Codex 입력 토큰의 98%가 캐시였습니다. 캐시가 없었다면 청구액은 12배: 실측 청구서
업데이트 October 9, 2026 · 최초 게시 October 9, 2026
Codex를 ChatGPT Pro $100에서 12일 동안 집중해서 쓰면서 13.0B 입력 토큰을 보내고 47M 출력 토큰을 받았습니다. 이 입력의 97.6%는 캐시 적중이었습니다. OpenAI API 가격으로 계산하면 작업 비용은 $1,211입니다. 같은 토큰을 캐시 적중 없이 계산하면 $14,198, 12배입니다.
- 입력 대 출력 비율: 출력 토큰 1개당 입력 토큰 약 279개.
- 청구서에서 캐시 입력의 비중: 60%, 95% 할인을 받은 뒤에도 그렇습니다.
- 청구서에서 출력의 비중: 16%.
코딩 에이전트 입력이 거의 전부 캐시인 이유
에이전트 루프는 매 단계마다 전체 대화를 다시 보냅니다. 시스템 프롬프트, 도구 정의, 읽은 파일, 이전 도구 결과 전부입니다. 단계마다 조금씩 더해지고 모든 것을 다시 읽습니다. 그래서 입력은 세션 길이의 제곱으로 커지고 출력은 작게 유지됩니다. 12일 동안 이것은 입력 대 출력 279:1 비율로 나타났습니다.
프롬프트 캐싱이 이 비용을 감당 가능하게 만듭니다. OpenAI API에서 캐시 입력은 일반 입력의 10분의 1 이하입니다. 대부분의 작업을 맡은 GPT-6 Sol은 입력 100만 토큰당 $2, 캐시 입력 100만 토큰당 $0.10을 받습니다.
돈이 어디로 갔나
| 모델 | 입력 토큰 | 캐시 | 출력 토큰 | API 가치 | 캐시 없을 때 |
|---|---|---|---|---|---|
| Sol | 6.56B | 98.1% | 17.5M | $1,073 | $13,299 |
| Luna | 6.41B | 97.2% | 29.0M | $95 | $655 |
| GPT-5.5 | 0.03B | 93.5% | 0.2M | $27 | $144 |
| Astra | 0.01B | 94.5% | 0.0M | $16 | $99 |
| 합계 | 13.01B | 97.6% | 47M | $1,211 | $14,198 |
| 비용 항목 | API 가치 | 비중 |
|---|---|---|
| 캐시 입력 | $728 | 60% |
| 캐시 없는 입력 | $288 | 24% |
| 출력 | $196 | 16% |
95% 할인을 받아도 캐시 입력이 가장 큰 단일 항목입니다. 이것이 에이전트 작업부하의 특징입니다. 가장 싼 토큰 종류가 엄청난 양으로 쓰입니다. 모델별 합계는 codex-pro-100-model-mix.csv에 있습니다.
캐시를 깨뜨리는 것
캐시 적중에는 동일한 접두사가 필요합니다. 컨텍스트 앞부분을 바꾸면 그 뒤의 모든 것을 정가로 다시 읽어야 합니다.
- 세션 중간에 모델 바꾸기. 새 모델에는 당신의 컨텍스트에 대한 캐시가 없습니다.
- 세션 중간에 지침이나 도구 목록 수정하기. 프롬프트 맨 위에 있으므로 그 아래 전부가 다시 읽힙니다.
- 긴 멈춤. 캐시는 만료됩니다. 쉬고 돌아오면 세션을 정가로 다시 읽습니다.
- 컴팩션. 기록을 요약하면 접두사가 다시 쓰입니다. 나중에는 토큰을 아끼지만, 지금은 캐시 없는 한 번의 통과 비용이 듭니다.
이것이 Codex 한도에 중요한 이유
Codex 게이지가 캐시 입력을 API 가격에 가깝게 가중한다면, 캐시 적중률 1포인트 하락은 비쌉니다. 우리 규모에서 Sol이 98.1%에서 90%로 캐시가 줄면 Sol 입력만으로 약 $1,004가 추가되고, 대략 Pro $100 창 6개 분량입니다. 캐시 관리가 곧 할당량 관리입니다. 창 하나에 무엇이 들어가는지는 Pro $100 배율 측정을, 12일 동안 창 8개를 어떻게 얻었는지는 리셋 로그를 보세요.
측정 방법
Codex는 모든 세션의 JSONL 로그를 ~/.codex/sessions/ 아래에 씁니다. 각 요청에는 누적 입력, 캐시 입력, 출력 토큰과 주간 게이지(used_percent) 및 그 resets_at 시각이 기록됩니다. 요청마다 토큰 증분을 그 요청이 실행된 모델의 API 정가로 계산했고, 요청을 주간 창별로 묶었습니다. 달러 금액은 API 기준 환산 가치이며, 실제로 낸 돈이 아닙니다.
출처
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