원문 제목: "AI '허브' 월 수익 100만 달러? 토큰 아빌리티 거래의 진실을 밝히다!"

지난 한 달 동안 "허브"라는 단어가 많은 사람들의 인기있는 주제에 자주 등장했습니다. 이전에 에어드랍을 수십 차례 했던 일부 코인 공동체 플레이어들이 서서히 변모하여 "API 허브" 비즈니스로 전환했습니다. 그들은 토큰의 수출입 거래를 시작했습니다.

"허브"라는 것은 새로운 기술 발명이 아니라, 전 세계 AI 서비스의 가격 격차와 액세스 장벽에 기반한 아빌리티(활용) 거래 모델입니다. 비록 이 경로는 개인 정보 보호, 보안, 규정 준수 등 다양한 문제에 직면하고 있지만, 여전히 많은 개인과 소규모 팀이 이를 발판 삼아 시장에 진입하고 있습니다.

그렇다면, "API 허브"란 무엇인가요? 그리고 전 세계 AI 가격 격차와 액세스 장벽에서 토큰 아빌리티 거래를 성공시키고 많은 개인과 소규모 팀을 유치하는 데 성공한 것은 무엇일까요?

아래에서는 그 본질과 작동 원리에 대해 분석하겠습니다.

1. 허브란 무엇인가요?

API 허브의 본질은 중간 계층 서비스를 구축하여 해외 AI 업체의 API 토큰을 더 낮은 가격과 더 편리한 방식으로 국내 사용자에게 제공하는 것입니다. 이는 "글로벌 토큰 이동 근로자"로 알려져 있습니다.

그 작동 프로세스는 대략 다음과 같습니다:

- 해외 AI 업체 모델 선택 (OpenAI/Claude 등)

- 자원 제공자가 "회색" 수단이나 기술적 수단으로 저렴한 가격의 토큰을 획득합니다

- 허브를 구축하여 포장, 과금, 분배를 수행합니다

- 개발자/기업/개인과 같은 최종 사용자에게 제공합니다

기능적으로 보면, 이는 "AI 대기실"과 같습니다. 비즈니스적으로 보면, 이는 토큰 이차 시장의 유동성 중개 업체와 비슷합니다.

이 연결이 구축되는 전제조건은 기술적 장벽이 아니라 장기간 공존한 여러 차이점에 있습니다:

- 공식 API 가격이 높은 경향

- 구독형 및 API 가격이 비용 불일치

- 다른 지역의 액세스 및 결제 조건 차이

- 사용자들이 모델 능력에 대한 강한 요구를 가졌지만 공식 접속 경로는 친근하지 않음

이러한 요소들이 겹쳐지면서 "트랜짓 스테이션"이 생존 공간을 확보하게 되었습니다.

2. 왜 사람들이 트랜짓 스테이션을 사용하나요?

"토큰 가져오기"가 유행이 된 이유는, 핵심 주도 요인이 AI 역할 변화로 인한 높은 비용과 국내외 모델 능력 차이에서 비롯되었기 때문입니다.

1. 좋은 모델은 토큰을 많이 소비합니다

Codex, Claude Code 등 데스크톱급 AI 에이전트의 성숙화로, AI는 실제로 "일"을 할 수 있는 능력을 갖추게 되었으며, 이는 프로그래밍 보조, 비디오 편집, 금융 거래 및 사무 자동화 등을 포함합니다. 이러한 작업들은 고성능 대형 모델에 매우 의존하며, 비용은 토큰 단위로 청구됩니다.

Claude Code의 경우, 백만 토큰 당 공식 가격은 약 5달러(대략 3만 5천 원)입니다. 깊은 사용은 한 시간에 수십 달러를 사용하게 되며, 중정도 개발자나 기업은 일일 사용량이 100달러를 초과할 수 있습니다. 이러한 비용은 많은 사람들의 예상을 크게 초과하며, 초보 프로그래머 고용 비용을 상회하기도 하므로, "상위 AI를 저렴하게 사용하는 방법"이 반드시 필요합니다.

2. 해외 톱 모델은 명백한 우위를 갖고 있습니다

내국 모델이 작년 동안 크게 발전했고 가격도 매우 경쟁력이 있지만, 복잡한 코드 작업, 도구 연동, 장거리 추론, 다중 모드 안정성 등의 시나리오에서는 여전히 해외 톱 모델이 명확한 우위를 가지고 있습니다.

이것이 많은 개발자, 연구자 및 콘텐츠 팀이 가격은 높더라도 우선적으로 OpenAI, Anthropic, Google의 모델 능력을 사용하려는 이유입니다.

간단히 말해, 사용자는 "트랜짓 스테이션"이 아니고, 사용자는 다음을 원합니다:

· 더 강력한 모델

· 더 낮은 가격

· 더 간편한 접근

이 세 가지를 공식 채널에서 동시에 제공받을 수 없을 때, 당연히 트랜짓 스테이션이 나타납니다.

3. 구독제 및 API 규정 사이에 적정한 비용 불일치

트랜짓 스테이션이 인기를 얻은 또 다른 이유는 다음과 같습니다: 구독혜택과 API 요금 체계 사이에는 항상 일대일 대응 관계가 아니기 때문입니다.

시장에서 흔히 볼 수 있는 한 가지 실천 방법은 공식 구독, 팀 패키지, 기업 크레딧 또는 기타 할인 리소스를 구매한 후 그 중 일부 능력을 패키지화하여 최종 사용자에게 재판매하는 것입니다.

OpenAI를 예로 들면, Plus 구독을 구매하면 codex 서비스를 사용할 수 있으며, Oauth를 통해 OpenClaw에 로그인하여 API를 호출하는 것과 동일하며, 매달 20달러의 Plus 구독료로 약 26백만 토큰이 생성되며, 출력은 백만 당 10-12달러에 해당하여 260-312달러에 해당합니다. 구독을 구매하여 토큰을 리버스 프록시로 끌어내는 것은 매우 가치 있는 방법입니다.

일부 사용자의 경험에 따르면 이러한 경로는 특정 시점에서 공식 API 직접 사용보다 저렴할 수 있습니다. 그러나 강조해야 할 점은 다음과 같습니다:

· 이것이 공식 가격 체계가 아닙니다

· 또한 안정적으로 API 호출을 대체할 수 있다는 뜻이 아닙니다

· 이러한 방식이 장기적으로 지속 가능하다는 의미도 아닙니다

많은 사람들은 단지 "싼 가격"만 보고 안정되지 않은 리소스, 회색 지대 또는 전략적 결함 위에 구축된 이러한 싼 가격을 무시합니다.

3. 중계소 사용 가능한가요?

사용 가능한가요, 절대적인 답변은 아닙니다.

진짜 문제는: 어느 정도의 위험을 감수할 것인가입니다.

중계소의 수익 모델은 명쾌해 보입니다 - 싼 가격에 사서 비싼 가격에 팝니다. 그러나 실제로 뜯어보면, 일반적으로 적어도 세 단계 구조가 포함되며, 각 계층에는 다른 리스크가 있습니다.

1. 상류: 저렴한 비용의 토큰 리소스는 어디서 왔나요?

이것은 전체 생태계의 시작점이자 가장 회색인 계층입니다.

일부 리소스 제공자는 다양한 방법으로 시장가보다 훨씬 낮은 가격으로 모델 호출 능력을 확보합니다. 다음과 같은 방법을 통해:

· 기업 지원 계획 및 클라우드 크레딧을 이용

· 대규모 계정 등록 및 회전

· 구독 혜택, 팀 계정 또는 할인 리소스를 다시 분배

· 더 공격적인 경우에는 신용카드 사기, 계정 사기 등 불법적인 경로도 관련될 수 있습니다

다른 리소스 출처에 따라 중계소의 안정성 한도가 결정됩니다. 상류 리소스 자체가 불안정하거나 불법적인 방식으로 구축된 경우, 최종 사용자가 구입한 것은 저렴한 것이 아니라 언제든지 무효화될 수 있는 일시적 인터페이스입니다.

2. 중게임: 당신의 데이터는 누구의 서버를 거쳐갈까요?

이것은 종종 가장 간과되기 쉬운 문제입니다.

모델을 호출할 때 사용자 입력 Prompt, 컨텍스트, 파일 콘텐츠 및 모델 출력 결과는 일반적으로 먼저 중계 서버를 거쳐갑니다.

이러한 데이터는 매우 가치가 있으며 실제 사용자 의도, 업계 특화 Prompt 및 모델 출력 품질을 반영하며 자체 모델의 평가나 세부 조정에 활용될 수 있습니다. 중계는 이러한 데이터를 익명화하여 판매하거나 국내 대형 모델 회사, 데이터 중개업체 또는 학술 연구기관에 판매할 수 있습니다. 사용자는 유료로 모델에 액세스하는 동시에 교육 데이터를 무료로 기여하며, 이는 "고객 또한 제품"의 전형적인 사례가 됩니다.

최근 OpenClaw 창시자 @steipete의 비판이 이를 보여줍니다:

또한, 중계는 요청 체인에 스크립트 삽입(예: 숨겨진 시스템 Prompt 추가)을 수행하여 모델 동작을 변경하거나 토큰 소비를 증가시키거나 추가적인 보안 취약점을 도입할 수도 있습니다. 특히 AI 에이전트 시나리오에서이러한 위험에 특히 경계를 두어야 합니다.

3. 엔드포인트: 당신이 구매한 것은 플래그십 버전이지만, 받은 것은 정말 플래그십 버전인가요?

이것은 세 번째 공통 리스크 유형입니다: 모델 다운그레이드 또는 모델 스위치.

사용자가 지불할 때 표시되는 것은 특정 고급 모델 이름이지만, 실제 요청이 도착하는 모델은 해당 버전과 일치하지 않을 수 있습니다. 일부 판매자에게는 가장 직접적인 절감 방법이 최적화가 아닌 교체임을 쉽게 설명할 수 있습니다.

예를 들어, 사용자가 플래그십 버전 Opus 4.7을 구매했지만, 호출되는 것은 서브 플래그십 Sonnet 4.6 또는 경량 Haiku입니다. API 형식을 유지하면서도 일반 사용자는 즉각적인 경각심을 얻기 어렵습니다. 작업이 충분히 복잡해지면 "효과가 이상하다", "안정성이 부족하다", "컨텍스트 품질이 저하되었다"라는 것을 명백히 느낄 수 있지만 입증할 수 없습니다.

연구팀이 17개의 서드파티 API 플랫폼을 테스트한 결과, 플랫폼의 45.83%에서 "식별 불일치" 문제가 발생했으며, 사용자가 GPT-4 가격을 지불했지만 실행되는 것은 저가 오픈 소스 모델로, 성능 차이가 최대 40%까지 발생했습니다.

따라서, 비공식적인 중계 서버 사용은 데이터 누출, 프라이버시 위험, 서비스 중단, 모델 불일치, 사라져 버린 자금 등의 문제를 직면하게 됩니다. 따라서, 민감한 비즈니스, 상업 프로젝트 또는 개인 정보와 관련된 작업의 경우, 공식 API 사용을 강력히 권장합니다.

4. 중계 서버 비즈니스는 계속될까요?

리스크가 높은 것에도 불구하고, 이 비즈니스는 아직 사라지지 않았습니다. 그 대신, 계속해서 발전하고 있습니다.

이른바 초기의 "토큰 수입"이 해외 모델을 저렴하게 가져오는 것이었다면, 현재 시장에서는 또 다른 접근 방식이 등장했습니다: "토큰 수출"입니다.

1. 무슨 이유로 아직도 하는가?

수요가 실재하며, 시작 비용이 낮고 선결제 모델로 현금 흐름이 빠릅니다. 그러나 리스크 관리 압력이 매우 크며, Claude는 최근 사용자의 KYC 및 계정 정지 강화를 하였고, OpenAI는 "0 원 결제"의 많은 취약점을 막아버렸습니다. 한편, 서비스의 불안정으로 인해 저렴한 가격 뒤에는 끝없이 높아지는 후속 비용이 있으며, 경쟁 업체와의 경쟁으로 인해 현재 많은 중계 서버가 가격 하락과 양과 가격이 동시에 하락하는 상황에 직면하고 있습니다.

따라서 이 산업은 하나의 고환수, 낮은 안정성, 높은 리스크의 단기 창구로, 쉽게 장기적이고 안정적이며 지속 가능한 사업으로 포장되기 어려운 면이 있습니다.

2. "토큰 수출"이 다시 등장한 이유는 무엇인가요?

만약 "토큰 수입"이 해외 모델의 가격차를 활용한다면, "토큰 수출"은 국내 모델의 가성비 장점을 활용하여 이를 해외 사용자에게 패키징하여 "역방향 출력" 경로를 형성합니다.

국내 모델의 가격 장점은 상당합니다. 2026년 초 기준으로 Qwen3.5 백만 토큰의 가격은 0.8 위안(약 0.11 달러)로, Gemini 3 Pro의 1/18이며, Claude Sonnet 4.6의 3달러의 입금 가격과 비교하면 27배 이상의 차이가 납니다. GLM-5는 프로그래밍 벤치마크에서 Gemini 3 Pro를 능가하며, Claude Opus 4.5에 근접하지만, API 가격은 후자의 일부분입니다.

이러한 국내 모델은 해외에서 상대적으로 구하기 어렵습니다. 등록 장벽, 지불 제한, 언어 인터페이스, 해외 개발자들이 국내 모델 능력에 대한 정보 격차 등이 있는데, 이는 명시적인 진입 장벽을 형성합니다.

따라서 일부 중계소는 국내에서 위안화로 대량 구매 모델 API 한도를 선택하여 프로토콜 전환 계층을 통해 OpenAI 호환 인터페이스를 해외 개발자 및 스타트업팀에게 USDT/USDC로 가격 책정하여 판매하는 것을 선택했습니다. 매우 유망한 수익 기회가 있습니다.

예를 들어, 알리클라우드 100달성 코딩 플랜은 Qwen3.5, GLM-5, MiniMax M2.5, Kimi K2.5 네 가지 모델을 패키지로 제공하며, 새로운 사용자는 첫 달에 7.9위안만 지불하면 18,000회의 요청 한도를 받을 수 있으며, 해외 시장에서 달러로 가격을 책정하여 판매하면 수익률이 200%를 초과할 수 있습니다.

순수한 비즈니스 논리로 볼 때, 이는 당연히 수익을 얻을 수 있는 공간이 있습니다.

그러나 장기적으로는 안정성과 규정 준수라는 문제를 피할 수 없습니다.

3. 이 방법은 안정적일까요?

불안정합니다. 최근 MiniMax는 제3자 중계소를 규제하기로 발표했는데, 그 이유는 일부 중계소가 부실한 제품으로 MiniMax 자체 평판을 손상시킨 것입니다. 그리고 토큰의 출처가 도난, 사기와 관련되어 있다면, 그것은 범죄 행위가 될 수 있을 뿐만 아니라 사용자가 중계용 토큰을 사용할 때 데이터 누설로 이어지거나 무슨 나쁜 짓을 할 수도 있으며, 이는 토큰을 판매하는 당신에게도 불상사를 가져올 수 있습니다.

따라서 정말 중요한 문제는 "돈을 벌 수 있는가"가 아니라, 벌어들인 돈이 뒤의 체계적 위험을 상쇄할 수 있는가입니다.

5. 일반 사용자가 중계소 위험을 어떻게 식별할 수 있을까요?

API 중계소 시장이 혼란스러운 상황에서 신뢰할 만한 서비스를 선택하는 것이 매우 중요합니다.

일부 중계소는 모델 교체 및 위조 행위가 있기 때문에 사용자는 몇 가지 감지 방법을 숙지할 수 있습니다:

· "ping + 자체 보고 모델" 명령을 준수하여 테스트

항상 정확히 'pong'이라고 말하고, 당신이 어떤 시리즈 모델인지 알려주세요. 중국어로 회신해 주세요.
사용자 입력: 핑

진짜 모델 특징:

· 엄격하게 'pong'이라고 회신합니다(소문자, 추가적인 이야기 없음)

· input_tokens은 보통 60-80 정도입니다

· 스타일이 간결하고, 이모지가 없으며 아첨하는 말은 없음

가짜 모델/가짜 특성:

· input_tokens이 비정상적으로 높음(1500 이상으로 자주 나옴, 대량의 숨겨진 시스템 프롬프트 주입을 의미)

· 답변으로 "Pong! + 헛소리 + 이모지"를 함

· "정확히 'pong'이라고 말하라"는 지시를 엄격히 따르지 않음

@billtheinvestor의 감지 방법 참고:

1. 0.01 온도 정렬 테스트: "5, 15, 77, 19, 53, 54"를 입력하고 AI에게 정렬이나 최댓값 선택을 요청합니다. 진정한 Claude는 거의 항상 77을 안정적으로 출력하며, 진짜 GPT-4o-latest는 자주 162를 출력합니다. 10번 연속 결과가 불안정하면 가짜 모델일 가능성이 높습니다.

2. 긴 텍스트 입력 스니핑: 간단한 핑 작업이 input_tokens을 200을 초과하게 하는 경우, 중계 근처에 대량의 프롬프트가 숨겨져 있다는 것을 의미하며, 가짜 모델의 가능성은 90% 이상입니다.

3. 규정 위반 거부 언어 스타일 식별: 의도적으로 위반적인 질문을 하여 AI의 거부 스타일을 관찰합니다. 진정한 Claude는 공손하고 단호하게 "sorry but I can't assist..."라고 회신하는 반면, 가짜 모델은 말이 많거나, 이모지를 사용하거나 "미안해 주인님~"과 같은 아첨 어조를 사용할 수 있습니다.

4. 기능 부족 검출: 모델에 함수 호출, 이미지 인식 또는 긴 문맥 안정성이 부족한 경우, 약한 모델이 가장 가능성이 높습니다.

또한, 몇 가지 중계 검출 웹사이트를 선택하여 자체 토큰의 "순도"를 평가할 수 있지만, 이렇게 할 경우 키가 평문으로 노출됩니다. 가장 확실한 방법은 여전히 공식 채널입니다.

강조해야 할 점:

식별 기술을 습득했다고 해도, 그만큼 리스크를 완전히 회피할 수 있는 것은 아닙니다. 왜냐하면 많은 리스크가 일반 사용자에게는 보이지 않기 때문입니다.

마지막으로

트랜직션 허브는 AI 시대의 최종 해답이 아니며, 이는 오히려 전 세계적인 모델 능력, 가격 결정 메커니즘, 지불 조건 및 액세스 권한이 일시적으로 맞지 않는 상황에서의 단계적인 편익 창구와 같습니다.

일반 사용자에게는 실제로 최상위 모델에 저렴하게 접근할 수 있는 창구가 될 수 있지만, 개발자, 팀 및 기업가들에게 진정 비싼 것은 토큰 자체가 아니라 그 뒤에 있는 안정성, 보안, 규정 준수 및 신뢰 비용입니다.

싼 것은 복제할 수 있고, 인터페이스 호환성도 복제할 수 있습니다. 정말로 복제하기 어려운 것은 가격이 아니라 장기적인 신뢰할 수 있는 것입니다.

소중한 정보: 일반 사용자의 경우, 민감하거나 중요한 시나리오에서만 사용하고, 핵심 데이터, 비즈니스 기밀 또는 개인 정보를 절대 넣지 마십시오. 개발자는 공식 API 또는 공식적으로 제작된 프록시를 우선 선택하여 안전성과 규정 준수를 보장하고 더 안심하게 사용하십시오. 기업가는 참여를 계획하는 경우, 사안에 대한 명확한 탈출 전략을 미리 수립하고 회색 지대에 빠지지 않도록 조심해야 합니다.

원문 링크

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