OpenAI는 단순한 토큰당 비용 지표 너머에서 기업들이 AI 투자에 대한 경제적 가치를 측정할 수 있도록 돕기 위해 "달러당 유용한 지능"이라는 프레임워크를 제시했습니다. 이 기사는 성공을 도입률뿐만 아니라 수행된 작업, 신뢰성, 확장성으로 측정해야 한다고 주장합니다.
점수표는 AI가 의미 있는 작업을 완료하는지, 재시도 및 인간 검토를 포함한 성공적인 작업당 전체 비용, 품질 추적을 통한 신뢰성, 그리고 규모 확대 시 가치가 향상되는지 등 네 가지 주요 영역을 평가합니다. OpenAI는 Sol, Terra, Luna 티어를 포함하는 최근 출시된 GPT-5.6 모델 패밀리를 이 방정식을 최적화한 사례로 강조했습니다. Artificial Analysis Coding Agent Index에서 최대 추론 모드로 설정된 GPT-5.6 Sol은 주요 경쟁사보다 출력 토큰을 54% 더 적게 사용하며 새로운 최첨단 기록을 세웠습니다. 이 프레임워크는 저비용 모델은 더 많은 시도가 필요할 수 있는 반면, 능력이 뛰어난 모델은 한 번의 처리로 결과를 제공할 수 있어 전체 컴퓨팅 및 검토 시간을 줄인다고 강조합니다.
OpenAI는 이 지표를 CFO들이 AI 가치가 생산 비용보다 빠르게 성장하는지 결정하는 방법으로 제시하며, 작업 비용을 낮추고 능력을 높여 AI를 더 유용하게 만드는 것을 목표로 합니다.