Amazon Bedrock vs Google Cloud Vertex AI 요금 비교: $0.035 초저가 토큰부터 시간당 $2.74 GSU 예약 손익분기점까지

경량 모델 구간에서는 Amazon Bedrock이 압도적인 가격 경쟁력을 보여줍니다. 자체 모델인 Amazon Nova Micro는 100만 입력 토큰당 $0.035, 출력은 $0.14에 불과해 Vertex AI의 입문형 모델인 Gemini 3.1 Flash-Lite(입력 $0.25 / 출력 $1.50)보다 입력 기준 7배 이상 저렴합니다. 중간 등급에서는 Bedrock의 Nova Pro($0.80 / $3.20)와 Vertex AI의 Gemini 3 Flash($0.50 / $3.00)가 팽팽한 가격대를 형성하고 있습니다.

고성능 추론 모델 구간에서는 Vertex AI가 비용 우위를 가져갑니다. Bedrock에서 주력으로 쓰이는 Claude 3.5 Sonnet($3.00 / $15.00)이나 Opus($15.00 / $75.00)와 비교할 때, Vertex AI의 Gemini 3.1 Pro는 100만 토큰당 입력 $2.00, 출력 $12.00로 훨씬 경제적입니다. 단, Gemini 3.1 Pro는 프롬프트가 20만 토큰을 초과하는 순간 입력 단가가 $4.00로 2배 뛰고 출력도 $18.00로 인상되므로 컨텍스트 길이 관리가 필수적입니다.

약정 기반의 프로비저닝된 처리량(Provisioned Throughput)에서는 두 플랫폼의 과금 구조 차이가 극명하게 드러납니다. Amazon Bedrock은 모델 유닛(MU) 단위로 용량을 판매하며, 모델과 약정 기간(무약정, 1개월, 6개월)에 따라 시간당 약 $21.00에서 $50.00 이상의 비용이 발생합니다. 단일 MU만 도입해도 월 $15,000~$36,000 이상이 청구되므로, 24시간 내내 60–70% 이상의 평균 가동률을 유지해야만 온디맨드 대비 손익분기점을 넘길 수 있습니다. 또한 약정 용량을 초과하면 즉시 스로틀링 에러가 반환되므로 개발팀이 직접 온디맨드 API로 우회하는 폴백 로직을 구현해야 합니다.

반면 Google Cloud Vertex AI는 생성형 AI 스케일 유닛(GSU) 체계를 통해 진입 장벽을 크게 낮췄습니다. 1년 약정 기준 시간당 $2.74(월 약 $2,000, 1·3개월 약정 가능)부터 시작하므로 중견 규모 서비스도 부담 없이 예약 용량을 확보할 수 있습니다. 특히 GSU 한도를 초과하는 트래픽이 유입될 경우 에러를 발생시키는 대신 초과분만 표준 종량제(Pay-As-You-Go) 요금으로 자동 전환하여 처리하므로 서비스 안정성 측면에서 훨씬 유리합니다.

야간 문서 요약이나 대량 데이터 분류처럼 실시간 응답이 필요 없는 비동기 워크로드의 경우, Bedrock과 Vertex AI 모두 배치 추론(Batch Inference)에 대해 일괄 50% 할인을 제공합니다. 두 플랫폼 모두 별도의 월 최소 약정 금액이나 대량 토큰 하한선을 요구하지 않으므로, 최대 24시간 이내의 처리 지연만 허용된다면 단 1건의 배치 파일 제출만으로도 온디맨드 대비 즉각적인 50% 비용 절감 손익분기점에 도달합니다.

실시간 글로벌 트래픽 처리에서도 두 클라우드 모두 리전 간 데이터 전송 비용이라는 숨은 TCO 함정을 제거했습니다. Bedrock의 교차 리전 추론(Cross-Region Inference)과 Vertex AI의 글로벌 엔드포인트는 특정 리전의 할당량이 포화될 때 추가 네트워크 이그레스 요금 없이 타 리전으로 트래픽을 자동 분산하며, 요금은 최초 요청 리전의 표준 토큰 단가만 청구합니다. 덕분에 비싼 프로비저닝 용량(MU·GSU)을 과도하게 예약하지 않고도 트래픽 급증에 경제적으로 대응할 수 있습니다.