AI 용어 사전 ③: 토큰(Token) — AI가 글을 잘게 쪼개는 단위

“ChatGPT 한 달에 100만 토큰까지…” “API 호출당 토큰 비용이…”
토큰(Token)은 AI 사용량을 세는 단위입니다. 그리고 한국어 쓰시는 분들은 알아두면 돈을 아낄 수 있는 개념이기도 합니다.
한 줄 정의
토큰(Token) = AI가 글을 잘게 쪼개서 처리하는 한 조각.
대략 영어 1단어 = 12 토큰, 한국어 1글자 = 23 토큰 정도입니다.
🍞 쉽게 말하면
- 택시 = AI 사용량
- 거리(km) = 토큰 수
- 요금 = AI 비용
긴 문장을 보내면 토큰이 많아져서 요금(비용)이 늘어나고, AI도 처리에 시간이 더 걸립니다.
💼 실무 예시: 토큰이 돈이라는 증거
ChatGPT Plus 같은 월 정액제는 토큰을 신경 안 써도 되지만, API나 Claude Pro 같은 곳은 토큰 단위로 과금됩니다.
한국어 vs 영어 토큰 차이 (2026년 6월 기준)
같은 의미를 영어로 쓰면 토큰이 절반 정도로 줍니다.
| 문장 | 토큰 수 (대략) |
|---|---|
| “Hello, how are you?” (영어, 5단어) | 약 6 토큰 |
| “안녕하세요, 어떻게 지내세요?” (한국어) | 약 18 토큰 |
💡 같은 의미인데 한국어가 3배 토큰. 즉 같은 비용으로 영어로는 3배 더 길게 쓸 수 있습니다.
그럼 한국어 쓰지 말까요? — 아닙니다
- 품질 우선이라면 한국어로 — 토큰 더 써도 정확한 의미 전달
- 반복 작업이라면 영어로 — 비용 1/3로 줄음
- 하이브리드 — 프롬프트는 영어, 응답은 한국어로 (“Please respond in Korean”)
알아두면 좋은 토큰 한도들
각 LLM에는 “한 번에 받을 수 있는 토큰 수”가 정해져 있습니다.
| LLM | 한 번에 처리 가능 (Context Window) |
|---|---|
| GPT-5 | 약 200,000 토큰 |
| Claude Opus 4.7 | 1,000,000 토큰 |
| Gemini 2.5 Pro | 1,000,000 토큰 |
100만 토큰 = 책 약 1,500페이지 분량. 즉 책 1권 통째로 넣고 “요약해줘” 가능한 시대.
자세한 건 컨텍스트 윈도우 글에서.
토큰 절약 팁 3가지
| 팁 | 절감 효과 |
|---|---|
| 같은 답을 여러 번 안 받게 결과 형식 명시 (“3문장 이내로”, “표만”) | 출력 토큰 50% ↓ |
| 긴 문서 보낼 때 불필요한 인사·반복 제거 | 입력 토큰 20~30% ↓ |
| 반복 작업은 영어 프롬프트 | 전체 토큰 60% ↓ |
🔗 관련 용어
- 프롬프트 — 토큰으로 쪼개지는 우리 입력
- LLM — 토큰 단위로 글을 처리하는 본체
- 컨텍스트 윈도우 — 한 번에 받을 수 있는 최대 토큰
- 할루시네이션 — 토큰 한도 넘으면 더 자주 발생
💡 요약: 토큰은 AI의 “글자 단위 미터기”. 영어 1단어 ≈ 1
2 토큰, 한국어 1글자 ≈ 23 토큰. 같은 의미라도 한국어가 더 비싸니, 반복 작업은 영어로 하는 게 돈 아끼는 길입니다.
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