# Gemini 4 Argon vs Fable 5.2 vs GPT-6 Astra 비교: 같은 과제 실측 비용

> 어려운 작업은 Gemini 4 Argon을 high로 올리기보다 Claude Fable 5.2 low·medium이나 GPT-6 Astra로 넘기세요. 점수는 높고 작업당 비용은 낮습니다.

- URL: https://blog.laozhang.ai/ko/posts/gemini-4-argon-vs-claude-fable-5-2-vs-gpt-6-astra
- Published: 2026-11-11
- Updated: 2026-11-11
- Author: LaoZhang AI Team (https://blog.laozhang.ai/ko/about)
- Topic: 모델 비교
- Tags: Gemini 4 Argon, Claude Fable 5.2, GPT-6 Astra, 모델 비교, API 요금, 추론 강도, 벤치마크

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API나 코딩 에이전트에서 Gemini 4 Argon, Claude Fable 5.2, GPT-6 Astra 가운데 기본 모델을 정해야 한다면, 여러 단계를 거치는 코딩·분석 작업은 Fable 5.2 `low`·`medium`이나 Astra `medium`·`high`를 기본으로 두세요. 제3자 평가인 Artificial Analysis 지수 v5.0.1(2026년 11월 11일 기준)에서 이 단계들은 Argon (High)의 50점보다 점수가 높고, 작업당 비용은 Argon의 지금 단가로 환산한 값보다도 낮습니다. Astra의 최고 단계로도 부족한 문제는 Fable 5.2 `high`부터 시험하고, Argon은 토큰 단가가 가장 낮은 기본 단계(`medium`)로 사양과 테스트가 분명한 짧은 작업에 씁니다.

Argon의 100만 토큰당 단가는 2026년 11월 30일까지 Fable 5.2의 4분의 1, Astra의 5분의 1이고, 2026년 11월 11일 같은 과제 8개(채점 답 11개)를 일곱 가지 설정으로 보낸 테스트에서도 77개 답이 모두 통과한 가운데 Argon 기본값이 $0.096으로 가장 쌌습니다. 같은 조건에서 Astra 기본값은 $0.413, Fable 5.2 기본값은 $0.744였습니다. 그러나 `high`로 올린 Argon은 사고 토큰을 포함한 출력을 기본값의 5.1배 써서 $0.388로 Astra 기본값 바로 아래까지 올라왔고, Argon 단가가 두 배가 되는 12월 1일부터는 $0.777로 일곱 가지 설정 중 가장 비쌉니다.

예외는 세 가지입니다. 긴 로그나 문서를 정확히 세고 대조하는 작업에서는 같은 날 Argon 기본값이 사고 토큰 0개로 22초 만에 틀린 답을 냈고 Fable 5.2와 Astra는 기본값으로 맞혔으므로, 이런 작업은 Fable 5.2나 Astra를 기본으로 둡니다. 영상·음성 입력이 필요하면 세 모델 중 Argon만 받습니다. 사이버 보안이나 연구용 생물학 주제는 Fable 5.2의 안전 분류기에 막힐 수 있으니 Argon과 Astra 중에서 고르세요.

## 작업별 기본 모델과 추론 단계, 다른 모델로 넘기는 조건

기본 모델은 작업의 난도와 입력 형태로 나누는 것이 가장 실용적입니다. 아래 표의 '먼저 쓸 설정'은 토큰 단가, 2026년 11월 11일 테스트의 비용과 정답 여부, Artificial Analysis(AA) 지수 v5.0.1(같은 날 기준)의 점수·작업당 비용을 함께 놓고 정한 것이고, '넘기는 조건'은 그 설정을 계속 쓰면 비용이나 정확도에서 손해를 보기 시작하는 지점입니다.

세 회사는 추론에 쓸 토큰 양을 조절하는 설정을 서로 다르게 부릅니다. Argon은 thinking level(`low`·`medium`·`high`, API 기본 `medium`), Fable 5.2는 effort(`low`~`max`, API 기본 `high`, Claude Code와 Claude 앱은 `medium`), Astra는 reasoning effort(`low`~`max`)이고 OpenAI 문서에는 Astra의 API 기본 단계가 적혀 있지 않습니다. 아래에서는 셋을 묶어 추론 강도(effort)라고 부르는데, 이름이 같은 `high`라도 실제로 쓰는 토큰 양은 모델마다 다르므로 단계 이름이 아니라 같은 결과를 낸 설정끼리 비교해야 합니다.

| 작업 | 먼저 쓸 설정 | 다른 모델로 넘기는 조건 |
| --- | --- | --- |
| 사양과 테스트가 분명한 짧은 코딩, 요약, 계산 | Argon 기본값(`medium`) | 테스트 통과율이 떨어지면 Argon `high` 대신 Fable 5.2 `low`나 Astra 기본값 |
| 여러 단계를 거치는 중간 난도의 코딩·분석 | Fable 5.2 `low`·`medium` 또는 Astra `medium`·`high` | 입력이 대부분 한국어면 Astra 쪽 입력 비용이 낮음. 결과가 부족하면 Fable 5.2 `high` |
| Astra `max`로도 풀리지 않는 가장 어려운 문제 | Fable 5.2 `high` | `xhigh`·`max`는 AA 작업당 비용이 `high`의 1.6배·2.9배라 `high`로 부족할 때만 |
| 긴 로그·문서를 정확히 세거나 대조하는 작업 | Astra 기본값 또는 Fable 5.2 `medium` | 한 요청 입력이 272K 토큰을 넘으면 Astra는 요청 전체에 높은 단가가 붙으므로 Fable 5.2 |
| 영상·음성이 들어가는 입력 | Argon | 세 모델 중 Argon만 지원 |
| 사이버 보안, 연구용 생물학 | Argon 또는 Astra | Fable 5.2는 안전 분류기가 차단 |

중간 난도에서 Fable 5.2와 Astra 중 하나를 고를 때는 낮은 단계의 비용이 거의 같으므로 입력 언어와 그다음 단계를 보세요. 한국어 입력이 많으면 토큰을 적게 세는 Astra 쪽 입력 비용이 낮고, 나중에 더 어려운 작업으로 올라갈 가능성이 크면 AA 지수에서 57점을 넘는 단계가 있는 Fable 5.2가 낫습니다. 두 모델의 단계 대응은 [Fable 5.2 vs GPT-6 Astra 비교: 추론 강도 대응표와 실측 토큰 2.5배](https://blog.laozhang.ai/ko/posts/claude-fable-5-2-vs-gpt-6-astra)에, Anthropic이 먼저 써 보라고 권하는 더 저렴한 Claude는 [Claude Fable 5.2 vs Opus 5.5 비교: 실측 비용 1.86배와 effort 고르는 법](https://blog.laozhang.ai/ko/posts/claude-fable-5-2-vs-opus-5-5)에 정리돼 있습니다.

## 같은 과제 8개 실측: 77개 답이 모두 통과했고 비용만 달랐다

2026년 11월 11일 같은 과제 8개를 세 모델의 일곱 가지 설정에 그대로 보냈습니다. 마지막 세 과제는 두 번씩 물어 설정마다 채점 답이 11개였고, 77개 답이 모두 숨은 테스트나 정답을 통과했습니다. 결과가 같았으므로 차이는 비용과 시간에서만 났습니다. Argon 기본값을 1로 놓으면 지금 단가로 Argon `high` 4.0배, Astra 기본값 4.3배, Fable 5.2 `low` 4.4배, Fable 5.2 `medium` 5.3배, Astra `high` 6.4배, Fable 5.2 기본값 7.7배였습니다.

과제는 문장형 계산 문제, 숨은 테스트로 채점하는 작은 Python 함수 세 개, 6,723단어 영어 기사를 다섯 줄로 요약하기, 수식 계산기(숨은 테스트 25개), CSV 한 줄 파서(숨은 테스트 16개), 코드 없이 푸는 개수 세기 문제입니다. 이 과제와 아래의 로그 과제는 모두 laozhang.ai 게이트웨이의 키 하나로 각 회사의 네이티브 요청 형식을 그대로 써서 호출했습니다. Fable 5.2는 Anthropic Messages, Astra는 OpenAI Chat Completions를 스트리밍으로, Argon은 Gemini generateContent(로그 과제의 `high`만 스트리밍)를 썼고 시스템 프롬프트와 도구는 넣지 않았습니다. 요청한 모델명을 돌려준 응답만 집계하고 그렇지 않은 응답은 다시 요청했습니다. 비용은 응답에 담긴 토큰 수에 11월 11일 정가를 곱한 값이며 실제 청구액이 아닙니다.

*안내: [laozhang.ai는 이 블로그 운영팀의 자사 서비스입니다](https://blog.laozhang.ai/ko/about#laozhang). 그 가격은 독립적인 비교가 아니라 자사 제시 가격입니다.*

| 설정 (11개 답 합계) | 입력 토큰 | 출력 토큰(사고 포함) | 비용 (지금) | 비용 (12월 1일부터) | 소요 시간 |
| --- | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: |
| Argon 기본값 | 12,712 | 7,085 (사고 1,806) | $0.096 | $0.193 | 148초 |
| Argon `high` | 12,712 | 36,291 (사고 30,842) | $0.388 | $0.777 | 463초 |
| Fable 5.2 `low` | 17,202 | 7,063 | $0.420 | $0.420 | 97초 |
| Fable 5.2 `medium` | 17,202 | 9,317 | $0.510 | $0.510 | 122초 |
| Fable 5.2 기본값 | 17,202 | 15,151 | $0.744 | $0.744 | 173초 |
| Astra 기본값 | 11,407 | 5,471 (추론 1,964) | $0.413 | $0.413 | 92초 |
| Astra `high` | 11,407 | 9,455 (추론 6,042) | $0.612 | $0.612 | 142초 |

'기본값'은 추론 강도 필드를 아예 보내지 않은 호출입니다. 문서상 API 기본 단계는 Argon `medium`, Fable 5.2 `high`이고 Astra는 공개돼 있지 않으며, 게이트웨이를 거친 호출이 어느 단계로 처리됐는지는 응답만으로 증명할 수 없습니다. Fable 5.2는 사고 토큰을 출력 토큰 안에 합쳐서 돌려주므로 따로 적지 않았고, Astra 비용에는 긴 기사 과제에서 Astra가 기본으로 캐시에 쓴 10,104토큰의 쓰기 요금이 들어 있습니다. Argon은 비스트리밍으로 호출했고 다시 요청한 호출을 차례로 돌렸기 때문에, 소요 시간은 대략적인 비교로만 보세요.

12월 1일부터는 Argon 기본값의 비용도 두 배가 되므로 다른 설정과의 배율은 절반으로 줄어듭니다. Astra 기본값 2.1배, Fable 5.2 `low` 2.2배, Fable 5.2 `medium` 2.7배, Astra `high` 3.2배, Fable 5.2 기본값 3.9배가 되고, Argon `high`만 4.0배 그대로 남아 Fable 5.2 기본값보다도 비싸집니다. Fable 5.2 `low`와 Astra 기본값은 지금도 12월 이후에도 2% 안에서 같은 비용입니다. 같은 `high`라는 이름도 같은 양을 뜻하지 않아서, Argon `high`의 출력은 36,291토큰으로 Astra `high`(9,455토큰)의 3.8배였습니다.

![같은 과제 8개의 설정별 비용을 지금 단가와 12월 1일 단가로 비교한 막대그래프. Argon high는 $0.388에서 $0.777로 올라 가장 비싸지고, Fable 5.2와 Astra는 변동이 없습니다](https://blog.laozhang.ai/posts/ko/gemini-4-argon-vs-claude-fable-5-2-vs-gpt-6-astra/img/eight-task-cost-december.webp)

이 테스트가 보여 주는 것은 세 모델이 모두 푸는 작고 사양이 명확한 과제에서 같은 결과를 내는 데 얼마를 썼느냐입니다. 어느 모델이 더 똑똑한지는 보여 주지 않습니다. 게이트웨이 하나, 하루, 칸마다 1~2회 실행한 결과이므로 능력 차이는 아래의 AA 지수와 회사 발표 표에서 따로 봐야 합니다.

## Argon은 토큰 단가가 가장 싼데 왜 high에서는 비싸지나

출력 토큰 양이 단가 차이를 상쇄하기 때문입니다. 세 모델 모두 사고(추론) 토큰을 출력 단가로 받는데, 11월 11일 8개 과제에서 Argon `high`의 출력은 36,291토큰으로 기본값(7,085토큰)의 5.1배, Fable 5.2 기본값(15,151토큰)의 2.4배였습니다. 그래서 출력 단가가 Astra의 5분의 1인데도 지금 단가에서 Astra 기본값과 거의 같은 비용이 됐고, 단가가 두 배가 되는 12월부터는 가장 비싼 설정이 됩니다.

긴 입력에서는 차이가 더 커집니다. 같은 날 146KB 로그 과제에서 Argon `high`가 정답을 내는 데 쓴 출력은 44,980토큰으로 Astra 기본값(2,423토큰)의 18.6배였습니다. 출력 비용만 계산하면 Argon `high`는 44,980 × $10 ÷ 100만 = $0.450, Astra 기본값은 2,423 × $50 ÷ 100만 = $0.121이라 Argon이 3.7배를 냅니다. 입력까지 더한 합계는 지금 캐시 없이 약 $0.61로 Astra 기본값보다 아직 낮지만, 12월 1일부터는 약 $1.22로 같은 과제를 맞힌 설정 가운데 가장 비쌉니다.

AA 지수 v5.0.1(2026년 11월 11일 기준)에서도 같은 경향이 보입니다. 지수 작업 하나에 Argon (High)은 출력 116K 토큰(그중 추론 68.3K)을 썼고 Astra `max`는 52K(추론 35.8K)였습니다. 출력 속도도 Argon은 초당 68토큰으로 Fable 5.2(91~103토큰)보다 느려서, Argon (High)은 AA 작업 하나에 28.6분이 걸렸습니다. 다만 Fable 5.2도 `max`에서는 274K(추론 193K)로 셋 중 가장 많은 출력을 쓰므로, 단계를 끝까지 올리면 어느 모델이든 작업당 비용은 출력량이 정합니다.

그래서 Argon을 기본값으로 쓰다가 결과가 부족할 때 `high`로 올리는 것은 점수에 비해 비용이 큰 선택이 되기 쉽습니다. 아래 AA 표처럼 같은 비용 범위 안에 점수가 더 높은 Fable 5.2와 Astra의 낮은 단계가 여럿 있고, 12월부터는 그 차이가 두 배로 벌어지기 때문입니다.

## AA 지수 v5.0.1: Argon (High) 50점보다 싸고 점수가 높은 단계

AA 지수 v5.0.1(2026년 11월 11일 기준)에서 Argon (High)은 50점, 작업당 $9.95입니다. 이보다 점수가 높으면서 작업당 비용이 낮은 단계는 Astra `medium`(52점, $2.73), Fable 5.2 `low`(54점, $3.10), Astra `high`(55점, $3.24), Astra `xhigh`(55점, $3.66), Fable 5.2 `medium`(56점, $3.80) 다섯 개입니다. AA는 Argon을 12월 단가(입력 $4·출력 $20)로 계산하므로, 11월 30일까지의 단가에 맞춰 AA 수치를 절반으로 나눈 $4.98과 비교해도 다섯 단계가 모두 더 쌉니다.

![AA 지수 v5.0.1의 점수와 작업당 비용 분포. Argon (High) 50점·$9.95보다 점수가 높고 지금 단가 환산 $4.98보다 싼 영역에 Astra medium·high·xhigh와 Fable 5.2 low·medium 다섯 단계가 있습니다](https://blog.laozhang.ai/posts/ko/gemini-4-argon-vs-claude-fable-5-2-vs-gpt-6-astra/img/aa-score-vs-cost.webp)

| 모델·단계 (AA v5.0.1, 2026-11-11) | 지수 점수 | 작업당 비용 | 작업당 시간 |
| --- | ---: | ---: | ---: |
| Fable 5.2 `max` | 65 | $26.54 | 44.4분 |
| Fable 5.2 `xhigh` | 62 | $14.83 | 26.1분 |
| Fable 5.2 `high` | 62 | $9.08 | 17.5분 |
| Astra `max` | 57 | $6.24 | 23.0분 |
| Fable 5.2 `medium` | 56 | $3.80 | 7.9분 |
| Astra `xhigh` | 55 | $3.66 | 11.4분 |
| Astra `high` | 55 | $3.24 | 9.8분 |
| Fable 5.2 `low` | 54 | $3.10 | 6.4분 |
| Astra `medium` | 52 | $2.73 | 7.1분 |
| Argon (High) | 50 | $9.95 (지금 단가 환산 $4.98) | 28.6분 |
| Astra `low` | 43 | $1.42 | 3.8분 |

출처는 Artificial Analysis의 [Gemini 4 Argon vs Claude Fable 5.2 비교](https://artificialanalysis.ai/models/comparisons/gemini-4-argon-vs-claude-fable-5-2), [GPT-6 Astra vs Claude Fable 5.2 단계별 비교](https://artificialanalysis.ai/models/releases/comparisons/gpt-6-astra-vs-claude-fable-5-2), [Gemini 4 Argon vs GPT-6 Astra 비교](https://artificialanalysis.ai/models/comparisons/gemini-4-argon-vs-gpt-6-astra) 페이지입니다. Fable 5.2와 Astra는 각 회사의 정가로 계산된 값이고, $4.98은 AA가 낸 숫자가 아니라 AA 수치를 현재 단가에 맞춰 나눈 환산값입니다.

AA의 Argon (High) 작업당 비용은 같은 v5.0.1에서 날짜에 따라 달라졌습니다. 2026년 11월 4일에는 50점에 $7.68이었고, 11월 11일에는 같은 50점에 $9.95, 28.6분으로 바뀌었으며 [AA의 Gemini 4 Argon 모델 페이지](https://artificialanalysis.ai/models/gemini-4-argon)에는 변경 이유가 적혀 있지 않습니다. 12월 단가 인상 이후 Argon과 Astra를 따로 다룬 [Gemini 4 Argon vs GPT-6 Astra 비교: 성능·비용 실측과 12월 가격 인상](https://blog.laozhang.ai/ko/posts/gemini-4-argon-vs-gpt-6-astra)에는 11월 4일 값이 실려 있으니, 두 글의 숫자가 다르면 날짜를 기준으로 읽으세요. 12월 1일 이후 단가로 보면 Argon (High)은 Astra `max`(57점, $6.24)와 Fable 5.2 `high`(62점, $9.08)보다도 비쌉니다.

Fable 5.2와 Astra만 놓고 보면 비슷한 점수에서는 Fable 5.2가 대체로 쌉니다. Fable 5.2 `medium`(56점)은 Astra `max`(57점)보다 1점 낮지만 작업당 비용이 39% 적고 시간은 약 3분의 1이며, Fable 5.2 `low`(54점)는 Astra `high`·`xhigh`(55점)보다 1점 낮으면서 4~15% 쌉니다. 57점 위로는 Fable 5.2 단계만 있고, `max`의 $26.54는 Astra `max`의 4.25배입니다. 반대로 비용을 가장 낮추려면 Astra `low`(43점, $1.42)가 표에서 가장 싼 단계입니다.

이 지수는 평가 아홉 개를 묶은 것이지 독자의 작업이 아닙니다. 또한 AA는 Argon의 API 기본 단계인 `medium`과 `low`를 채점하지 않았기 때문에 Argon 기본값에 대해서는 아무것도 말해 주지 않습니다. 11월 11일 8개 과제에서 Argon 기본값의 비용은 `high`의 약 4분의 1이었으므로, Argon을 기본값으로 쓰는 작업이라면 AA의 Argon 행보다 자기 작업으로 잰 비용과 정답률이 더 중요합니다. 아래 로그 과제처럼 기본값의 Argon은 사고를 거의 쓰지 않아 싸게 끝나지만 틀릴 수도 있기 때문입니다.

## 146KB 로그를 정확히 세는 과제에서는 Argon 기본값만 틀렸다

2026년 11월 11일 146KB 로그(1,500줄, ERROR 줄 326개, 같은 코드를 단 WARN 줄이 함정으로 섞임)에서 값 7개를 정확히 세게 하자, Fable 5.2와 Astra는 기본값으로 7개를 모두 맞혔습니다. Argon 기본값은 사고 토큰 0개, 출력 85토큰으로 22초 만에 답해 7개 중 1개만 맞혔습니다. ERROR 코드별 개수 다섯 개가 모두 실제보다 18~38% 적었고(E503은 94개를 58개로), E503을 겪은 고유 사용자 수도 78명을 46명으로 셌으며, 최대 재시도 요청 ID 하나만 맞았습니다.

| 설정 | 7개 값 중 정답 | 출력 토큰(사고) | 시간 | 비용 (지금) | 비용 (12월 1일부터) |
| --- | ---: | ---: | ---: | ---: | ---: |
| Fable 5.2 기본값 | 7 | 9,792 | 74초 | $1.02 | $1.02 |
| Fable 5.2 `medium` | 7 | 8,156 | 64초 | $0.95 | $0.95 |
| Astra 기본값 | 7 | 2,423 (2,374) | 26초 | $0.82 | $0.82 |
| Argon 기본값 | 1 | 85 (0) | 22초 | $0.16 | $0.32 |
| Argon `high`, 스트리밍 | 7 | 44,980 (44,895) | 329초 | $0.46 | $0.92 |

Argon도 `high`로 올려 스트리밍으로 호출하면 7개를 모두 맞혔지만, 첫 답 글자가 나오기까지 325초가 걸렸습니다. 이 호출의 $0.46은 몇 분 전 기본값 호출이 남긴 Google 암시적 캐시에서 입력 77,258토큰을 읽은 덕분이고, 캐시가 없었다면 지금 약 $0.61, 12월부터 약 $1.22입니다. Astra의 $0.82에는 별도 설정 없이 입력 55,841토큰을 캐시에 쓴 요금($12.50/100만 토큰)이 들어 있어서, 30분 안에 같은 입력을 다시 보내면 그 부분은 $1/100만 토큰으로 읽습니다.

같은 프롬프트로 2026년 11월 4일에 돌렸을 때도 양상이 같았습니다. Argon 기본값은 두 번 모두 사고 토큰 없이 틀렸고, Argon `high`를 비스트리밍으로 부르자 사고하는 도중 출력 32,768토큰에서 멈춰 답 없이 끝났는데, 그때까지 쓴 토큰은 정가로 환산하면 $0.49에 해당합니다. 스트리밍으로 부른 Argon `high`는 두 번 모두 맞혔지만 271~402초가 걸렸습니다. 그러니 Argon `high`는 스트리밍으로 호출하고 타임아웃을 분 단위로 잡으세요.

과제 유형 하나, 설정마다 한 번 실행한 결과이므로 일반적인 품질 순위로 읽으면 안 됩니다. 다만 긴 입력을 정확히 다뤄야 하는 작업에서는 Argon 기본값이 사고를 건너뛰고 빠르게 틀릴 수 있다는 점은 분명하므로, 그런 작업을 Argon에 맡기기 전에 응답의 사고 토큰 수가 0인지부터 확인하세요.

## API 가격과 12월 1일 변경: Argon만 입력 $4·출력 $20으로 오른다

12월 1일에 단가가 오르는 것은 세 모델 중 Argon뿐입니다. [Google의 제미나이 API 요금표](https://aistudio.google.com/docs/pricing)는 Argon의 100만 토큰당 입력 $2·출력 $10·캐시 $0.10을 2026년 11월 30일까지 적용하고, 12월 1일부터 $4·$20·$0.20으로 올린다고 밝힙니다. 그래서 토큰당 단가 비율은 지금 Fable 5.2의 4분의 1, Astra의 5분의 1에서 12월부터 각각 2분의 1, 5분의 2로 좁혀집니다.

| 100만 토큰당 (USD) | Argon (11월 30일까지) | Argon (12월 1일부터) | Fable 5.2 | Astra (입력 272K 이하) |
| --- | ---: | ---: | ---: | ---: |
| 입력 | $2.00 | $4.00 | $8 | $10 |
| 출력 (사고 토큰 포함) | $10.00 | $20.00 | $40 | $50 |
| 캐시 읽기 | $0.10 | $0.20 | $0.20 | $1.00 |
| 캐시 쓰기 | 암시적 캐시만 지원 | 암시적 캐시만 지원 | 5분 $10, 1시간 $16 | 30분 $12.50, 12시간 $25 |
| Batch | 제공 | 제공 | 입력 $4, 출력 $20 | 표준가의 절반 |

Fable 5.2 단가는 [Anthropic의 Claude API 요금표](https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing), Astra 단가는 [OpenAI API 요금표](https://developers.openai.com/api/docs/pricing) 기준이며 모두 2026년 11월 11일 기준 정가입니다. Fable 5.2는 100만 토큰 컨텍스트 전체에서 단가가 같지만, Astra는 한 요청의 입력이 272K 토큰을 넘으면 그 요청 전체가 입력 $20·출력 $75로 계산됩니다. Astra의 272K 기준과 캐시 단계는 [GPT-6 Astra API 가격: 272K 기준과 캐시·서비스 티어 계산법](https://blog.laozhang.ai/ko/posts/gpt-6-astra-api-pricing)에서 자세히 다룹니다.

캐시 방식도 비용에 영향을 줍니다. Astra는 별도 설정이 없어도 긴 입력을 캐시에 쓰고 입력 단가의 1.25배로 청구하는데, 11월 11일 테스트에서도 긴 기사와 로그 과제에서 이렇게 쓴 기록이 남았습니다. Fable 5.2는 `cache_control`을 보낼 때만 캐시하고, Argon은 Google이 알아서 하는 암시적 캐시만 지원합니다. 아직 Fable 5.1을 쓰고 있다면 단계별로 어느 쪽이 싼지 [Claude Fable 5.2 vs 5.1 차이: low·medium은 더 싸고 high부터 비싸다](https://blog.laozhang.ai/ko/posts/claude-fable-5-1-vs-5-2)에서 확인할 수 있습니다.

## 같은 한국어 문장을 Fable 5.2는 Astra의 1.9배 토큰으로 센다

같은 글이라도 세 모델의 토크나이저가 세는 토큰 수가 다르기 때문에, 100만 토큰당 단가만 비교하면 입력 비용을 잘못 어림하게 됩니다. 한국어 짧은 글 하나를 Astra가 1로 셀 때 Fable 5.2는 1.90, Argon은 0.84로 셌습니다. 단가까지 곱하면 캐시 없는 입력 비용은 Astra 대비 Fable 5.2가 약 1.52배, Argon은 11월 30일까지 약 0.17배, 12월 1일부터 약 0.34배입니다.

| 같은 입력 | Argon | Fable 5.2 | Astra |
| --- | ---: | ---: | ---: |
| 한국어 짧은 글 1개 (비율) | 0.84 | 1.90 | 1.00 |
| 영어 짧은 글 1개 (비율) | 1.00 | 1.45 | 1.00 |
| 6,723단어 영어 기사 (토큰) | 11,110 (1.10) | 15,335 (1.52) | 10,106 (1.00) |
| 146KB 로그 (토큰) | 79,312 (1.42) | 78,537 (1.41) | 55,843 (1.00) |

짧은 글 비율은 언어마다 246~799자 분량의 글 하나로 잰 값이며, Fable 쪽은 2026년 10월 26일 Fable 5.1로 쟀습니다. Anthropic은 Fable 5.2가 같은 토크나이저를 쓴다고 밝혔고, 실제로 11월 11일 Fable 5.2가 센 영어 기사 토큰 수(15,335)는 10월 26일 Fable 5.1의 값과 같았습니다. Argon 비율은 11월 4일, 기사와 로그는 11월 11일에 같은 경로로 잰 값입니다.

한국어 문서를 많이 넣는 작업이라면 Fable 5.2의 단가가 Astra보다 20% 낮다는 사실은 입력 쪽에서 사라지고 오히려 약 1.5배 비싸집니다. 반면 로그처럼 ID와 숫자가 많은 입력에서는 Argon도 Astra의 1.42배로 세므로, 한국어 글에서 보였던 Argon의 토큰 이점이 그대로 이어지지 않습니다. 비율은 내용에 따라 달라지니 자기 입력 몇 개를 세 모델에 보내 usage의 입력 토큰 수를 직접 비교해 보는 편이 정확합니다.

## 코딩에는 어느 모델이 좋은가: 어려운 코딩 평가는 Fable 5.2가 앞선다

어려운 코딩 평가에서는 Fable 5.2가 앞서고, 업무 자동화 평가에서는 Argon이 Fable 5.2와 비슷한 수준으로 Astra보다 높습니다. 다만 세 모델을 한 표에 넣은 회사 발표는 없습니다. Google의 Argon 출시 표(2026년 9월 30일)는 Argon을 Astra·Fable 5.1·Opus 5.5와 비교했고, [Anthropic의 Fable 5.2 출시 발표](https://www.anthropic.com/claude-fable-and-mythos-5-2)(11월 9일)는 Fable 5.2를 Astra, 그리고 Argon이 아닌 Gemini 4 Carbon과 비교했습니다. 두 표에 모두 있는 FrontierSWE v2에서는 Fable 5.2 69.9%, Astra 65.5%, Argon 55.0%였고, AutomationBench에서는 Argon 51.3, Fable 5.2 51.4, Astra 41.4였습니다. 회사마다 자체 환경과 설정으로 잰 값이라 대략적인 비교로만 읽어야 합니다.

제3자인 AA의 세부 평가(v5.0.1, 2026년 11월 11일 기준)도 비슷합니다. Argon (High), Fable 5.2 `max`, Astra `max` 순으로 FrontierCode-AA 2.0은 25.7%, 48.8%, 42.4%로 Fable 5.2가 가장 높았고, Terminal-Bench 4.0은 57.1%, 59.6%, 59.1%로 차이가 작았으며, AutomationBench-AA는 77.5%, 76.4%, 68.5%로 Argon이 앞섰습니다. Argon은 공개된 단계가 High 하나뿐이라 다른 두 모델의 최고 단계와 비교한 값이고, Fable 5.2와 Astra의 낮은 단계에서는 격차가 줄어듭니다.

대화하듯 코드를 고치는 작업이라면 첫 답이 나오기까지의 시간도 봐야 합니다. 같은 AA 측정에서 첫 답 토큰까지 Argon (High)은 40초, Fable 5.2는 `medium` 13초·`high` 30초·`max` 230초, Astra는 `high` 66초·`max` 246초였습니다. 매번 몇 분씩 기다리기 어려운 작업 흐름에서는 최고 단계보다 `medium`·`high` 근처가 현실적인 선택지입니다.

## Gemini 4 Carbon은 Argon 대신 쓸 모델인가

Gemini 4 Carbon은 Google이 Argon보다 위에 둔 추론 모델로, 2026년 11월 10일부터 제미나이 API 유료 등급과 Google AI Studio에서 정식 제공됩니다. 그 전까지는 검증된 사이버 보안 방어 조직(Fairwind 프로그램)에만 열려 있었고, Argon은 그보다 앞선 10월 13일부터 정식 제공되고 있습니다. [Google 변경 기록](https://aistudio.google.com/docs/changelog)에 따르면 Carbon의 100만 토큰당 단가는 Argon과 같아 11월 30일까지 입력 $2·출력 $10이고, 12월 1일부터 $4·$20입니다. 컨텍스트 100만 토큰과 `low`·`medium`·`high` 단계(기본 `medium`)도 같습니다.

Google은 둘을 사고 토큰 양으로 구분합니다. [Gemini 4 Carbon 소개 문서](https://aistudio.google.com/docs/whats-new-gemini-4-carbon)는 Carbon이 턴마다 사고 토큰을 더 써서 철저히 탐색하고 검증하기 때문에 Argon보다 토큰 사용량과 지연이 늘어난다고 설명하고, Argon은 대부분의 고급 소프트웨어 엔지니어링과 지식 작업에 맞으며 응답이 빠르고 턴당 토큰이 적다고 적었습니다. AA 지수 v5.0.1(2026년 11월 11일 기준)에서 Carbon (High)은 60점, 작업당 $7.76, 24.9분으로, 같은 12월 단가로 계산된 Argon (High)보다 점수는 10점 높고 작업당 비용과 시간은 적습니다. Argon을 `high`로 올리려던 작업이라면 Google 안에서는 Carbon이 먼저 비교할 후보입니다.

11월 11일 테스트에는 Carbon이 들어 있지 않습니다. 테스트에 쓴 게이트웨이의 모델 목록에 그날 `gemini-4-carbon`이 없었기 때문입니다. X에서 도는 'Fable 5.2 > Gemini 4 Carbon > … > GPT-6 Astra' 같은 순위는 각 모델의 최고 단계 AA 점수(Fable 5.2 `max` 65점, Carbon (High) 60점, Astra `max` 57점)를 나란히 놓은 것이어서 비용은 반영하지 않고, Argon (High)의 50점은 그 순위에 없습니다.

## 성능을 비교하기 전에 탈락시키는 조건

아래 조건 중 하나라도 해당하면 품질이나 비용을 따지기 전에 후보가 줄어듭니다. Argon `high` 호출 방식에 관한 항목만 11월 4일 테스트에서 본 동작이고, 나머지는 모두 2026년 11월 11일 기준 각 회사 문서에 적힌 제약입니다.

- 영상이나 음성을 입력으로 넣어야 한다면 Argon만 남습니다. Fable 5.2와 Astra는 영상·음성 입력을 받지 않습니다.
- Argon은 제미나이 API 무료 등급에서 쓸 수 없고, 명시적 컨텍스트 캐시도 지원하지 않습니다.
- 11월 4일 테스트에서 비스트리밍으로 부른 Argon `high`는 사고 도중 출력 32,768토큰에서 멈춰 답을 내지 못했습니다. Google 모델 페이지가 적은 동기 호출 기본 최대 출력은 65,536토큰이지만, `high`에서는 스트리밍으로 호출하는 편이 안전합니다.
- 고위험 사이버 보안 작업이나 대부분의 연구용 생물학 작업은 Fable 5.2의 안전 분류기가 막습니다.
- 데이터를 보존하지 않는(ZDR) 계약이 필요하다면 Fable 5.2는 승인받지 않는 한 30일 보존이 조건입니다.
- 기존 코드가 도구 호출을 강제(forced tool choice)하면 Fable 5.2는 400을 돌려주고, `temperature`·`top_p`·`top_k`는 빼야 하며 사고를 끌 수도 없습니다.
- 기존 코드가 Chat Completions에서 함수 호출을 쓴다면 Astra는 Responses API로 옮겨야 합니다.
- 한 요청의 입력이 272K 토큰을 넘는 작업이 잦다면 Astra는 그 요청 전체가 입력 $20·출력 $75로 계산됩니다.

나라별 제공 범위는 한국 독자에게 걸림돌이 아닙니다. Google, OpenAI, Anthropic의 지원 국가 목록에 모두 대한민국이 들어 있습니다.

## Google AI Pro·Claude·ChatGPT 구독으로 쓸 때

API가 아니라 구독 요금제로 쓴다면 조건이 다르고 자주 바뀝니다. 2026년 10월 27일 기준 Argon은 Google AI Pro·Ultra의 제미나이 앱과 AI 모드, 유료 Pro·Ultra·Enterprise의 Antigravity에서 쓸 수 있고 무료 제미나이 앱에는 없습니다. 2026년 11월 10일 기준 Fable 5.2는 Free를 뺀 모든 유료 Claude 요금제에서 쓸 수 있는데, Max·Ultra와 프리미엄 좌석은 주간 한도의 50%까지 포함되고 Pro와 Team 표준 좌석은 출시 주간(2026년 11월 16일 오후 11시 59분 PT까지)이 지나면 사용 크레딧으로 결제합니다. Claude Code에서는 `/model fable`로 바꿉니다.

2026년 10월 26일 기준 Astra는 ChatGPT Plus와 Business 표준 좌석의 Work·Codex에서 5시간당 약 5~45개 메시지까지, Pro에서는 5시간 한도 없이 쓸 수 있고, Free와 Go는 GPT-6 Luna를 받습니다. Argon을 무료나 요금제로 쓰는 경로는 [Gemini 4 Argon 무료 사용 방법: 0원 경로 조건과 1회 실측 비용](https://blog.laozhang.ai/ko/posts/how-to-access-gemini-4-argon)에서 이어서 확인할 수 있습니다.

## 내 작업으로 다시 계산하는 법: 토큰 수 × 단가

작업당 비용은 응답에 담긴 토큰 수에 단가를 곱해 직접 계산할 수 있습니다. 단가가 100만 토큰당 금액이므로 아래 식의 합계를 100만으로 나누면 됩니다. 캐시 쓰기 요금이 붙는 모델은 입력 중 캐시에 쓴 부분을 쓰기 단가로 따로 계산해야 합니다.

```text
비용 = (캐시 안 된 입력 × 입력 단가
      + 캐시 읽기 토큰 × 캐시 읽기 단가
      + 캐시 쓰기 토큰 × 캐시 쓰기 단가
      + 출력 토큰(사고 포함) × 출력 단가) ÷ 1,000,000
```

예를 들어 11월 11일 로그 과제의 Astra는 입력 55,843토큰 중 55,841토큰을 캐시에 썼고 출력이 2,423토큰이었으므로, 2 × $10 + 55,841 × $12.50 + 2,423 × $50을 100만으로 나눠 $0.819입니다. Argon은 같은 토큰 수라도 12월 1일부터는 두 배로 계산하세요.

자기 작업으로 비교할 때는 다음 순서가 가장 덜 헷갈립니다.

1. 실제로 반복하는 작업 10~20개를 골라 통과 기준(테스트, 정답, 확인 항목)을 먼저 정합니다.
2. 후보마다 기본값과 한 단계 높은 설정으로 같은 입력을 보냅니다. Argon `high`는 스트리밍으로 호출합니다.
3. 응답의 usage에서 입력, 캐시 읽기, 캐시 쓰기, 출력 토큰을 기록합니다. Fable 5.2는 사고 토큰이 출력 토큰 안에 들어 있습니다.
4. 위 식에 지금 단가와 12월 1일 이후 단가를 각각 넣습니다.
5. 실패한 호출까지 포함한 합계 비용을 통과한 작업 수로 나눠, 통과한 작업 하나당 비용으로 비교합니다.

이렇게 하면 100만 토큰당 단가가 아니라 같은 결과를 내는 데 든 비용으로 고를 수 있고, Argon 기본값이 정말 자기 작업에서도 가장 싼지, 아니면 긴 입력에서처럼 틀린 답으로 싸 보이는 것인지 구분할 수 있습니다.

## 참고 자료

이 글이 링크한 외부 페이지를 본문에 나온 순서대로 정리했습니다. 마지막 업데이트: 2026-11-11.

- [Gemini 4 Argon vs Claude Fable 5.2 비교](https://artificialanalysis.ai/models/comparisons/gemini-4-argon-vs-claude-fable-5-2) (artificialanalysis.ai)
- [GPT-6 Astra vs Claude Fable 5.2 단계별 비교](https://artificialanalysis.ai/models/releases/comparisons/gpt-6-astra-vs-claude-fable-5-2) (artificialanalysis.ai)
- [Gemini 4 Argon vs GPT-6 Astra 비교](https://artificialanalysis.ai/models/comparisons/gemini-4-argon-vs-gpt-6-astra) (artificialanalysis.ai)
- [AA의 Gemini 4 Argon 모델 페이지](https://artificialanalysis.ai/models/gemini-4-argon) (artificialanalysis.ai)
- [Google의 제미나이 API 요금표](https://aistudio.google.com/docs/pricing) (aistudio.google.com)
- [Anthropic의 Claude API 요금표](https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing) (platform.claude.com)
- [OpenAI API 요금표](https://developers.openai.com/api/docs/pricing) (developers.openai.com)
- [Anthropic의 Fable 5.2 출시 발표](https://www.anthropic.com/claude-fable-and-mythos-5-2) (anthropic.com)
- [Google 변경 기록](https://aistudio.google.com/docs/changelog) (aistudio.google.com)
- [Gemini 4 Carbon 소개 문서](https://aistudio.google.com/docs/whats-new-gemini-4-carbon) (aistudio.google.com)