OpenRouter 모델 목록에 최근 14일 안에 등록된 8개 항목의 입력·출력 가격과 컨텍스트 길이를 정리했어요. 성능 비교는 아니에요.
한눈에 보기
- ScaleDown: Summarize와 ScaleDown: Extract는 입력 100만 토큰당 $0.04이고, 출력은 무료예요.
- Meta: Muse Wonder는 입력 $4, 출력 $20으로 이번 8개 중 가장 높아요.
- Google: Gemini 4 Argon과 Meta: Muse Wonder의 컨텍스트는 1,048,576 토큰이에요.
- "8개"는 모델 수가 아니라 목록 항목 수예요. Gemini 4 Argon은 일반 항목과 batch 항목이 따로 있어요.
- 고르기 전 확인은 3단계예요. 1단계 용도 맞추기, 2단계 예상 비용 계산하기, 3단계 컨텍스트 확인하기.
OpenRouter는 여러 회사의 AI 모델을 한곳에서 골라 쓸 수 있게 모아 둔 서비스예요. 이 글은 그 모델 목록에 최근 14일 안에 등록된 항목 8개를 정리했어요.
가격은 모두 100만 토큰당이에요. 토큰은 AI가 글을 읽고 쓸 때 세는 단위예요. 입력은 내가 보내는 글이고, 출력은 AI가 돌려주는 글이에요.
컨텍스트는 AI가 한 번에 다룰 수 있는 글의 최대 길이예요. 숫자는 목록에 표시된 값 그대로 적었어요.
무엇이 나왔나
입력 가격이 낮은 순서로 적었어요. 각 항목은 가격, 컨텍스트, 확인된 용도 순서예요.
- ScaleDown: Summarize · 입력 $0.04 · 출력 무료 · 컨텍스트 1,000,000 토큰. 이름은 요약이라는 뜻이고, 가격과 컨텍스트 외의 자세한 설명은 이번 자료에 없어요.
- ScaleDown: Extract · 입력 $0.04 · 출력 무료 · 컨텍스트 1,000,000 토큰. 이 항목도 용도 설명은 자료에 없어요.
- LiquidAI: LFM2.5-24B-A2B · 입력 $0.05 · 출력 $0.7 · 컨텍스트 128,000 토큰. 기기에서 추론하고 도구를 호출하는 로컬 에이전트 작업을 위해 설계됐다고 Liquid AI가 소개해요. 에이전트는 AI가 여러 단계를 이어서 처리하는 방식이에요.
- Google: Gemini 4 Argon (batch) · 입력 $1 · 출력 $5 · 컨텍스트 1,048,576 토큰. 아래 일반 항목과 따로 올라온 항목이에요.
- Google: Gemini 4 Argon · 입력 $2 · 출력 $10 · 컨텍스트 1,048,576 토큰. 복잡한 소프트웨어 개발, 수학·과학 문제 해결, 자율 다단계 에이전트를 지원한다고 OpenRouter가 소개해요.
- Pareto Latest · 입력 $2.5 · 출력 $7.5 · 컨텍스트 262,144 토큰. 요청을 Pareto 제품군의 최신 모델로 연결한다고 안내해요.
- Pareto 26.9 · 입력 $2.5 · 출력 $7.5 · 컨텍스트 262,144 토큰. 연구, 코딩, 에이전트 워크플로를 위한 멀티모달 복합 모델이라고 소개돼요. 멀티모달은 글 외에 다른 형태의 입력도 다룬다는 뜻이에요.
- Meta: Muse Wonder · 입력 $4 · 출력 $20 · 컨텍스트 1,048,576 토큰. 복잡한 개인·업무용 에이전트 작업을 위한 추론 모델이에요.
왜 중요한가
이번 8개는 소개된 용도가 서로 달라요. 에이전트용, 개발·문제 해결용, 연결용 항목이 섞여 있어요.
그래서 가격만 보고 고르기보다 내 작업에 맞는 용도를 먼저 찾는 편이 좋아요. 그다음에 가격과 컨텍스트로 후보를 좁히면 돼요.
써 보면
쓰기 전에 3단계로 확인해 보세요.
- 1단계 용도 맞추기: 위 목록의 소개와 내 작업을 맞춰 보세요. 소개가 없는 항목은 OpenRouter 페이지에서 직접 확인하세요.
- 2단계 예상 비용 계산하기: 내가 보낼 입력량과 받을 출력량에 각각 단가를 곱해서 더하세요. 입력이 싸도 출력 단가가 높으면 총액이 달라져요. Muse Wonder는 출력이 $20이에요.
- 3단계 컨텍스트 확인하기: 넣을 글과 받을 답을 합친 길이가 컨텍스트 안에 들어오는지 보세요. 이번 8개 중 LFM2.5-24B-A2B가 128,000 토큰으로 가장 짧아요.
Gemini 4 Argon은 일반 항목과 (batch) 항목의 가격이 달라요. 어느 줄의 가격인지 꼭 확인하세요.
숫자 바르게 보기
이 가격은 OpenRouter 모델 목록 API에 표시된 값이에요. 성능을 비교한 자료는 없어서 어느 쪽이 더 낫다고는 말하지 않아요.
용도 설명은 OpenRouter와 Liquid AI의 소개를 짧게 풀어 쓴 거예요. 저도 직접 돌려 보지 않았고, 목록과 소개 기준으로만 정리했어요.
남은 불확실성
- Gemini 4 Argon (batch) 항목에 붙는 조건은 이번 자료에 없어요.
- Pareto Latest가 지금 어느 모델로 연결되는지는 확인하지 못했어요.
- ScaleDown 두 항목의 구체적인 용도와 입력 형식은 확인하지 못했어요.
- 각 항목의 실제 출시일은 자료에 없어요. 목록 등록 시점만 기준으로 삼았어요.
기준일: 2026-10-14. OpenRouter 모델 목록에서 최근 14일 안에 등록된 항목 기준이에요.