호출 전 명확한 가격
TokLab의 모든 모델은 실시간 가격, 매개변수 및 수용하는 요청 형식을 나열하므로 코드를 작성하기 전에 비용과 형식을 알 수 있습니다.
TokLab 키로 AI 이미지, 동영상, LLM, 음성 모델을 호출합니다. 요청 전 가격을 확인하고, 모든 모델에서 동일한 오류 코드를 받으며, 실패한 요청은 비용이 들지 않습니다.
/ 01—TokLab을 선택하는 이유
타임아웃, 필터링된 프롬프트 또는 빈 렌더링도 대부분 플랫폼에서 비용이 듭니다. TokLab에서는 실패한 작업이 무료이므로 재시도, 폴백, 실험이 두 배 비용이 들지 않습니다.
TokLab의 모든 모델은 실시간 가격, 매개변수 및 수용하는 요청 형식을 나열하므로 코드를 작성하기 전에 비용과 형식을 알 수 있습니다.
TokLab은 OpenAI, Anthropic, Gemini 형식과 미디어용 하나의 작업 API를 지원하므로 다른 TokLab 모델로 변경할 때 한 필드만 변경하면 됩니다.
잔액에는 만료일도, 매월 초기화도 없습니다. 한 번 충전하면 이번 주에 쓰든 내년에 쓰든 그대로 남아 있습니다. 해지할 구독도 없습니다.
/ 02—모델
TokLab의 동영상, 이미지, 언어, 음성 모델은 하나의 키, 하나의 잔액, 결과를 읽는 하나의 방식을 공유합니다.
프롬프트나 정지 이미지를 동영상으로 변환하고, 클립에 사운드가 있는 많은 모델. Seedance 2.5, Veo 3.1, Kling 4.0 및 MiniMax H3은 모두 TokLab 작업 API에서 실행됩니다.
프롬프트에서 이미지를 생성하거나 참조 이미지와 간단한 지시로 이미지를 편집합니다. GPT Image 2.5, Nano Banana, Midjourney, FLUX는 TokLab에 저장된 파일을 반환합니다.
GPT-6, Claude, Gemini, Kimi, DeepSeek으로 채팅, 추론, 코딩, 에이전트 실행. SDK를 유지합니다. TokLab은 Chat Completions, Responses, Messages, Gemini 요청을 수용합니다.
TokLab에서 Whisper-1로 음성을 전사하거나 영어로 번역합니다. 분 단위로 청구되며 JSON, SRT 또는 VTT로 반환됩니다.
/ 03—통합
오늘 사용하는 SDK를 유지합니다. 기본 URL과 키를 변경하면 TokLab이 청구, 작업, 저장소를 처리합니다.
Google로 TokLab에 로그인합니다. 모든 모델과 가격은 돈을 추가하기 전에 표시됩니다.
카드, PayPal 또는 암호화폐로 USD를 충전합니다. 크레딧은 모든 TokLab 모델에서 작동하며 만료되지 않습니다.
앱당 하나의 키를 만들고 TokLab 대시보드에서 언제든 취소합니다.
클라이언트를 TokLab 기본 URL로 지정하고 모델을 선택합니다. Quickstart에는 각 요청 유형에 대한 작동 예제가 있습니다.
import osfrom openai import OpenAI client = OpenAI( base_url="https://api.toklab.ai/v1", api_key=os.environ["TOKLAB_API_KEY"],) reply = client.chat.completions.create( model="claude-opus-5-5", messages=[{"role": "user", "content": "Hello from TokLab"}],)print(reply.choices[0].message.content)
/ 04—기능
청구, 미디어 작업, 오류, 사용량이 모든 TokLab 모델에서 동일하게 작동하므로 모델 호출 주변의 코드가 작게 유지됩니다.
실패하거나 거부된 작업은 무료이므로 재시도하면 두 번 청구되지 않습니다.
> 작업 실패 → $0> 결과물 전달 → 한 번만 청구> 크레딧 → 만료 없음
이미지, 동영상, 음성 작업은 즉시 작업 ID를 반환합니다. 폴링한 후 TokLab 저장소에서 파일을 다운로드합니다.
POST /v1/videos/generations → idGET /v1/tasks/{id} ← 상태done ← 출력 URL
같은 실패는 모든 TokLab 모델에서 동일한 코드를 반환하며, 각각 명확한 다음 단계를 포함합니다.
30001 → 크레딧 추가30002 → 잠시 대기 후 재시도60001 → 프롬프트 수정
일부 모델은 하나 이상의 가격 등급이 있습니다. 모델 필드에 등급을 추가합니다. TokLab은 뒤에서 전환하지 않습니다.
model: gpt-image-2model: gpt-image-2:<tier> # 등급 추가# 자동 등급 전환 없음
Claude Code 또는 Codex를 TokLab 모델에서 실행하거나 모든 MCP 클라이언트를 연결하여 모델을 나열하고, 가격을 읽고, 작업을 제출합니다.
ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.toklab.aicodex -m gpt-6-astramcp → api.toklab.ai/v1/mcp
모든 요청은 TokLab 사용량 기록에 비용과 함께 작업 로그 및 LLM 로그 옆에 표시됩니다.
usage → 요청별 청구tasks → 상태 및 출력llm logs → 입력 및 출력 토큰
/ 05—가격
TokLab 청구의 실시간 요금, 청구되는 것과 동일한 숫자. 모델이 만드는 것으로 필터링합니다.
요금은 요청마다 잔액에서 차감됩니다. 실패한 요청은 과금되지 않습니다. 구간제 모델은 기본 요율로 표시되며, 요청이 길면 더 높은 구간으로 정산될 수 있습니다.
모든 44 모델 보기/ 06—FAQ
TokLab에 구축하기 전에 개발자들이 묻는 질문입니다.
TokLab은 AI 모델 API 플랫폼입니다. 하나의 TokLab 키는 하나의 기본 URL을 통해 AI 이미지, 동영상, LLM, 음성 모델 60개 이상을 호출합니다. USD 잔액을 충전하고, 호출하기 전에 각 모델의 가격을 확인하며, 성공한 요청만 비용을 지불합니다.
구독 없음, 월간 최소값 없음으로 종량제 결제입니다. 각 모델은 자체 단위로 청구됩니다: 백만 토큰당, 이미지당, 동영상 초당 또는 음성 분당. TokLab의 요금은 청구에서 실시간으로 제공되며, 실패한 작업은 $0이고, 크레딧은 만료되지 않습니다.
코드가 이미 OpenAI, Anthropic 또는 Gemini 끝점을 호출하는 경우 기본 URL과 키를 변경하고 나머지는 유지합니다. 이미지, 동영상, 음성 모델은 하나의 TokLab 작업 API를 공유합니다: 요청을 제출하고, 작업 ID를 받고, 결과를 폴링합니다.
Seedance 2.5, Veo 3.1, Kling 4.0 같은 동영상 모델; GPT Image 2.5, Nano Banana, Midjourney 같은 이미지 모델; GPT-6, Claude Opus 5.5, Gemini 같은 언어 모델; 음성용 Whisper-1입니다. TokLab 모델 페이지는 실시간 가격이 있는 모든 모델을 나열합니다.
TokLab은 청구하지 않습니다. 응답은 모든 모델에서 동일한 의미를 가진 오류 코드를 전달하며, 다음 단계가 있습니다: 재시도, 매개변수 수정, 크레딧 추가 또는 다른 모델 시도. 모든 모델이 동일한 키를 사용하므로 다른 모델로 폴백하는 것은 한 필드 변경입니다.
TokLab의 일부 모델은 하나 이상의 가격 등급이 있습니다. 모델 이름에 등급을 추가합니다(예: gpt-image-2:<tier>). 동일한 키가 더 낮은 요금을 청구합니다. 등급 요청은 다른 등급으로 이동하지 않으므로 선택하지 않은 가격으로 청구되지 않습니다.
예. Claude Code 및 Codex CLI는 TokLab 모델에서 실행되며 잔액에 청구됩니다. TokLab MCP 서버는 또한 Claude Code, Cursor 및 기타 MCP 클라이언트가 이미지 및 동영상 모델을 나열하고, 가격을 읽고, 키로 작업을 제출할 수 있게 합니다.
카드, PayPal 또는 암호화폐로 충전합니다. 암호화폐 충전은 2% 보너스를 추가합니다. 자동 충전을 켜면 TokLab은 잔액이 선택한 임계값 아래로 떨어지면 저장된 카드를 청구하므로 실행 중인 앱이 크레딧 부족으로 중지되지 않습니다.
/ 07—블로그
AI 이미지·동영상·모델 API에 대한 가이드, 비교, 심층 분석.

API 가격
GPT Image 2.5의 이미지 출력은 100만 토큰당 $30입니다. 실제 생성 결과를 측정하니 1024×1024 한 장의 OpenAI 비용은 low 약 $0.006부터 max 약 $0.21까지였습니다.

Flare
GPT Image 2.5 Flare와 Sunburst에 같은 프롬프트를 넣었습니다. 비교한 각 품질의 토큰 수는 같았고, 한 경로에서는 Sunburst가 느렸으며 이미지 결과는 비슷했습니다.