Replicate에서 CogVideoX나 Mochi 1 같은 오픈소스 모델 에 대하여 가격부분 좀더 분석해줘.

Replicate에서 CogVideoX와 Mochi 1을 사용할 때의 비용 구조를 분석해 드립니다.

핵심부터 말씀드리면, Replicate는 기본적으로 **’사용하는 하드웨어의 초당 요금 x 실행 시간’**으로 과금합니다. 따라서 모델이 무겁고(느리고) 비싼 GPU를 요구할수록 비용이 올라갑니다.

CogVideoX는 현재 오픈소스 비디오 모델 중 가성비 최강자입니다. 모델 사이즈가 50억(5B) 파라미터로 비교적 가벼워 처리 속도가 빠릅니다.

과금 구조:
- Replicate의 A100 GPU($0.0014/초) 또는 H100 GPU($0.0015/초)를 주로 사용합니다.
- 평균적으로 6초 영상을 만드는 데 약 45~60초(H100 기준) 정도가 소요됩니다.
비용 계산 예시:
- 45초(실행시간) x $0.001525(H100 초당요금) = 약 $0.068
결론:
- 영상 1개를 만드는 데 100원이 채 안 들 수 있습니다.
- 유튜브 쇼츠처럼 영상을 대량으로 찍어내야 하는 경우 무조건 CogVideoX가 유리합니다.

Mochi 1은 100억(10B) 파라미터의 대형 모델로, 압도적인 모션 퀄리티를 보여주지만 그만큼 무겁습니다.

과금 구조:
- 엄청난 연산량이 필요하여 고성능인 H100 GPU 사용이 거의 필수적입니다.
- CogVideoX보다 연산 단계(Step)를 많이 거쳐야 퀄리티가 나오므로 실행 시간이 깁니다.
비용 계산 예시:
- Replicate 공식 문서 및 커뮤니티 벤치마크에 따르면 1회 생성에 약 $0.42 수준의 비용이 발생합니다.
- 이는 CogVideoX 대비 약 4~6배 비싼 가격입니다.
결론:
- 단순 배경 영상보다는 **사물의 복잡한 움직임(물리법칙)**이 중요한 고퀄리티 컷이 필요할 때만 선별적으로 사용하는 것이 좋습니다.

H100이 무조건 비싼 건 아니다:
- H100은 시간당 요금은 비싸지만, A100보다 속도가 훨씬 빠릅니다. 영상 생성처럼 무거운 작업은 H100에서 빨리 끝내는 것이 A100에서 오래 돌리는 것보다 오히려 총 비용이 저렴할 때가 많습니다. (CogVideoX는 H100에서 돌리는 것을 추천합니다.)
콜드 부트(Cold Boot) 주의:
- Replicate는 일정 시간 사용자가 없으면 모델을 잠재웁니다(Cold). 다시 깨울 때(Boot) 몇 분이 걸릴 수 있는데, 부팅 시간은 과금되지 않지만 서비스 응답 속도가 느려집니다.
- 실시간 서비스라면 Provisioned Throughput(예약 구매)을 고려해야 하지만, 비용이 매우 비싸지므로 초기에는 일반 API 호출(Serverless) 방식을 유지하세요.
대체재 검토:
- Mochi 1의 퀄리티가 필요하지만 비용($0.42)이 부담된다면, 차라리 Kling AI 공식 API($0.10 ~ $0.20 수준)를 쓰는 것이 퀄리티와 비용 면에서 더 나은 선택일 수 있습니다. Mochi 1은 아직 ‘가성비’보다는 ‘오픈소스 중 최고 성능’이라는 점에 의의가 있습니다.

코멘트