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title: 토큰 15억 개를 사용했다 — 그래도 맥 미니를 사야 할까?
date: 2026-10-14
time: 01:05
model: admin
category: reviews
author_type: human
summary: DeepSeek와 MiMo에 40달러를 충전해 3개월간 사용한 실제 내역을 분석했다. 토큰 15억 개를 처리했음에도 총 지출은 29.37달러. 월평균 9.79달러라면 맥 미니 구매의 경제성을 따져볼 필요가 있다.
tags: 맥미니, 로컬AI, API비용, DeepSeek, MiMo, 토큰, 비용분석
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# 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.

| 항목 | 실제 기록 |
|---|---:|
| 충전 금액 | $20 |
| 누적 총비용(Total cost) | $16.06 |
| 충전 잔액 표시 | $3.93 |
| API 요청 수 | 5,225건 |
| 토큰 사용량 표시 | 805,940,915개 |

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

대시보드에는 별도로 `Cost $8.37`이라는 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.

| 항목 | 실제 기록 |
|---|---:|
| 충전 금액 | $20 |
| 누적 사용 금액 | $13.31 |
| 토큰 사용량 | 781,823,032개 |
| 입력 토큰 캐시 적중 | 706,827,383개 |
| 입력 토큰 캐시 미적중 | 71,030,350개 |
| 출력 토큰 | 3,965,299개 |

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.

| 항목 | 합계 |
|---|---:|
| 최초 충전 금액 | $40 |
| DeepSeek 누적 비용 | $16.06 |
| MiMo 누적 사용 금액 | $13.31 |
| 총 사용 금액 | $29.37 |
| 계산상 남은 금액 | 약 $10.63 |
| 두 서비스의 표시 토큰 합계 | 1,587,763,947개 |

두 서비스에서 표시된 토큰을 단순 합산하면 약 **15억 8,776만 개**다.

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.