라이터 팔미라 X6, 토큰 단가 올라도 비용 52% 낮췄다

라이터(Writer)가 차세대 플래그십 AI 모델 “팔미라 X6(Palmyra X6)”를 8월 13일(현지시각) 공개했다. 이번 모델은 마케팅·매출 조직을 겨냥해 최고 수준 성능을 유지하면서 비용은 낮추는 데 초점을 맞췄다. 회사에 따르면 팔미라 X6와 결합한 에이전트 플랫폼 “라이터 에이전트(WRITER Agent)”는 평균 작업당 비용을 52% 낮추면서도 속도는 48% 빨라지고 품질은 10% 개선됐다. 라이터 공동창업자이자 최고기술책임자(CTO)인 Waseem AlShikh는 “기업은 토큰 소비가 폭발적으로 늘어나길 원한다. 이는 도입이 확산되고 있다는 뜻이지만 동시에 비용은 평탄하게 유지되길 바란다”고 말했다. 에이전트가 여러 단계를 거쳐 도구를 호출하고 장시간 작업을 수행하면서 토큰 소비량과 비용이 기존 채팅형 서비스 대비 급격히 늘어난 상황에서 나온 발표다.

GLM 5.2 기반으로 다시 태어난 팔미라, 클로드·GPT 앞선 성능

팔미라 X6는 2025년 4월 출시된 이전 플래그십 모델 팔미라 X5(Palmyra X5)의 후속작이다. Z.ai Co. Ltd.가 개발한 오픈소스 대형언어모델 GLM 5.2를 기반으로 후속 학습(post-training)을 거쳤다. 라이터는 콘텐츠 생성, 하위 에이전트 위임, 브랜드 보이스 유지 등 기업 실무에 필요한 항목을 자체 평가 기준으로 삼아 모델을 다듬었다고 설명했다.

평가 결과 팔미라 X6는 입력 토큰 100만 개당 2달러, 출력 토큰 100만 개당 8달러 가격에 9개 평가 항목에서 평균 0.87점(1.00 만점)을 받았다. 같은 평가에서 클로드 오푸스 4.8(Claude Opus 4.8)은 100만 토큰당 15달러·75달러 가격에 0.86점, 클로드 소넷 4.6(Claude Sonnet 4.6)은 3달러·15달러에 0.85점을 기록했다. GPT-5.5는 5달러·15달러에 0.80점, 제미나이 3.1(Gemini 3.1)은 2.50달러·10달러에 0.77점을 받았다. 라이터는 팔미라 X6가 평가한 모델 중 정치적 편향이 가장 적은 모델이라는 점도 강조했다. 마케팅·매출 조직이 다양한 고객층을 대상으로 중립적인 콘텐츠를 만들어야 하는 업무 특성상 중요한 요소라는 설명이다. 팔미라 X6는 평균 26초 안에 작업을 완료하고 초당 82개 토큰을 생성하며 최대 8시간 동안 사람의 개입 없이 하나의 목표를 향해 작업을 이어갈 수 있다.

“하니스”를 갈아엎었다…모델이 아니라 실행 구조로 비용을 줄이다

라이터는 모델 성능 개선뿐 아니라 에이전트를 실제로 실행하는 오케스트레이션 계층인 “하니스(harness)”를 대폭 개편했다. 라이터 에이전트는 이제 과업 난이도에 따라 추론 방식을 동적으로 조정한다. 단순한 질문에는 바로 답하고 복잡한 작업에는 구조화된 계획을 세운다. 대량 작업은 배치로 처리하거나 하위 에이전트에 위임해 불필요한 단계나 중복된 맥락 처리를 줄인다.

라이터가 7월 아카이브(arXiv)에 공개한 논문 “The Harness Effect: How Orchestration Design Sets the Token Economics of Enterprise Agentic AI”에 따르면 이런 하니스 개선은 사용하는 모델과 무관하게 효과를 냈다. 라이터 자체 모델과 타사 모델을 모두 테스트한 결과 라이터 에이전트는 평균 44% 더 빠르게, 41% 더 낮은 비용으로 작업을 완료하면서도 품질은 유지했다. 팔미라 X6와 결합했을 때는 비용·품질·속도·신뢰성을 종합한 성능이 가장 우수했다. 크립토브리핑(CryptoBriefing)에 따르면 이번 개편으로 작업당 비용은 0.25달러에서 0.12달러로 줄었고, 작업 완료 시간(중간값)은 50초에서 26초로 단축됐다. 같은 보도는 팔미라 X6를 사용할 때 모델별 평균 토큰 소비량이 38% 줄었고, 특정 작업 부하 테스트에서 비용 대비 품질 지표가 82% 개선됐다고 전했다.

관리자용 거버넌스 강화…토큰 지출도 실시간으로 통제

라이터는 에이전트 활동에 대한 보고·거버넌스 기능도 대폭 업그레이드했다. 관리자는 팀별 활동 현황을 한눈에 볼 수 있고 직원들은 반복 가능한 에이전트 워크플로와 지침을 “플레이북(Playbooks)”과 “스킬(Skills)”로 만들어 공유할 수 있다. 대시보드에서는 자주 쓰이는 사용 사례를 표면화해 기간별로 필터링하고 비교할 수 있어 관리자가 도입 현황과 성능, 지출을 종합적으로 파악할 수 있다.

플레이북과 스킬 전용 분석·거버넌스 화면도 마련됐다. 관리자는 사용 데이터를 확인하고 상태·소유권을 관리하며 개별 작업이나 스킬 단위의 성능과 비용까지 모니터링할 수 있다. 소비 수준과 경고 한도를 특정 기준값으로 설정해 조직 전반의 지출을 통제하는 기능도 새로 생겼다. 이와 함께 라이터 에이전트가 지원하는 모델 범위도 넓어졌다. 관리자는 앤트로픽과 오픈AI 등 외부 제공사의 모델을 활성화할 수 있고 이미지 생성처럼 특정 기능에 특화된 모델을 골라 쓸 수도 있다. 마이크로소프트 애저(Microsoft Azure), AWS 베드록(AWS Bedrock), 엔비디아 NIM(NVIDIA NIM) 등 클라우드 제공사를 통해 자체 보유 모델을 가져와 쓰는 것도 가능해졌다.

“비용을 논의하는 시대”…포춘 500대 기업이 주목하는 이유

시장조사업체 IDC의 Roger Beharry Lall 연구책임자는 “마케팅 업계의 대화는 AI 활용 사례를 탐색하는 단계에서 운영 비용을 논의하는 단계로 바뀌었다”고 말했다. 에이전트가 실제 업무에 투입되면서 비용 문제가 도입 확산의 핵심 변수로 떠올랐다는 진단이다.

라이터는 액센츄어(Accenture), 우버(Uber), 뱅가드(Vanguard) 등 포춘(Fortune) 500대 기업을 고객으로 두고 있으며 기업가치는 19억 달러(약 2조 6,900억원, 1달러 1,417원 기준)로 평가받는다. 가격 구조만 보면 팔미라 X6는 2025년 4월 출시된 팔미라 X5(입력 100만 토큰당 0.60달러, 출력 100만 토큰당 6.00달러)보다 기본 단가가 높다. 라이터는 X6가 같은 작업을 처리하는 데 필요한 토큰 수 자체가 훨씬 적어 실질 비용은 오히려 낮아진다고 설명한다. 팔미라 X5와 X4는 아마존 베드록(Amazon Bedrock)을 통해서도 이용할 수 있다. AlShikh CTO는 “지난 5년간 라이터는 최고 수준 모델 성능뿐 아니라 규제가 엄격한 기업이 에이전트를 실제 업무에 자신 있게 투입할 수 있도록 효율성과 신뢰성, 거버넌스를 함께 갖추는 데 집중해왔다”며 “팔미라 X6와 라이터 에이전트의 대규모 개편으로 고객들이 더 폭넓고 대담하게 에이전트형 AI를 도입할 수 있는 전환점을 마련했다”고 말했다.