모델 가격 및 요금 안내
배율, 가격 환산 규칙, 통일된 과금 기준 및 모델 비용을 확인합니다.
1. 과금 규칙 안내
핵심 과금 기준: 플랫폼은 1억 Tokens를 단위로 과금하며, 1 배율 = 1억 Tokens당 40위안, 즉 100만 Tokens당 0.4위안입니다. 아래 가격표의 ‘배율’과 ‘100만 Tokens 가격’은 같은 기준으로 환산되어 있으므로 표에서 바로 확인하면 됩니다.
| 과금 항목 | 기준 | 설명 |
|---|---|---|
| 1 배율 | 1억 Tokens당 40위안 | 100만 Tokens당 0.4위안과 같으며 가격표의 기본 환산 기준입니다. |
| 2 배율 | 1억 Tokens당 80위안 | 기본 배율에 따라 선형으로 환산되며, 100만 Tokens 가격도 두 배가 됩니다. |
| 5 배율 | 1억 Tokens당 200위안 | 비용 또는 리소스 사용량이 더 높은 모델에 적용됩니다. |
| 10 배율 | 1억 Tokens당 400위안 | 고비용 모델은 더 높은 배율을 사용하며, 정확한 값은 모델 가격표를 기준으로 합니다. |
하나의 Key로 모든 모델을 사용할 수 있습니다. 배율은 모델별 비용 차이를 반영하는 데만 사용되므로 모델마다 Key를 따로 변경할 필요가 없습니다.
실제 차감 금액은 시스템 기록을 기준으로 합니다. 모델의 임시 보조금, 이벤트 할인 또는 배율 조정이 있는 경우 이 가격표도 함께 업데이트됩니다.
2. 캐시 적중 안내
캐시 적중이란: 연속된 요청에 동일한 컨텍스트가 많이 포함되어 있으면 시스템이 이미 처리한 내용을 재사용할 수 있으며, 적중한 부분은 전체 입력으로 다시 계산할 필요가 없습니다. 긴 대화, 연속 질문, 코드 자동 완성, Agent 워크플로 및 여러 차례의 도구 호출 등이 일반적인 시나리오입니다.
| 항목 | 과금 방식 | 설명 |
|---|---|---|
| 캐시 적중 입력 | 일반적으로 0.1 배율로 과금 | 적중한 부분은 일반 입력 비용의 약 10%이며 긴 컨텍스트 시나리오에서 더 절약됩니다. |
| 캐시 미적중 입력 | 모델별 배율로 과금 | 새 콘텐츠 또는 변경 폭이 큰 컨텍스트는 일반 입력으로 계산됩니다. |
| 특수 모델 / 변동 기간 | 0.2 배율로 과금되거나 캐시가 일시적으로 적용되지 않을 수 있음 | 고비용 모델 또는 업스트림이 불안정한 경우 실제 기능에 따라 캐시 기준이 조정됩니다. |
예시: 긴 대화에서 연속으로 질문할 때 앞부분에 반복해서 포함된 대량의 컨텍스트가 캐시에 적중하면 캐시 배율로 과금됩니다. 새 질문과 새 출력은 계속 해당 모델 배율로 과금됩니다.
캐시 적중 여부는 요청 내용, 모델 기능, 업스트림 캐시 정책 및 당시 시스템 가용 상태에 따라 달라지며 최종 결과는 청구 기록을 기준으로 합니다.
3. 모델 목록 및 배율 가격표(모든 모델 사용 가능)
표 확인 방법: 먼저 모델 이름, 다음으로 배율, 마지막으로 ‘100만 Tokens 가격’을 확인합니다. 배율이 낮을수록 Tokens당 비용이 낮으며 배율과 가격에는 동일한 환산 기준이 적용됩니다.
| 필드 | 설명 |
|---|---|
| 모델 이름 | 클라이언트, 워크플로 또는 API 호출 시 입력하는 모델 이름입니다. 표에 기재된 대소문자를 그대로 복사하는 것이 좋습니다. |
| 배율 | 모델별 비용을 반영하는 데 사용합니다. 낮은 배율은 일상적인 고빈도 사용에, 높은 배율은 가치가 높은 작업에 더 적합합니다. |
| 100만 Tokens 가격 | 배율에 따른 환산이 완료된 값으로, 이 열을 사용하여 비용을 바로 예측할 수 있습니다. |
| 임시 보조금 / 이벤트 가격 | 임시 보조금 또는 기간 한정 이벤트가 있을 때 가격표에 최신 배율을 표시하며, 이벤트 종료 후 원래 값으로 돌아가거나 다시 조정될 수 있습니다. |
| 제공자 | 표시 이름 | 모델 ID | 배율 / 과금 | 가격 | 컨텍스트 | 이미지 기능 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Guishu 최적화 / 중국산 통합 | Claude Sonnet 4.6(Guishu 최적화) | claude-sonnet-4-6 | 0.8 배율 | ¥0.32 / 백만 Tokens | 1M | 지원 |
| OpenAI | GPT-5.4 | gpt-5.4 | 2 배율 | ¥0.8 / 백만 Tokens | 1M | 지원 |
| OpenAI | GPT-5.5 | gpt-5.5 | 4 배율 | ¥1.6 / 백만 Tokens | 256K | 지원 |
| OpenAI / Codex | GPT-5.3 Codex Spark | gpt-5.3-codex-spark | 1 배율 | ¥0.4 / 백만 Tokens | 128K | 미지원 |
| OpenAI | GPT Image 2 | gpt-image-2 | 이미지당 | 이미지당 ¥0.05–0.10 | 이미지 출력 1–2K | 생성 모델 |
| OpenAI | GPT Image 2 4K | gpt-image-2-4k | 이미지당 | 이미지당 ¥0.5–1 | 이미지 출력 4K | 생성 모델 |
| OpenAI | GPT-5.6 Sol | gpt-5.6-sol | 4 배율 | ¥1.6 / 백만 Tokens | 353K | 지원 |
| OpenAI | GPT-5.6 Terra | gpt-5.6-terra | 2 배율 | ¥0.8 / 백만 Tokens | 353K | 지원 |
| OpenAI | GPT-5.6 Luna | gpt-5.6-luna | 1 배율 | ¥0.4 / 백만 Tokens | 353K | 지원 |
| xAI / Grok | Grok 4.5 | grok-4.5 | 3 배율 | ¥1.2 / 백만 Tokens | 500K | 지원 |
| Anthropic | Claude Haiku 4.5 | claude-haiku-4-5-20251001 | 1 배율 | ¥0.4 / 백만 Tokens | 256K | 지원 |
| Anthropic | Claude Sonnet 5 | claude-sonnet-5 | 12 배율 | ¥4.8 / 백만 Tokens | 1M | 지원 |
| Anthropic | Claude Fable 5 | claude-fable-5 | 30 배율 | ¥12 / 백만 Tokens | 1M | 지원 |
| Anthropic | Claude Opus 4.6 | claude-opus-4-6 | 20 배율 | ¥8 / 백만 Tokens | 1M | 지원 |
| Anthropic | Claude Opus 4.7 | claude-opus-4-7 | 20 배율 | ¥8 / 백만 Tokens | 1M | 지원 |
| Anthropic | Claude Opus 4.8 | claude-opus-4-8 | 20 배율 | ¥8 / 백만 Tokens | 1M | 지원 |
| Alibaba Cloud / Qwen | Qwen 3.6 Plus | qwen3.6-plus | 3 배율 | ¥1.2 / 백만 Tokens | 1M | 지원 |
| Alibaba Cloud / Qwen | Qwen 3.7 Plus | qwen3.7-plus | 4 배율 | ¥1.6 / 백만 Tokens | 1M | 지원 |
| Alibaba Cloud / Qwen | Qwen 3.7 Max | qwen3.7-max | 8 배율 | ¥3.2 / 백만 Tokens | 1M | 미지원 |
| Meituan / LongCat | LongCat 2.0 | LongCat-2.0 | 1 배율 | ¥0.4 / 백만 Tokens | 1M | 미지원 |
| Tencent Hunyuan | Hunyuan 3 | hy3 | 1 배율 | ¥0.4 / 백만 Tokens | 256K | 미지원 |
| MiniMax | MiniMax M2.7 | MiniMax-M2.7 | 확인 필요 | 확인 필요 | 196K | 확인 필요 |
| MiniMax | MiniMax M2.7 Highspeed | MiniMax-M2.7-highspeed | 확인 필요 | 확인 필요 | 196K | 확인 필요 |
| MiniMax | MiniMax M3 | MiniMax-M3 | 1 배율 | ¥0.4 / 백만 Tokens | 1M | 지원 |
| MiniMax | Image 01 | image-01 | 이미지당 | 이미지당 ¥0.2 | — | 생성 모델 |
| MiniMax | Image 01 Live | image-01-live | 초당 | 초당 ¥2 | — | 생성 모델 |
| StepFun | Step 3.7 Flash | step-3.7-flash | 1 배율 | ¥0.4 / 백만 Tokens | 256K | 지원 |
| ByteDance / Doubao | Doubao Seed 2.0 Code | doubao-seed-2.0-code | 3 배율 | ¥1.2 / 백만 Tokens | 200K | 지원 |
| ByteDance / Doubao | Doubao Seed 2.0 Pro | doubao-seed-2.0-pro | 3 배율 | ¥1.2 / 백만 Tokens | 128K | 지원 |
| Xiaomi / MiMo | MiMo V2.5 Pro | mimo-v2.5-pro | 3 배율 | ¥1.2 / 백만 Tokens | 1M | 미지원 |
| Xiaomi / MiMo | MiMo V2.5 | mimo-v2.5 | 2 배율 | ¥0.8 / 백만 Tokens | 1M | 지원 |
| DeepSeek | DeepSeek V4 Pro | deepseek-v4-pro | 7.5 배율 | ¥3 / 백만 Tokens | 1M | 미지원 |
| DeepSeek | DeepSeek V4 Flash | deepseek-v4-flash | 2.5 배율 | ¥1 / 백만 Tokens | 1M | 미지원 |
| Moonshot AI / Kimi | Kimi K2.6 | kimi-k2.6 | 2 배율 | ¥0.8 / 백만 Tokens | 256K | 지원 |
| Moonshot AI / Kimi | Kimi K2.7 | kimi-k2.7 | 6 배율 | ¥2.4 / 백만 Tokens | 256K | 지원 |
| Zhipu / Z.ai | GLM 5.1 | glm-5.1 | 5 배율 | ¥2 / 백만 Tokens | 256K | 지원 |
| Zhipu / Z.ai | GLM 5.2 | glm-5.2 | 8 배율 | ¥3.2 / 백만 Tokens | 1M | 지원 |
가격 상태 안내: gpt-5.6-sol, gpt-5.6-terra, gpt-5.6-luna에는 현재 2026-07-10부터 적용되는 기간 한정 이벤트 가격이 사용되며 종료일은 아직 공개되지 않았습니다. 모델 목록과 가격표에 있던 기존 배율 차이 15곳은 모두 이 표를 기준으로 통일합니다. MiniMax-M2.7 및 MiniMax-M2.7-highspeed는 공식 가격표가 없어 계속 ‘확인 필요’로 표시합니다.
인터페이스 주소: https://api.llm-token.cn/v1 을 우선 사용합니다. 일부 클라이언트가 /v1이 포함된 주소와 호환되지 않으면 https://api.llm-token.cn 을 사용해 보십시오. API 중계 플랫폼, 클라이언트 및 플러그인에 따라 Base URL 요건이 다를 수 있으므로 모델을 전환한 뒤 작은 요청으로 먼저 테스트하는 것이 좋습니다.
가격표 변경 모니터링 Skill 설치 가이드
가격표 변경 모니터링 Skill이 1.0.4로 업데이트되었습니다. 새 버전은 공개 Feishu 문서의 대형 표 읽기 문제를 해결했으며, 설명용 표를 가격표로 잘못 판단하지 않도록 실제 모델 가격표를 우선 인식합니다.
| 구현 가능한 효과 | 설명 |
|---|---|
| 변경 자동 감지 | 공개 Feishu 문서의 모델 표, 배율표 및 가격표를 모니터링하여 새 모델, 삭제된 모델, 배율 변경 및 100만 Tokens 가격 변경을 감지합니다. |
| 알림 자동 정리 | 변경이 있을 때 Markdown 알림을 출력하여 WeChat 그룹, Telegram, 기업 내부 그룹 또는 봇 메시지에 바로 전송할 수 있습니다. |
| 고객 모니터링에 적합 | 대리점, 팀 관리자 및 고객 그룹 운영자가 매일 문서를 열어 표를 비교하지 않아도 가격 변경을 추적할 수 있습니다. |
| 변경이 없으면 알리지 않음 | 변경이 없을 때 NO_REPLY를 출력하므로 OpenClaw, cron 또는 기타 자동화 작업에 연동하기 적합합니다. |
원클릭 설치
clawhub install feishu-public-table-monitor기존 설치 고객의 최신 버전 업데이트
clawhub update feishu-public-table-monitor --forceOpenClaw 작업 공간 권장 업데이트 명령
clawhub --workdir ~/.openclaw/workspace update feishu-public-table-monitor --force이 가격표 모니터링 예시 명령
python3 ~/.openclaw/workspace/skills/feishu-public-table-monitor/scripts/monitor_feishu_price_table.py \
"https://ycnfsn8b2u4z.feishu.cn/wiki/XFBBweJGoiboM7kKdjKca4Fvnvb" \
--section-title "三、模型列表与倍率价格表(所有模型可用)"사용 방법: 처음 실행할 때 기준선을 만들고 이후에는 정기적으로 실행하면 됩니다. NO_REPLY가 출력되면 가격표에 변경이 없다는 뜻이며, 변경이 있으면 추가, 삭제, 배율 변경 및 가격 변경을 포함한 알림을 자동으로 생성합니다.
적용 범위: 이 Skill은 공개적으로 접근할 수 있는 Feishu 문서 가격표를 대상으로 합니다. 비공개 문서 또는 로그인 권한이 필요한 페이지는 접근 권한과 데이터 보안 요건을 먼저 확인한 뒤 연동하십시오.