OpenAI Agents SDK 가격 책정: 에이전트용 Responses API 비용

OpenAI 에이전트는 모델에 따라 12단계 실행당 4센트에서 약 1달러 사이이며, SDK는 추가 비용이 없습니다. Agents SDK(Agent, Runner)는 Responses API 위의 오픈 소스 오케스트레이션 계층입니다. 에이전트가 사용하는 모델의 토큰 요율을 지불합니다. 4,000 토큰 시스템 프롬프트와 도구 스키마, 단계당 1,500 토큰 도구 결과 및 300 출력 토큰(12단계 동안 166,800 입력 토큰 및 3,600 출력 토큰)을 사용하는 경우 캐시되지 않은 실행 비용은 다음과 같습니다:

가격은 2026-09-11 기준 카탈로그의 토큰 100만 개당 USD입니다. GPT-5.4의 경우: 166,800 × $2.50 ÷ 1,000,000 = $0.417 입력, 3,600 × $15 ÷ 1,000,000 = $0.054 출력, 합계 $0.471. GPT-5.5 Pro는 GPT-5.4 요율의 12배이며 루프가 아닌 일회성 어려운 문제에 적합합니다.

Responses API 에이전트 턴은 tools=[...] 및 input=[...]와 함께 client.responses.create입니다. 모델은 function_call 항목을 반환합니다. 이를 실행하고 function_call_output 항목을 추가한 후 다시 호출합니다. 모든 호출은 전체 입력 목록을 청구하므로 추적의 12번째 호출은 23,800 토큰을 전송하고 실행은 166,800을 전송합니다.

두 가지 Responses 관련 메커니즘이 지불 금액을 변경합니다. previous_response_id는 대화를 서버 측에 저장하여 새 항목만 보내도록 합니다. 이는 편의 기능이지 할인이 아닙니다. 저장된 컨텍스트는 여전히 각 턴의 입력으로 청구되기 때문입니다. 하지만 이는 프리픽스를 바이트 단위로 동일하게 유지하여 자동 캐싱이 작동하도록 합니다. 그리고 추론 토큰은 출력으로 청구됩니다: GPT-5.5 및 GPT-5.4는 기본적으로 추론하므로 도구만 선택하면 되는 작업자 에이전트에 reasoning={"effort": "low"}를 설정하세요. 출력은 GPT-5.4 실행의 11%이며, 거의 대부분 반복되는 컨텍스트인 입력이 나머지 89%입니다.

OpenAI는 프리픽스가 최근 요청과 일치하는 모든 요청에 자동으로 프롬프트 캐싱을 적용하며, 캐시된 입력 토큰은 입력 요율의 약 10%로 청구됩니다. 추가할 cache_control 블록은 없습니다. 중요한 것은 프리픽스를 안정적으로 유지하는 것입니다. 시스템 프롬프트와 도구 정의를 먼저 배치하고, 호출 간에 도구를 재정렬하지 말며, 타임스탬프와 요청 ID를 프리픽스에 포함하지 마세요.

12단계 추적에서 캐싱은 GPT-5.4를 $0.471에서 약 $0.15로, GPT-5.4 mini를 $0.141에서 약 $0.045로 낮춥니다. 30단계 실행(캐시되지 않은 903,000 입력 토큰)에서 GPT-5.4는 $2.39에서 약 $0.49로 떨어집니다. usage.input_tokens_details.cached_tokens를 읽어 확인하세요. 첫 번째 단계 이후 0으로 유지되면 프리픽스에 무언가 변경 사항이 있는 것입니다.

from openai import OpenAI

client = OpenAI()
tools = [{
    "type": "function", "name": "lookup_invoice", "strict": True,
    "description": "Fetch an invoice by number",
    "parameters": {"type": "object", "properties": {"number": {"type": "string"}},
                   "required": ["number"], "additionalProperties": False},
}]
resp = client.responses.create(
    model="gpt-5.4",
    instructions=SYSTEM_PROMPT,          # stable prefix: instructions + tools
    tools=tools,
    input=history,                       # growing list of items
    reasoning={"effort": "low"},
    max_output_tokens=2000,
)
u = resp.usage
cached = u.input_tokens_details.cached_tokens
# GPT-5.4: $2.50 in, ~$0.25 cached in, $15 out per 1M
cost = ((u.input_tokens - cached) * 2.5 + cached * 0.25
        + u.output_tokens * 15) / 1_000_000

프롬프트 캐싱 비용 비교는 이를 Anthropic의 명시적 cache_control 및 Gemini의 컨텍스트 캐싱과 비교합니다.

Agents SDK가 루프를 대신 실행합니다: Runner.run은 모델을 호출하고, @function_tool 함수를 실행하며, 결과를 추가하고 에이전트가 최종 출력을 반환하거나 max_turns에 도달할 때까지 반복합니다. 추가 비용은 없지만 지출에 두 가지 변화를 가져옵니다. max_turns(기본값 10)는 단계 상한선입니다. 의도적으로 설정하세요. 그리고 핸드오프는 대화를 각 새 에이전트의 컨텍스트로 전달하여 눈에 띄지 않게 입력 비용을 증가시킵니다.

from agents import Agent, Runner, function_tool

@function_tool
def lookup_invoice(number: str) -> str:
    return db.invoice(number)

agent = Agent(name="billing", model="gpt-5.4-mini",
              instructions=SYSTEM_PROMPT, tools=[lookup_invoice])
result = Runner.run_sync(agent, task, max_turns=12)
usage = result.context_wrapper.usage
# GPT-5.4 mini: $0.75 in / $4.50 out per 1M; 12 reference steps ~= $0.14
run_cost = (usage.input_tokens * 0.75 + usage.output_tokens * 4.5) / 1_000_000

내장 호스팅 도구(웹 검색, 파일 검색, 코드 인터프리터, 컴퓨터 사용)는 토큰과 별도로 사용당 요금이 청구되며, 당사 카탈로그에 없으므로 활성화하기 전에 공급업체 가격 페이지를 확인하세요. 도구가 반환하는 콘텐츠는 이후 모든 단계에서 일반 입력으로 청구됩니다.

이 작업을 안정적으로 수행하는 가장 저렴한 모델: GPT-5.4 mini(12단계 실행당 $0.141, 캐싱 시 약 $0.045). 모든 함수에 strict: True를 적용하면 스키마를 일관되게 따르며, 400K 컨텍스트로 모든 합리적인 루프를 처리할 수 있고, 비용은 GPT-5.4의 30%입니다. 저희는 작업자 에이전트와 도구 호출이 실행 전에 검증되는 모든 루프에 이 모델을 기본값으로 사용합니다.

GPT-5.4 nano는 실행당 $0.038로 mini의 1/3입니다. 분류 및 라우팅 단계, 소규모 도구 세트에서의 추출 및 도구 선택에 사용하세요. 잘못된 호출을 저렴하게 잡을 수 있는 경우에 적합합니다. 플래너로 사용하지 마세요. nano가 방황하면 여러 단계를 방황하며, 30개의 nano 단계($0.19)는 12개의 mini 단계보다 비용이 더 많이 듭니다.

GPT-5.3-Codex($1.75/$14, 실행당 $0.342)는 코딩 전문가입니다. 코드를 작성하고 편집하는 에이전트의 경우 GPT-5.4 mini보다 더 적은 단계로 완료하는 경향이 있으며, 이것이 단계당 2.4배 더 많은 비용을 지불하는 유일한 이유입니다.

플래그십 모델을 사용해야 하는 경우: GPT-5.4($0.471)는 개방형 작업과 부작용이 있는 작업에 사용하고, GPT-5.5($0.942)는 다중 에이전트 설정의 플래너 또는 단일 실패 실행 비용이 약 1달러를 초과하는 경우에만 사용하세요. GPT-5.5는 실행당 정확히 GPT-5.4의 2배이며, 손익분기점을 맞추려면 실패율이나 단계 수를 절반으로 줄여야 합니다. 가장 저렴한 에이전트용 LLM 가이드는 동일한 트레이스에서 이 모든 모델을 Anthropic, Google 및 오픈 웨이트 모델과 비교하여 순위를 매깁니다.

ChatGPT 플랜에는 API 크레딧이 포함되지 않습니다. ChatGPT Plus($20), Pro($100부터, $100/$200/$500 티어별), Business(월 $25/인당, 연 $20)는 사용자가 ChatGPT와 내장된 Codex 에이전트에 접근할 수 있게 해주며, 토큰 기반 과금이 아닌 사용량 할당제를 적용합니다. 따라서 이 비교는 사람이 직접 에이전트를 조작하는 상호작용형 사용 사례에만 유효합니다. 해당 할당량은 채팅 작업과 분리되지 않으며, ChatGPT Work와 Codex는 이미 이를 공유합니다. 또한 OpenAI는 2026년 12월부터 Plus, Pro, Business 할당량이 ChatGPT와 Codex 간에 통합되어 사용된다고 밝혔습니다. 인스턴트 채팅은 이 할당량을 사용하지 않습니다. Plus 및 Pro 사용자는 추가 크레딧을 구매할 수 있지만, OpenAI는 고정 크레딧 단가를 공개하지 않습니다.

하루에 몇 가지 코딩 작업을 수행하는 개발자라면 Plus 또는 Business 플랜의 할당량 내에서 충분히 운영할 수 있으며, Business 플랜은 기본값으로 관리자 제어 기능을 제공하고 워크스페이스 데이터를 학습 데이터에서 제외합니다. Pro 플랜은 월 $100 티어 기준 약 212회($100 ÷ $0.47), $200 티어 기준 425회의 플래그십 모델 실행을 상호작용형으로 사용해야 하거나, Codex와 ChatGPT 작업이 공유 할당량에 부합하는 경우에만 의미가 있습니다. ChatGPT 가격 정책 및 OpenAI Codex 가격 정책 페이지에서 플랜 세부 정보를 확인할 수 있습니다.

API는 비감시 환경, 병렬 처리, 제품 내 임베딩 등 모든 경우에 유리하며, 가격이 더 중요한 순간은 일반 단계가 mini 또는 nano로 전환될 때입니다. 캐시된 GPT-5.4 mini 1,000회 실행 비용은 약 $45로, 어떤 좌석 기반 플랜으로도 커버할 수 없습니다.

네 가지를 모두 적용하세요. 각각 다른 실패를 잡아냅니다:

• 호출당 max_output_tokens: 도구 호출 턴의 경우 1,000~4,000. 추론 토큰을 포함하여 한 턴을 제한합니다.
• Runner.run의 max_turns 또는 수동 단계 카운터: 대부분의 작업 유형에서 12~15.
• 중지 조건: 필수 finish 함수, 동일한 함수 호출이 두 번 연속되면 중단, 도구 오류가 두 번 반복되면 중단.
• 각 호출 후 usage에서 계산된 실행당 USD 예산, 캐싱된 토큰은 목록의 약 10%로 계산. 상한을 초과하면 중단하고 작업당 총 비용을 기록하여 성공적인 작업당 비용을 계산합니다.

GPT-5.4 요금으로 실행당 $0.50 예산은 캐싱되지 않은 참조 단계 약 12회 또는 캐싱된 단계 약 35회를 포함합니다. 기다릴 수 있는 팬아웃 작업의 경우 Batch API는 목록의 약 50%로 실행됩니다. 실시간 루프는 실행할 수 없지만 밤새 10,000개의 짧은 에이전트를 실행할 수 있습니다. LLM batch API pricing 및 AI cost calculator에서 월별 예산을 확인하세요.

비용: 캐싱 전 GPT-5 범위에서 12단계 실행당 $0.04~$0.94, 캐싱 후 약 $0.01~$0.30. API 요금을 지불해야 하는 대상: 무인, 대량 또는 제품 내에서 에이전트를 실행하는 모든 사람, 일상적인 단계는 GPT-5.4 mini 또는 nano 사용. 지불하지 말아야 할 대상: Codex를 대화형으로 사용하는 개인 개발자, Plus 또는 Business($20~$25)가 예상되는 API 청구액보다 저렴합니다. 결과를 얻는 가장 저렴한 방법: 엄격한 스키마와 안정적인 캐싱 접두어를 사용하는 GPT-5.4 mini, 개방형 또는 부작용이 있는 단계에는 GPT-5.4, 간헐적인 플래너로 GPT-5.5, 의도적으로 설정된 max_turns. 다른 스택에 대해서는 Claude agent API cost 및 Gemini agent API cost 가이드, 트레이스에 대한 AI 에이전트 실행 비용, API 기초에 대한 ChatGPT 101 튜토리얼을 참조하세요.