토큰 15억 개를 사용했다 — 그래도 맥 미니를 사야 할까?

AI 에이전트를 사용하다 보면 한 번쯤 이런 고민을 하게 된다.

유료 API를 계속 사용하는 게 나을까? 아니면 맥 미니 같은 장비를 구입해서 로컬 AI를 돌리는 게 나을까?

나도 이 문제를 고민하고 있다. 단순히 새로운 장비가 갖고 싶어서가 아니다. 유료 API로 지출하는 비용을 줄일 수 있다면, 로컬 AI 장비를 구매하는 것도 충분히 검토할 만하다고 생각했기 때문이다.

그래서 막연한 추측 대신 실제 사용 내역을 확인해 봤다.

1. 내가 사용하는 유료 API는 두 가지다

현재 DeepSeek와 MiMo에 각각 20달러씩, 총 40달러를 충전해 사용하고 있다.

결제 시점은 7월경이다. 지금도 두 서비스를 사용하고 있지만, 아직 충전 잔액이 남아 있다.

DeepSeek 사용 내역

DeepSeek 대시보드에서 확인한 수치는 다음과 같다.

충전한 금액 가운데 약 80%를 사용했다. 현재 잔액도 남아 있어 아직 추가 충전 없이 사용할 수 있는 상태다.

대시보드에는 별도로 Cost $8.37이라는 항목도 표시된다. 다만 이 항목의 집계 기간은 제공한 화면 정보만으로 확인하기 어려워, 누적 비용과 합산하지 않았다.

MiMo 사용 내역

MiMo의 누적 사용 금액은 13.31달러다.

MiMo는 입력 토큰의 상당 부분이 캐시 적중으로 집계되고 있다.

전체 토큰 내역에서 캐시 적중 입력은 약 90.4%를 차지한다. 입력 토큰 중에서는 약 90.9%가 캐시 적중이다.

이 수치가 중요한 이유는 반복해서 사용하는 문맥이나 프롬프트를 캐시로 처리하면 일반 입력과 다른 요금이 적용될 수 있기 때문이다. 실제 비용은 모델과 과금 조건에 따라 달라지지만, 토큰 사용량이 많다고 해서 반드시 비용이 크게 나오는 것은 아니다.

2. 두 API의 실제 사용량을 합쳐 보니

두 서비스의 수치를 합산해 봤다.

두 서비스에서 표시된 토큰을 단순 합산하면 약 15억 8,776만 개다.

물론 서로 다른 서비스의 토큰 집계 방식이 완전히 같다고 볼 수는 없다. 입력과 출력의 구성도 다르고, 캐시 적중 여부에 따른 과금도 다르기 때문에 토큰 개수만으로 어느 서비스가 더 효율적이라고 단정할 수는 없다.

그래도 내가 실제로 사용한 양과 비용을 함께 살펴보니 흥미로운 사실이 보인다.

상당히 많은 양의 토큰을 처리했는데도 총 지출은 30달러가 조금 안 된다.

7월경 충전한 뒤 현재까지 약 3개월 동안 사용한 것으로 보면, 단순 월평균 지출은 약 9.79달러다. 정확한 충전일과 집계 기간에 따라 실제 월평균은 달라질 수 있지만, 적어도 지금까지의 사용 패턴만 보면 API 비용이 아주 큰 부담은 아니다.

3. 그렇다면 맥 미니를 구매할 필요가 있을까?

내가 맥 미니 구매를 고민한 이유는 유료 API 비용을 아끼고 싶어서다.

로컬 모델로 처리할 수 있는 작업은 내 컴퓨터에서 실행하고, 어려운 추론이나 복잡한 코드 검토에만 유료 API를 사용한다면 비용을 줄일 수 있을 것 같았다.

하지만 실제 사용 내역을 기준으로 계산해 보니 생각이 조금 달라진다.

현재 월평균 API 지출을 약 9.79달러라고 가정해 보자.

• API 비용을 50% 줄이면 월 약 4.90달러를 절약한다.
• API 비용을 80% 줄이면 월 약 7.83달러를 절약한다.
• API 비용을 전부 없애도 월 절약액은 약 9.79달러다.

물론 이 계산은 최근 사용 패턴이 계속된다는 가정에 따른 것이다. 앞으로 에이전트 작업이 늘어나 API 소비가 급증한다면 결과는 달라질 수 있다.

하지만 지금의 지출을 기준으로 보면, 유료 API 비용만 절약하려고 새 장비를 구매하는 것은 경제성이 높지 않아 보인다.

더구나 로컬 모델이 유료 API를 완전히 대체할 수 있는 것도 아니다. 복잡한 추론이나 까다로운 코드 검토는 여전히 더 강력한 모델에 맡기고 싶을 수 있다.

결국 맥 미니 가격을 회수하려면 실제로 얼마나 많은 API 비용을 대체할 수 있는지부터 따져봐야 한다.

4. 그렇다면 로컬 AI는 필요하지 않을까?

그건 또 다른 이야기다.

나는 이미 RTX 3070 그래픽카드가 들어 있는 PC에서 로컬 모델을 사용하고 있다. 자주 반복되는 작업은 로컬 모델로 처리하고, 어려운 작업은 DeepSeek 같은 API로 넘기는 방식이다.

맥 미니를 추가한다면 단순히 API 비용을 줄이는 것 외에도 의미가 있을 수 있다.

현재 PC에서 실행하기 어려운 더 큰 모델을 시험하거나, AI 에이전트를 별도의 장비에서 상시 실행하거나, 로컬 AI 시스템 자체를 연구하는 목적이다.

이런 목적이라면 장비 구매는 단순한 비용 절약이 아니라 새로운 실험 환경을 마련하는 투자가 된다.

하지만 지금 내 실제 사용 내역만 놓고 보면, 당장 추가 장비가 없어서 유료 API 비용이 감당하기 어려울 정도로 커진 것은 아니다.

그러므로 당장 구매를 서두를 이유는 없다.

마무리 — 장비보다 먼저 사용 패턴을 살펴보자

AI 장비를 구입할 때는 성능과 메모리, 로컬 모델 실행 능력부터 살펴보기 쉽다. 나 역시 더 큰 모델을 실행할 수 있는 장비에 관심이 있다.

그런데 이번에는 실제 API 사용 내역부터 살펴봤다.

DeepSeek와 MiMo에 각각 20달러를 충전했고, 현재까지 표시된 누적 사용 금액은 총 29.37달러다. 토큰 내역을 단순 합산하면 약 15억 8천만 개가 넘는다. 그런데도 지금까지의 월평균 지출은 약 10달러 수준이다.

이 정도라면 토큰 비용 절약 하나만을 이유로 맥 미니를 구매할 필요는 크지 않다는 결론에 도달한다.

앞으로 에이전트 작업이 늘어나 비용이 급격히 증가하거나, 더 큰 로컬 모델을 활용할 구체적인 필요가 생기면 그때 다시 계산해 보면 된다.

결국 장비를 먼저 사야 하는지가 아니라, 실제로 어떤 작업을 로컬에서 처리할 수 있고 얼마나 많은 비용을 대체할 수 있는지가 중요하다.

지금 내 결론은 간단하다.

새 장비를 사기 전에 현재의 로컬 모델과 유료 API를 더 효율적으로 활용해 보자. 맥 미니는 그다음에 고민해도 늦지 않다.