비용 산정

값은 수집 시점에 한 번 매깁니다

모델 id와 토큰 수를 달고 스팬이 도착하면, mcpd는 그 모델을 가격표에서 찾아 그 호출의 비용을 계산하고 결과를 스팬에 저장합니다. 읽을 때 다시 계산하는 것은 없습니다.

이것이 이 페이지에서 중요한 결정입니다. 가격은 바뀝니다. 비용을 조회 시점에, 그날 마침 올라와 있던 가격표로 계산한다면 다음 달의 가격 인하가 지난달의 비용을 조용히 다시 써 버릴 것이고, 누군가에게 보고한 숫자는 그 사람이 확인하러 갔을 때 거기에 없을 것입니다. 수집 시점에 값을 매기면 그 수치는 호출이 일어난 때에 유효했던 요율에 고정됩니다. 저장되는 모든 비용은 그것을 만들어 낸 가격표의 id도 함께 기록하므로, 어떤 수치든 그 뒤의 요율까지 거슬러 갈 수 있습니다.

이미 비용을 달고 있는 스팬은 도착한 그대로 둡니다. 제공업체가 실제 수치를 주고 그것을 기록했다면 mcpd는 그 값을 그대로 두고 그 위에 값을 매기지 않습니다. is_estimated 플래그가 둘을 구분합니다. mcpd가 가격표에서 계산한 것은 추정치로 표시되는데, 실제로 추정치이기 때문입니다.

요율은 100만 토큰당입니다

가격표의 모든 요율은 100만 토큰당 통화 단위이며, 모든 제공업체가 이 방식으로 가격을 공개합니다. 가격 페이지에서 옮겨 적은 요율이 그대로 가격표에 들어가고, 새벽 세 시에 잘못 나눌 일이 없습니다. 계량기 하나의 계산은 tokens × rate ÷ 1,000,000입니다.

비용은 실행이 아니라 단계에 붙습니다

모델 호출마다 자기 수치를 답니다. 실행의 합계는 그 스팬들의 합이고, mcpd는 카운터를 올리는 대신 스팬이 하나 도착할 때마다 그 합을 스팬들로부터 다시 계산합니다. 스팬은 순서가 뒤바뀌어 도착하고, 재시도되고, 제자리에서 갱신되는데, 누적하는 합계는 이 세 가지 모두에서 어긋납니다. 아래의 행들과 맞지 않는 대표 숫자는 그 페이지의 다른 모든 숫자에 대한 신뢰까지 무너뜨립니다.

위의 세 모델 호출은 각각 $0.00015, $0.00018, $0.00021로 값이 매겨졌습니다. 헤더의 실행 합계는 그 셋의 합이며 그 외에는 없습니다. 도구 호출, 메모리 조회, 가드레일은 토큰을 쓰지 않았으므로 비용이 없고 합계에도 보태지 않습니다.

계량기

모델 호출은 토큰 수 하나가 아닙니다. 제공업체는 여러 계량기를 서로 다른 요율로 청구하고, 가격표는 그 각각에 요율을 줍니다.

캐시된 토큰은 한 번만 청구됩니다

청구액을 부풀리는 전형적인 방법은 캐시된 토큰을 두 번 세는 것입니다. 한 번은 캐시 요율로, 또 한 번은 그 토큰이 이미 들어 있는 입력 합계의 일부로 말입니다. 그래서 제공업체가 내역을 보고하면 그 내역이 이깁니다. mcpd는 계량기마다 자기 요율로 값을 매기고, 나머지만 보통의 입력 요율로 청구합니다.

입력 토큰 100만 개를 보고한 claude-sonnet-4 호출에서 그중 90만 개가 캐시에서 읽힌 것이라면, 내장 가격표로는 이렇게 값이 매겨집니다.

• 캐시 읽기 900,000개, 100만 개당 $0.30 요율로 $0.27.
• 남은 입력 토큰 100,000개, 100만 개당 $3.00 요율로 $0.30.
• 보고된 합계만으로 계산했을 때의 $3.00이 아니라, 입력 비용 $0.57.

제공업체가 명시적인 text 개수를 주는 경우에는 그 개수를 나머지로 바로 씁니다. 주지 않는 경우 나머지는 보고된 합계에서 계량된 모든 필드를 뺀 값입니다.

여기에 짚어 둘 빈틈이 하나 남습니다. 가격표에 요율이 없는 계량기는 나머지의 일부로만 청구되므로, 제공업체가 text 개수까지 보낸 경우에는 아예 청구되지 않습니다. 추론 토큰은 가격표가 그 토큰에 자기 요율을 주지 않는 한 거기에 놓이고, 요율을 선언하면 해결됩니다. 이미지 토큰은 언제나 거기에 놓입니다. 가격표에 줄 이미지 요율 자체가 없기 때문입니다. 그러니 멀티모달이 많은 작업에서는 그 수치를 정확한 값이 아니라 낮게 잡힌 값으로 읽으십시오.

모르는 모델은 비용이 0이 아니라 비용이 없습니다

가격표에 그 모델의 요율이 없으면 mcpd는 비용 필드를 아예 붙이지 않고 스팬을 저장합니다. 0을 저장하지 않습니다.

0은 주장입니다. 이 호출은 공짜였다는 것입니다. 없음은 인정입니다. 이 호출이 얼마였는지 모른다는 것입니다. 둘은 서로 다른 결정으로 이어지고, 두 번째를 첫 번째인 것처럼 보고하는 도구는 청구액에 대해 거짓말을 하는 것입니다. 같은 규칙이 읽기 경로에도 흐릅니다. 스팬의 합이 아무것도 아닌 실행은 비용 0이 아니라 비용 수치 없이 돌아오므로, 비어 있는 비용 열은 값이 매겨지지 않음을 뜻하고 결코 무료를 뜻하지 않습니다.

실무에서 따라오는 결과는 몸에 익혀 둘 만합니다. 가격표에 없는 모델은 모든 합계에서도 빠집니다. 그 모델의 지출은 /v1/api/analytics/cost에 나타나지 않고, 그 모델의 실행은 0보다 큰 min_cost 필터에서 모두 제외됩니다. 주간 합계가 너무 낮아 보인다면 대개는 한가한 한 주가 아니라, 해석되지 않는 모델 id가 있는 것입니다.

모델 id 해석하기

스팬에 붙은 id는 클라이언트가 보낸 그대로이고, 클라이언트는 여기에 장식을 붙입니다. 게이트웨이는 벤더를 앞에 붙이고, 클라우드는 리전을 앞에 붙이고, 제공업체는 릴리스 날짜를 고정해 붙입니다. 가격표는 맨 모델 이름을 키로 쓰므로, 조회는 네 가지를 순서대로 시도하고 처음 맞는 곳에서 멈춥니다.

-YYYY-MM-DD와 -YYYYMMDD 접미사를 모두 알아봅니다. 네 단계가 모두 실패하는 것은 오류가 아니라 정상적인 결과입니다. 위에서 말한 대로 비용이 없다는 뜻입니다.

함께 실려 오는 가격표

mcpd는 작은 내장 가격표를 지니고 있어서, 설정을 전혀 하지 않아도 docker run이 실제 수치를 내놓습니다. 이름은 builtin이고 USD로 값을 매기며, 이 가격표가 만들어 낸 모든 비용은 그 이름을 기록합니다.

100만 토큰당 USD이며, 서드파티 모델 카탈로그와 마지막으로 대조했을 때의 가격표 상태입니다. 그 시점을 가격표는 자기 as_of 날짜로 기록합니다. Anthropic 항목이 캐시 쓰기 요율을 둘 다 담고 있는 이유는 데몬이 1시간 요율에서 5분 요율로 폴백하기 때문이고, 더 긴 쪽을 빼놓은 가격표는 조용히 적게 청구할 것이기 때문입니다. OpenAI는 캐시에 쓰는 데 요금을 받지 않으므로 거기에서 캐시 쓰기는 입력 요율로 청구됩니다. gemini-2.5-flash는 1.00의 오디오 입력 요율도 함께 담고 있고, 나머지 항목은 오디오를 자기 텍스트 요율로 계산합니다. claude-haiku-4는 없습니다. Anthropic이 제공하는 id는 claude-haiku-4-5이고, 아무것에도 해석되지 않는 id는 추측하지 않고 값이 매겨지지 않은 채로 둡니다.

이것은 공개된 정가이지, 실제로 치르는 가격이 아닙니다. 협상한 요율이 있거나 이 표에 없는 모델을 쓰고 있다면, mcpd가 보여 주는 수치는 추정치이고 그렇게 읽어야 합니다. 가격표를 일부러 짧게 두었습니다. 긴 가격표는 더 많은 자리에서 낡을 것이고, 실제보다 정확하다는 인상을 더 강하게 줄 것이기 때문입니다.

자기 가격표를 넣는 명령줄 플래그는 아직 없습니다. 가격표는 서버 상태의 일부이고, 오늘 그것을 바꾸는 방법은 mcpd를 라이브러리로 넣고 AppState::with_price_book에 가격표를 넘기는 것입니다. 가격표는 id 하나, ISO 4217 통화 하나, 모델 id에서 요율로 가는 맵으로 이루어지고, 여기서 나온 모든 수치에는 그 id가 찍히므로 나중에 두 가격표를 구분할 수 있습니다. 한 프로젝트 안의 가격은 하나의 통화를 함께 써야 합니다. mcpd는 실행의 스팬을 산술적으로 더할 뿐 통화 사이를 환산하지 않습니다.

돈을 다시 읽어 오기

GET /v1/api/analytics/cost는 어떤 기간 동안 돈이 어디로 갔는지, 스프레드시트로 내보낼 필요 없이 답해 줍니다.

# Where the money went last week, by model.
curl -s --get http://localhost:4317/v1/api/analytics/cost \
  --data-urlencode 'from=-7d' \
  --data-urlencode 'group_by=model'

# The same week as a daily series, so you can see the day it changed.
curl -s --get http://localhost:4317/v1/api/analytics/cost \
  --data-urlencode 'from=-7d' \
  --data-urlencode 'group_by=model' \
  --data-urlencode 'bucket=1d'

import { Mcpd } from '@mcpd/sdk'

const mcpd = new Mcpd()

const spend = await mcpd.analyticsCost({
  from: '-7d',
  to: '-0s',
  groupBy: 'model',
  bucket: '1d',
})

console.log(`${spend.currency} ${spend.totalCost.toFixed(4)} over the window`)
for (const group of spend.groups) {
  console.log(group.key, group.totalCost, group.inputTokens, group.outputTokens)
}

from mcpd import Mcpd

mcpd = Mcpd()

spend = mcpd.analytics_cost("-7d", "-0s", group_by="model", bucket="1d")

print(f"{spend.currency} {spend.total_cost:.4f} over the window")
for group in spend.groups:
    print(group.key, group.total_cost, group.input_tokens, group.output_tokens)

그룹은 큰 것부터 돌아오고 최대 100행이며, 버킷으로 나눈 시계열은 최대 5,000 지점입니다.

{
  "from": "2026-08-20T09:00:00Z",
  "to": "2026-08-27T09:00:00Z",
  "currency": "USD",
  "total_cost": 12.418264,
  "groups": [
    {
      "key": "claude-sonnet-4",
      "count": 1841,
      "error_count": 12,
      "total_cost": 9.612055,
      "input_tokens": 2903118,
      "output_tokens": 214477,
      "latency": { "mean": 1840.2, "max": 24193.0 }
    },
    {
      "key": "gpt-4o-mini",
      "count": 6204,
      "error_count": 3,
      "total_cost": 2.806209,
      "input_tokens": 9114882,
      "output_tokens": 388310,
      "latency": { "mean": 612.4, "max": 8801.0 }
    }
  ]
}

count에는 미묘한 점이 하나 있습니다. model, provider, entity_name으로 묶으면 스팬을 읽으므로 count는 모델 호출의 수입니다. 그 밖의 것으로 묶으면 실행 요약을 읽으므로 count는 실행의 수입니다. 둘 다 쓸모가 있지만 같은 숫자가 아니고, 하나를 다른 하나와 견주는 것이 여기에서 가장 저지르기 쉬운 실수입니다.

이 응답의 그룹별 지연 시간은 평균과 최댓값만 담습니다. 백분위수는 GET /v1/api/analytics/summary에서 나오며, 그 엔드포인트가 기간 전체에 대해 계산합니다.

다음에 볼 곳

비용은 실행 목록의 한 열이고, 조사는 실제로 그 실행 목록에서 시작합니다. 실행 찾기가 min_cost와 지출 기준 정렬을 다룹니다. 값이 매겨지기 전에 페이로드가 버려지고 있어서 수치가 이상해 보인다면, 무엇이 기록될지를 결정하는 샘플링을 확인하십시오. 이 페이지에 나온 모든 필드는 데이터 모델에 실려 있습니다.