AI 크레딧 재판매 시장: 토큰 브로커가 파는 것의 정체

Who Should Read

비용을 줄이려고 할인 LLM API 크레딧·중계 엔드포인트 도입을 고민하는 스타트업 백엔드 개발자

Core Mechanics

• 토큰 브로커는 세 가지 채널로 판다
  • 직접 영업 메시지, 크레딧 마켓플레이스, 자체 API 엔드포인트가 있다.
  • 영업 문구는 비슷해도 구매자가 받는 것은 크게 다르다.
• 한 판매자는 하루 $100,000 소비를 제안했다
  • 창업자가 받은 영업 메일의 연락처로 구매자인 척 메일을 보냈다.
  • 한 곳이 답했고 비공개 메신저에서 이 제안이 나왔다.
• 판매자는 프로바이더 키를 주지 않고 프록시로 동작한다
  • 글쓴이는 키 풀에서 골라 요청을 전달하는 구조로 본다고 썼다.
  • 글쓴이는 "probably"라고 표현했다.
• 마켓플레이스 설명이 서로 어긋난다
  • AICreditMart 홈페이지는 에스크로 보호 이체를 내세운다.
  • 같은 곳의 약관은 에스크로를 안 하고 크레딧 유효성도 보장 안 한다고 적었다.
• CheapCredits는 전 모델 정가 대비 40% 할인을 내세운다
  • 고객 수요를 모아 대량 계약가를 받는다고 설명하고 풀링 계정으로 요청을 전달한다.
  • 글쓴이는 최상위 고객이 아니면 40% 할인은 매우 드물다고 봤다.

Community Reactions

• 다른 계정을 파는데 모델은 속인다는 의견
  • 최대 98% 할인은 재판매가 아니라 도난 키나 카드, 체험 계정 자동 가입일 거라는 댓글이 있었다.
  • Anthropic 토큰을 사면 Deepseek 응답이 올 수 있다는 의견도 있었다.
• 중간 프록시가 보안 위협이라는 의견
  • 중계 서버에서 TLS가 끝나므로 end-to-end 무결성이 없다는 지적이 있었다.
  • LLM 응답의 bash 같은 툴 호출을 조작하거나 비밀을 빼낼 수 있다는 의견이었다.
• 트래픽 수집이 목적일 수 있다는 의견
  • 경쟁 랩이나 범죄자가 중간자로 실사용 데이터를 모을 수 있다는 댓글이 여러 개 있었다.
  • 증거가 있느냐, 단순한 재판매 시장 아니냐는 반론도 있었다.
• 받는 모델이 진짜인지 검증할 방법을 묻는 댓글
  • 구매한 모델이 실제로 받는 모델인지 확인할 방법이 있느냐는 질문이 나왔다.
  • 평판 없는 제3자에게 데이터를 맡기는 건 해킹을 자초하는 일이라는 의견이 있었다.

How to Apply

• API base URL이 공식 도메인인지 점검하기
  • 오늘 코드·환경변수·설정에서 base URL과 키 발급처를 grep으로 찾는다.
  • 공식 프로바이더 외 중계 주소가 있으면 출처와 계약을 확인한다.
• 중계 사용 시 툴 호출 실행을 승인제로 바꾸기
  • 에이전트가 bash 같은 툴 호출을 자동 실행하지 않게 사용자 확인을 켠다.
  • 중계 응답은 조작될 수 있다고 가정한다.
• 할인 크레딧 구매 전 체크리스트 돌리기
  • 잔액, 계정, 타인 엔드포인트 중 무엇을 파는지 판매자에게 묻는다.
  • 요청 처리 주체와 계정 정지 시 처리 방법도 서면으로 받는다.

Try It

# Claude나 ChatGPT에 그대로 붙여넣는 프롬프트 (글의 구매자 질문을 점검표로 옮긴 버전)

너는 보안 검토자다. 아래는 우리가 검토 중인 할인 AI API 판매 제안이다.
{{판매 제안 내용}}

다음 질문에 대해 제안서에서 확인된 것과 확인 안 된 것을 나눠 표로 정리해줘.
1. 구매 대상이 양도 가능한 잔액인가, 계정인가, 타인의 엔드포인트 접근인가
2. 어떤 제한이 있는가
3. 요청은 누가 처리하는가
4. 업스트림 계정이 정지되거나 용량이 사라지면 어떻게 되는가

제안서에 없는 내용은 추측하지 말고 '확인 불가'로 적어줘.

이어서 해 볼 것: 확인 불가 항목을 판매자에게 보낼 질문 메일로 바꿔달라고 요청해 보자.

Terminology

관련 논문

• Mercury 3: 규모를 키운 diffusion LLM, 초당 1,000토큰 이상

  Diffusion LLM을 40배 키웠더니 속도 4~8배, 품질은 속도 특화 모델 수준

• Timestral: Mistral의 시계열 파운데이션 모델

  209M 파라미터 시계열 모델이 3대 벤치마크 1위, CPU에서도 돌아간다

• DeepSeek V4.1 Flash 1017 (Max) 성능·속도·가격 분석

  DeepSeek V4.1 Flash 1017 Max는 지능 지수 45에 211 tok/s, 입력 $0.30

• LLM 프록시를 직접 안 돌리면 무슨 일이 벌어지는지 어떻게 아나

  자체 LLM 프록시를 세웠더니 키·모델·캐시 미스를 직접 볼 수 있다

• DeepSeek V4.1 Flash 1017: 싼 가격에 1M 컨텍스트를 주는 에이전트용 모델

  DeepSeek V4.1 Flash 1017은 입력 $0.05/M, 1M 컨텍스트의 에이전트용 모델

• DeepSeek-V4.1-Flash-1017 공개: 더 짧게 생각하고 더 빠르게 일하는 에이전트용 모델

  DeepSeek V4.1 Flash 마이너 업데이트로 코딩·에이전트 벤치 점수↑, 실행 시간·출력 길이↓

• Llmspeed: 로컬 LLM 속도를 하드웨어 구매 전에 체감해 보는 시뮬레이터

  GPU·모델을 고르면 로컬 LLM 속도를 미리 체감하게 해 주는 시뮬레이터

Related Resources

• https://vectoral.com/blog/who-are-the-token-brokers
• https://vectoral.com/blog/token-relay-market
• https://arxiv.org/html/2604.08407v1
• https://news.ycombinator.com/item?id=48664223