비용 경쟁

예전에는 아무도 Token에 관심이 없었는데, 왜 지금은 모두가 이야기할까?

몇 년 전 누군가에게 “앞으로는 모든 사람이 Token을 이해해야 한다”고 말했다면 많은 사람은 이상하게 여겼을 것입니다.

과거에 Token이라는 말은 주로 AI 엔지니어의 기술 문서, 개발자의 API 설명서, 머신러닝 연구에서만 등장했습니다. 일반 사용자가 접할 일은 거의 없었습니다.

하지만 오늘날 ChatGPT, Claude, Gemini, DeepSeek, Copilot, Grok 같은 AI 제품이 일과 생활 속으로 들어오면서 Token은 다음 요소에 영향을 주기 시작했습니다.

AI 제품 가격
파일 처리 능력
대화 길이
기업의 사용 비용
일반 사용자의 이용 경험

Token은 예전부터 존재했습니다. 그런데 왜 최근 2년 사이 갑자기 중요해졌을까요? 답은 대규모 언어 모델이 AI 사용 방식을 바꾸었기 때문입니다.

1. Token은 새로 등장한 기술이 아니다

Token은 ChatGPT 이후에 만들어진 개념이 아닙니다. 자연어 처리 분야에서는 오래전부터 컴퓨터가 인간의 언어를 더 작은 단위로 나눌 필요가 있었습니다.

컴퓨터는 사람처럼 문자를 직접 이해할 수 없습니다. 먼저 텍스트를 처리 가능한 정보로 바꿔야 하며, 이 과정에 Token이 포함됩니다.

따라서 Token 자체가 새로운 기술은 아닙니다. 진짜 변화는 다음과 같습니다.

대규모 언어 모델이 Token을 “기술자 뒤편의 도구”에서 일반 사용자가 직접 영향을 느끼는 요소로 바꾸었다.

2. ChatGPT가 AI를 대중의 삶으로 가져왔다

AI는 오래전부터 존재했습니다. 스마트폰 얼굴 인식, 쇼핑몰 상품 추천, 지도 경로 안내, 동영상 추천 모두 AI를 사용합니다.

하지만 기존 AI는 소프트웨어 뒤에 숨어 있었기 때문에 일반 사용자는 이를 거의 의식하지 않았습니다. 쇼핑 앱에서 상품을 추천받아도 그 뒤에 어떤 AI 기술이 있는지 생각하지 않는 것과 같습니다.

ChatGPT가 모든 것을 바꾸었다

OpenAI는 2022년에 ChatGPT를 공개했습니다. 가장 큰 변화는 “AI가 처음 등장했다”는 것이 아니라 다음과 같은 점이었습니다.

일반인이 강력한 AI 모델과 자연어로 직접 대화할 수 있게 되었다.

사용자는 코드나 알고리즘을 배울 필요가 없습니다. “고객에게 보낼 영문 이메일을 써 줘”라고 입력하면 AI가 내용을 생성합니다.

OpenAI는 ChatGPT를 대화하고, 질문에 답하며, 사용자가 다양한 작업을 완료하도록 돕는 AI 시스템으로 소개합니다.

참고: OpenAI ChatGPT 소개

3. 대규모 언어 모델 시대, AI는 ‘도구’에서 ‘비서’로

Token이 중요해진 이유를 이해하려면 기존 소프트웨어는 도구에 가까웠지만 대규모 언어 모델은 점점 비서에 가까워지고 있다는 변화를 봐야 합니다.

기존 소프트웨어 방식

문서 작성 프로그램에서는 사용자가 프로그램을 열고, 글을 입력하고, 직접 수정하고, 서식을 정리합니다. 소프트웨어는 기능을 제공하지만 실제 작업은 사용자가 수행합니다.

대규모 언어 모델 방식

이제는 AI에 이렇게 직접 요청할 수 있습니다.

“유럽과 미국의 구매 담당자를 대상으로 전문적인 제품 소개를 작성해 줘.”

AI는 목표를 이해하고, 요구사항을 분석하고, 콘텐츠를 생성하고, 피드백에 맞춰 수정합니다. 고정된 버튼만 실행하는 것이 아니라 사람의 의도를 해석하기 시작합니다.

이 변화로 AI 사용량이 빠르게 늘었고, 매번 사용할 때마다 더 많은 Token이 처리됩니다.

4. 일반 사용자가 Token을 접하게 된 이유

기존 AI는 상품 추천 같은 정해진 작업을 처리했고, 사용자는 내부에서 무슨 일이 일어나는지 알지 못했습니다. 대규모 언어 모델은 사용자가 직접 내용을 입력한다는 점이 다릅니다.

예를 들어 다음과 같이 요청할 수 있습니다.

“이 50페이지 계약서를 분석해 줘.”

AI는 파일을 읽고, 내용을 이해하고, 분석 결과를 생성해야 합니다. 이 전체 과정에 Token이 사용됩니다.

간단한 예

AI에 책 한 권을 요약해 달라고 하면 사람은 “책 한 권”으로 이해합니다. 그러나 AI는 책을 하나의 대상으로 처리하지 않고, 많은 텍스트를 Token으로 변환해 처리합니다.

20만 자 분량의 책은 AI에 들어갈 때 수십만 개의 Token이 될 수 있습니다. 정확한 수는 언어, 모델, 분할 방식에 따라 달라집니다.

일반적으로 내용이 많을수록 처리할 Token도 많아집니다.

5. 기업이 Token에 주목하는 이유

개인 사용자는 “Token이 나와 무슨 관계가 있을까?”라고 생각할 수 있습니다. 하지만 기업은 훨씬 큰 규모로 AI를 사용하기 때문에 Token을 중요하게 봅니다.

일반 사용자

하루에 AI에 수십 번 질문하는 정도일 수 있습니다.

기업

기업은 하루에 수십만 건 이상의 AI 요청을 처리할 수 있습니다. 예를 들어 전자상거래 회사의 AI 고객 서비스는 매일 다음 작업을 합니다.

고객 질문에 답변
주문 조회
상품 추천
사후 서비스 처리

모든 대화가 Token을 소비합니다. 규모가 커지면 Token은 곧바로 기업 비용이 됩니다.

가정에서는 전기 1킬로와트시 가격을 세세하게 신경 쓰지 않을 수 있지만, 전기를 대량으로 쓰는 공장에서는 전기요금이 중요한 비용입니다. 기업에서 Token도 이와 같습니다.

6. AI 경쟁은 ‘모델 성능’에서 ‘비용 경쟁’으로 확대되고 있다

초기 AI 경쟁은 누가 더 정확하게 답하고, 더 강하게 추론하며, 더 좋은 결과를 생성하는지, 즉 “어느 모델이 더 똑똑한가”에 집중했습니다.

기업의 AI 사용이 늘면서 또 하나의 질문이 중요해졌습니다.

“이 AI를 사용하는 비용은 얼마인가?”

모델이 아무리 강력해도 비용이 지나치게 높으면 기업이 대규모로 도입하기 어렵습니다. 그래서 기업들은 다음 요소를 함께 경쟁합니다.

모델 성능
실행 속도
Token 비용
처리 가능한 컨텍스트 길이
완료할 수 있는 작업의 수와 복잡도

OpenAI의 GPT, Anthropic의 Claude, Google의 Gemini, DeepSeek 시리즈는 모두 모델 성능과 사용 비용을 계속 개선하고 있습니다. 공식 문서에서는 모델 기능, 컨텍스트 길이, 가격 정보도 제공합니다.

참고:

7. 앞으로 모두가 Token을 이해할 필요가 있는 이유

프로그래머가 아니고 AI를 개발하지 않더라도 Token을 이해할 가치는 있습니다.

AI가 기본 역량이 되고 있기 때문입니다. 대부분의 사람은 컴퓨터를 만들지 못하지만 CPU, 메모리, 저장공간이 무엇인지는 압니다. 이런 요소가 가격, 사용 경험, 구매 선택에 영향을 주기 때문입니다. Token도 비슷한 개념이 되고 있습니다.

이 AI 도구는 왜 더 비쌀까?

더 많은 Token을 처리하거나 소비할 수 있기 때문입니다.

큰 파일 업로드에 왜 제한이 있을까?

파일을 많은 Token으로 변환해야 하기 때문입니다.

오래 대화하면 AI가 앞의 내용을 왜 잊을까?

컨텍스트에 담을 수 있는 Token 수에 한계가 있기 때문입니다.

AI 제품마다 가격이 왜 다를까?

모델마다 Token 처리 비용이 다르기 때문입니다.

8. Token은 AI 세계의 ‘측정 단위’가 될 수 있다

전기의 시대에는 전력량이 기초 단위였고, 인터넷 시대에는 데이터 트래픽이 중요한 자원이었습니다. AI 시대에는 Token이 정보 처리 규모를 측정하는 중요한 개념이 될 것입니다.

AI의 핵심 작업은 정보를 처리하는 것이며, Token 수는 그 작업 규모를 측정하는 한 가지 방법입니다.

매일 Token이라는 단어를 보지 않더라도 AI 비서, 스마트 오피스, 기업용 소프트웨어, 자율주행, 지능형 고객 서비스, AI Agent 뒤에서 Token이 작동합니다.

9. 일반인이 Token을 이해하는 진짜 가치

Token을 배우는 목적은 모든 사람을 AI 엔지니어로 만드는 것이 아닙니다. AI를 사용할 때 무슨 일이 일어나는지 이해하는 데 있습니다.

다음을 더 잘 이해할 수 있습니다.

AI에 계산 비용이 필요한 이유
모델마다 가격이 다른 이유
사용 제한이 존재하는 이유
자신에게 맞는 AI 도구를 선택하는 방법

간단히 말하면:

Token을 몰라도 AI를 사용할 수 있다.
Token을 이해하면 AI를 더 잘 사용할 수 있다.

10. 다음 글: Token은 실제로 어떻게 만들어질까?

이제 Token이 중요해진 이유는 알았습니다. 하지만 핵심 질문이 하나 남아 있습니다.

한 문장이 AI에 들어간 뒤에는 어떤 일이 일어날까?

“영문 이메일을 써 줘”라고 입력했을 때 AI는 이 문장을 어떻게 처리 가능한 정보로 바꿀까요?

다음 글에서는 다음 내용을 자세히 설명합니다.

텍스트가 Token으로 나뉘는 방식
Tokenizer란 무엇인지
문자가 숫자로 변환되는 방식
AI가 Token에서 언어 처리를 시작하는 원리