AutoGPT 가격: 호스팅 요금제, 셀프 호스팅 비용 및 API 키의 위치

AutoGPT 가격에는 서로 다른 세 가지 답이 있습니다. 호스팅 AutoGPT Platform은 무료 등급 없이 유료이며, Pro는 연간 청구 시 월 $42.50(월별 청구 시 $50.00), Max는 연간 청구 시 월 $272.00(월별 청구 시 $320.00)입니다. 동일한 Platform을 자체 호스팅하는 데에는 라이선스 비용이 없습니다. AutoGPT Classic은 무료이고 MIT 라이선스이며 지원되지 않습니다. 세 제품은 모두 하나의 저장소에 있으므로 이 제품에 관한 대부분의 가격 요약이 잘못되었습니다. 하나를 인용하고 다른 제품을 설명하기 때문입니다.

오래된 튜토리얼이 무엇을 암시하든 저장소는 건전합니다. GitHub API는 Significant-Gravitas/AutoGPT가 보관되지 않았고, 비활성화되지 않았으며, 포크가 아니고, 기본 브랜치가 master이며, 이 페이지를 확인한 당일에 푸시되었고 별이 187,475개라고 보고합니다. 가장 최근 릴리스는 autogpt-platform-beta-v0.8.0 태그이며 2026년 9월 19일에 공개되었습니다. 그 전에는 9월 4일 v0.7.4, 8월 28일 v0.7.3이 공개되어 대략 매주 릴리스되었습니다. 태그 문자열에는 여전히 이름 지정의 유산으로 "beta"가 포함되어 있습니다. 호스팅 플랫폼 자체는 공개적으로 판매되고 있으므로 그 단어를 대기 목록이나 비공개 릴리스로 해석하지 마세요.

제품 세 가지, 이름 하나

이 표에서 두 가지 사실을 알 수 있습니다. 첫째, Polyform Shield는 소스 공개 라이선스이지 OSI 승인 라이선스가 아닙니다. README 자체의 표현은 "개인 및 내부 업무용으로 무료이며, 경쟁 관계의 호스팅 서비스로 판매할 수 없음"입니다. 따라서 AutoGPT의 마케팅에서 이 표현을 사용하더라도 Platform은 MIT와 같은 의미의 오픈 소스가 아닙니다. classic/와 저장소의 나머지 부분만 MIT 라이선스입니다. 둘째, 어떤 가이드가 OPENAI_API_KEY를 .env에 넣고 SMART_LLM 및 FAST_LLM 옆에 두라고 한다면, 이는 현재 README에서 정확히 해당 변수와 Poetry를 사용한 Python 3.12+를 문서화한 Classic을 설명하는 것입니다. Classic은 다른 시스템으로 이전해 벗어나야 할 대상이지, 권장되는 선택이 아닙니다. 출처: master README 및 classic/README.md, 모두 2026년 9월 21일 확인.

호스팅 AutoGPT Platform: 구독으로 실제 구매하는 것

2026년 9월 21일에 agpt.co/pricing에서 확인했습니다. 연간 수치는 페이지가 기본으로 표시하는 값이며, 월간 수치는 페이지 소스의 가격 요소 자체에 있는 data-monthly 속성에서 가져왔습니다. 또한 "Save 15%"라고 표시된 토글의 할인율은 두 플랜 모두에서 계산이 맞습니다($50.00 × 0.85 = $42.50, $320.00 × 0.85 = $272.00). Team은 현재 구매할 수 없으므로, 해당 요금으로 인용된 수치는 모두 허위로 간주해야 합니다.

이제 대부분의 AutoGPT 예산을 무너뜨리는 사실을 보겠습니다. 구독은 사용량 번들이 아닙니다. AutoGPT 가격 페이지에는 자동화, 즉 에이전트와 워크플로 실행은 모든 플랜에서 동일한 요율로 크레딧 지갑을 통해 종량제로 청구되며, 구독은 대신 AutoPilot Chat 사용을 제한한다고 나와 있습니다. 홈페이지 FAQ는 이를 알기 쉽게 설명합니다. 구독은 채팅을 포함하고, 크레딧 지갑은 실행하는 에이전트를 부담합니다. 따라서 Max에 광고된 8.5x는 채팅 허용량의 8.5배이며, 이를 구매해도 에이전트 실행 비용은 전혀 달라지지 않습니다.

AutoGPT 자체 문구가 서로 일치하지 않는 두 지점은 해결하지 않고 그대로 제시합니다. 홈페이지에는 각 플랜이 “첫날부터 에이전트를 작동시키기에 충분한 사용량 … 및 에이전트 실행을 위한 크레딧 지갑을 포함한다”고 나와 있지만, 비교표에는 “사용한 자동화 실행에 대해서만 비용을 지불한다”고 나와 있습니다. 청구 문서는 포함 크레딧 세부 정보를 가격 페이지로 넘기지만 가격 페이지에는 그러한 숫자가 공개되어 있지 않습니다. 또한 여기서 확인한 세 공개 페이지인 가격 페이지, 홈페이지 FAQ 및 Credits & Billing 문서 어디에도 크레딧 하나의 달러 비용이 명시되어 있지 않으며, 결제는 로그인 뒤에 있습니다. 예산을 세우기 전에 결제 화면에서 두 가지를 모두 확인하세요. 이 페이지에서는 어느 쪽도 추측하지 않습니다.

크레딧 지갑에서 모델 토큰에 부과하는 요금

AutoGPT는 가격 페이지에 토큰당 요금을 공개하지 않지만 플랫폼의 오픈 소스 코드는 계산 방식을 공개적으로 보여줍니다. master의 block_cost_config.py에는 요금이 “현재 크레딧-USD 환율 기준 1M 토큰당 크레딧, 1크레딧 ≈ $0.01, 공개된 공급자 가격에 균일한 1.5배 마진”으로 저장된다고 나와 있으며, _USD_PER_1M_DIVISOR = 150 상수에는 "150 = 100 cr/$ × 1.5x margin"이라고 주석이 달려 있습니다. 이 두 상수를 사용해 제공된 카탈로그를 변환하면 실제 청구 요율을 바로 얻을 수 있습니다.

이는 AutoGPT 자체 카탈로그 항목이며, 2026년 9월 21일 AutoGPT 자체 상수로 변환된 것입니다. 이 중 83개 항목에는 100만 토큰당 요금이 있으며, 청구 요율 기준 출력 토큰 100만 개당 약 $0.12~$270.00의 범위입니다. 마지막 열은 카탈로그 항목 자체에 provider_input_usd_per_1m / provider_output_usd_per_1m 쌍이 있는 경우에만 채워집니다. 네 개 항목에는 이 쌍이 있고 나머지에는 없습니다. 크레딧을 대신 150으로 나누면 1.5x 마진을 설정할 때 사용한 수치가 재현되지만, 이는 AutoGPT가 공개하는 공급업체 요율이 아니라 마진 자체의 산술입니다. 수치보다 중요한 주의사항은 세 가지입니다. 이는 AutoGPT가 가격 페이지 어디에서도 광고하는 비율이 아니라 배포된 코드가 수행하는 작업이므로, 소스 코드 판독으로 받아들여야 합니다. 실제 배포 계층은 이 카탈로그 위에 계정별 재정의를 적용하므로 계정에 따라 다를 수 있습니다. 또한 모델 슬러그는 매주 바뀌므로, 지속적으로 유효한 주장은 특정 모델명이 아니라 1.5x 메커니즘입니다.

코드가 암시하지만 어떤 문서에도 명시되지 않은 결과가 하나 있습니다. LLM 블록의 크레딧 청구는 플랫폼 자체 시스템 자격 증명에 고정된 자격 증명 ID로 필터링되며, 이 자격 증명은 문자 그대로 "Use Credits for OpenAI" 및 "Use Credits for Anthropic"이라는 이름을 사용합니다. 직접 추가한 자격 증명은 다른 ID를 가지므로 어떤 비용 항목과도 일치하지 않습니다. 이와 별개로 AutoGPT의 채팅 속도 제한 모듈은 사용자가 자체 API 키를 제공한 실행에서는 채팅 미터가 차감되지 않으며, "사용자가 공급업체에 지불하는 것이지 우리에게 지불하는 것이 아니다"라고 명시합니다. 따라서 자체 키 사용은 호스팅 플랫폼에서 경제적으로 의미가 있어 보입니다. 호스팅 환경에서는 자체 엔드포인트 사용이 불가능하다는 점과는 별개입니다. 다만 전반부는 유료 계정에서 누군가가 테스트한 청구 결과가 아니라 소스에 대한 해석입니다. 이를 근거로 삼기 전에 자신의 청구서를 확인하십시오.

AutoGPT 자체 호스팅 비용: 라이선스 비용이 없다고 해서 비용이 없는 것은 아니다

설치 자체는 git clone, 복사한 .env.default 및 docker compose up -d --build로 구성됩니다. 이를 기준으로 계획하기 전에 릴리스 설치 프로그램 상태를 확인하십시오. README에는 Linux 및 macOS용 단일 컨테이너 릴리스 설치 프로그램이 "다음 어플라이언스 릴리스에 제공될 예정"이며 Windows 사용자는 당분간 수동 가이드를 계속 사용해야 한다고 적혀 있습니다. 이 문구는 변경될 수 있도록 작성되어 있으므로 표준화하기 전에 다시 확인하십시오.

예산을 쉽게 과소평가할 수 있는 자체 호스팅 비용이 하나 더 있습니다. AutoGPT의 문제 해결 문서에 따르면 AutoPilot은 약 8,000토큰의 시스템 프롬프트를 전송하며, CPU 코어 4개에서 8B Q4 모델의 프리필 속도는 초당 약 3~4토큰이므로 "새로운 턴은 생성 시작만 하는 데 약 35~45분이 걸립니다". 소비자용 GPU를 사용하면 이 시간이 몇 초로 줄어듭니다. 이는 CPU 전용 로컬 하드웨어 대신 채팅 엔드포인트를 호스팅 API로 지정해야 한다는 AutoGPT 자체의 가장 강력한 근거이며, 여기서 측정한 값이 아니라 로컬 추론에 관한 공개 수치입니다.

AutoGPT API 키 문제는 두 갈래로 나뉩니다

AutoGPT에는 서로 독립적인 LLM 구성 표면이 두 개 있으며, 문서도 문제 자체를 다음과 같이 명시합니다. "두 경로는 서로 다른 환경 변수를 읽으므로 하나를 구성해도 다른 하나는 구성되지 않습니다." 오래된 튜토리얼과 애그리게이터 페이지는 이 둘을 계속 혼동합니다.

블록 계층의 제한은 구조적인 것이며, 누군가 설정을 노출하는 것을 잊은 것이 아닙니다. blocks/llm.py에서 허용되는 공급업체는 정확히 AIML_API, ANTHROPIC, GROQ, OLLAMA, OPENAI, OPEN_ROUTER, LLAMA_API, V0입니다. util/llm/providers.py에서는 OpenAI 클라이언트가 openai.AsyncOpenAI(api_key=api_key)로 생성되며 해당 경로에는 base_url 매개변수가 없습니다. Anthropic과 Groq도 동일합니다. 기본 URL을 받는 OpenAI 호환 도우미는 하드코딩된 URL 네 개를 통해서만 호출됩니다. 따라서 "AutoGPT에서 기본 URL만 바꾸면 된다"고 말하는 사람은 다른 제품을 설명하는 것입니다. 편집 가능한 유일한 호스트 필드인 Ollama의 필드는 운영자가 구성한 신뢰 목록과 대조하는 SSRF 보호로 감싸져 있으며, AutoGPT 문서에는 Ollama가 "자체 호스팅에서만 사용할 수 있으며 … 클라우드 호스팅 버전에서는 사용할 수 없다"고 명시되어 있습니다.

채팅 에이전트는 AutoGPT 자체가 외부 엔드포인트에 대해 승인하는 표면입니다. local-LLM guide에는 "AutoGPT에 비용을 지불하지 않는 관리형 OpenAI 호환 API"가 지원 대상이라고 나와 있으며, "자체 호스팅 전용 — 클라우드 agpt.co 배포는 AutoPilot을 Anthropic / OpenRouter를 통해 라우팅하고 아래 변수는 무시합니다"로 시작합니다. 사용자 지정 기본 URL을 활성화하는 Pro, Max 또는 출시 예정인 Team 요금제는 없습니다. 제한 조건은 가격 등급이 아니라 배포 모드입니다.

# Self-hosted AutoPilot chat only. These variables do NOT configure the
# agent-graph LLM blocks, and the cloud deployment ignores them entirely.
CHAT_USE_LOCAL=true
CHAT_BASE_URL=https://api.kunavo.com/v1
CHAT_API_KEY=sk-...
CHAT_FAST_STANDARD_MODEL=claude-sonnet-4-6

해당 경로를 선택하기 전에 고려해야 할 문서화된 제한은 네 가지이며, 모두 같은 가이드에서 가져온 것입니다. 로컬 전송에서는 확장 사고를 사용할 수 없으며 빠른 모델로 자동 강등되고, 실패하는 대신 WARNING으로 기록됩니다. 컨테이너 내부에서 기본 URL은 127.0.0.1 또는 localhost가 될 수 없으며, CHAT_API_KEY는 의도적으로 OPENAI_API_KEY로 대체되지 않습니다. 컨텍스트 창을 보고하지 않는 백엔드—가이드에서는 LiteLLM proxy, Jan 및 text-generation-webui를 예로 듭니다—는 실제 모델과 관계없이 가정된 32k로 대체됩니다. 또한 이 설정은 채팅보다 범위가 넓습니다. 동일한 클라이언트가 드라이런 블록 시뮬레이터, 온보딩 추출, 프롬프트 압축 및 야간 dream pass에도 사용되므로 눈에 보이는 채팅 턴 이상의 예산을 책정해야 합니다. Kunavo는 임베딩 모델을 제공하지 않으므로 이 경로에서 marketplace-search 임베딩 단계도 Kunavo가 지원하지 않습니다. 또한 AutoGPT는 pgvector 열을 vector(1536)로 선언해 해당 대체를 하드코딩하며, 다른 폭으로 삽입하면 실패합니다.

AutoGPT에 가장 적합한 모델: 슬러그가 아니라 메커니즘을 선택하십시오

호스팅 플랫폼은 추측을 요구하지 않습니다. 기본값은 배포된 카탈로그에서 권장 GA 항목으로 표시한 모델입니다. llm_models.py에는 "플랫폼 기본값은 카탈로그의 권장 모델이다 — 하나의 사실, 하나의 출처"라고 명시되어 있으며, GA이면서 활성화된 권장 항목 중 첫 번째 항목을 선택합니다. 2026년 9월 21일에는 이것이 GPT-5.6 Terra로 결정됩니다. 카탈로그는 매주 변경되므로 배워야 할 사실은 메커니즘이며 슬러그가 아닙니다.

에이전트 비용을 실제로 움직이는 요소는 모델 선택이 아니라 재시도 루프이며, AutoGPT에는 이를 제어하는 기능이 있습니다. 가격 페이지에는 "작업별 LLM 예산 상한 — max_budget_usd을 설정하여 모든 작업의 LLM 지출을 제한"한다고 나와 있습니다. 모델을 조정하기 전에 이를 설정하십시오. 또한 가격 페이지의 마케팅 행과 배포된 카탈로그는 같은 목록이 아닙니다. 페이지에는 "Anthropic, OpenAI, Google, xAI, Meta, Mistral, Cohere 등에서 제공하는 최첨단 모델"이 광고되고 Claude 행에는 Opus 4.7/4.6/4.5, Sonnet 4.6/4.5 및 Haiku 4.5가 나열되지만, master의 코드 카탈로그에는 다시 다른 항목이 있습니다. 어느 목록보다 자신의 계정에서 제공되는 선택 항목을 확인하십시오.

자체 엔드포인트를 가리키는 자체 호스팅 AutoPilot에서는 제약의 형태가 달라집니다. 로컬 전송은 모델 ID를 그대로 전달하므로, 자체 엔드포인트가 확인할 수 있는 ID여야 합니다. AutoGPT 가이드는 실행 예제가 Ollama이므로 단순 모델명을 요구하며, Ollama는 provider/model 슬러그를 확인할 수 없습니다. 확장 사고 경로를 사용할 수 없으므로 추론 중심 모델은 요율이 제시하는 것보다 효용이 낮습니다. 실제 컨텍스트 창을 엔드포인트가 광고하지 않는 모델은 32k로 처리됩니다. 먼저 빠른 경로에 맞춰 선택하고 창이 보고되는지 확인하십시오.

자체 호스팅 채팅 경로의 계산 예시

이는 설명을 위한 토큰 산술이며, 측정된 작업 비용이나 청구 상한이 아닙니다. 자체 호스팅 AutoPilot이 하루 동안 캐시되지 않은 입력 토큰 400,000개를 전송한다고 가정하십시오. 여기에는 매 턴 다시 전송되는 약 8,000토큰의 시스템 프롬프트와 증가하는 대화 내용이 포함됩니다. 그리고 출력 토큰 25,000개를 받는다고 가정합니다. 요율은 100만 토큰당 Kunavo 카탈로그의 현재 가격입니다.

이를 예산으로 간주하기 전에 자신의 일수만큼 계산하고, 이 계산이 비교하는 것과 비교하지 않는 것을 확인하십시오. 이는 관리형 서비스, 마켓플레이스 및 AutoGPT가 통합에 제공하는 자격 증명을 구매하는 호스팅 플랫폼의 구독을 대신하지 않습니다. 자체 호스팅에서는 이 모든 것을 포기하게 됩니다. Kunavo 카탈로그 금액은 상한이 아니라 청구 하한입니다. 업스트림이 요금을 보고하면 청구액은 카탈로그 비용과 업스트림 비용에 해당 마크업을 곱한 값 중 큰 금액입니다. 캐시 요금과 외부 도구는 이 예시에 포함되지 않습니다. Kunavo의 최소 충전 금액은 선불 크레딧 $10입니다. 이는 작업 요금이나 구독료가 아니라 자금 충전 최소 금액입니다. 청구 세부 정보를 참조하십시오.

어떤 경우에 어떤 경로가 적합한가

채팅 경로에서 게이트웨이를 사용하는 것이 답이라면, 설정은 OpenAI 호환 기본 URL과 키입니다. 시작하려면 Kunavo 빠른 시작으로 이동하고, 충전할 준비가 되면 계정을 생성하십시오. 시도하는 동안 작동하는 경로를 유지하고, 제한된 작업 하나를 실행한 다음 계정에 실제로 기록된 내용을 확인하십시오. 더 넓은 비교를 위해 OpenAI 호환 API는 프로토콜을 다루고, OpenRouter 대안은 AutoGPT가 기본으로 포함하는 기존 게이트웨이를 비교하며, AI 에이전트 API 디렉터리는 각 클라이언트의 구성 경계가 어디에 있는지 기록합니다. 에이전트 플랫폼이 아닌 워크플로 빌더의 예산을 책정한다면 n8n AI API 비용과 Dify API 비용이 소프트웨어 요금과 모델 토큰을 동일하게 분리합니다.

자주 묻는 질문

2026년 9월 21일 확인: agpt.co 가격 및 홈페이지 문구, Credits & Billing 문서, 저장소 상태와 릴리스 날짜를 확인하기 위한 GitHub API, README.md, classic/README.md, blocks/llm.py, util/llm/providers.py, block_cost_config.py 및 모델 카탈로그의 master 소스, AutoGPT의 local-LLM 및 Ollama 문서. 여기서 확정하지 않았으며 의도적으로 제외한 사항: 크레딧의 달러 가치, 어떤 요금제에 시작 크레딧이 포함되는지 여부, 채팅 허용량의 절대 크기, 체험판 존재 여부입니다. Kunavo는 AutoGPT와의 호환성 테스트를 수행하지 않았습니다. 위의 CHAT_BASE_URL 경로는 AutoGPT가 문서화한 시나리오이며, 모든 달러 예시는 측정된 작업 비용이 아니라 설명을 위한 토큰 산술입니다.