PC에 Ollama와 ComfyUI를 설치하고 나니 AI를 쓰는 재미와 함께 전기요금도 궁금해졌습니다. 인터넷으로 AI 서비스를 이용할 때는 구독료가 눈에 보이는데, 내 PC에서 모델을 실행하면 그 비용이 전기요금에 조금씩 섞여 들어가니까요.
질문을 계속 보내거나 이미지를 쉬지 않고 만들었을 때, PC를 켜두기만 한 상태와 얼마나 차이가 나는지 확인해봤습니다.
이번 PC에서는 유휴 상태가 약 100W, Ollama로 답변을 연속 생성할 때가 약 200W, ComfyUI로 이미지를 연속 생성할 때가 약 220W로 계산됐습니다. 하루 8시간씩 30일 동안 같은 작업을 유지하면 AI 작업 중 PC 본체의 사용량은 월 48~52.8kWh입니다.
PC를 제외한 가정의 기존 사용량을 월 300kWh로 가정했을 때 전기요금 증가분은 약 1만 2,400~1만 3,600원으로 나왔으며, 24시간 계속 실행하는 경우도 뒤에서 따로 계산했습니다.
테스트에 사용한 PC와 프로그램 설정은 다음과 같습니다.
| 항목 | 테스트 환경 |
| CPU | 인텔 코어 울트라 7 265K |
| 그래픽카드 | NVIDIA GeForce RTX 4060 Ti 8GB |
| 메모리 | DDR5 32GB |
| 텍스트 생성 | Ollama / Qwen 3.5 4B, Q4_K_M 양자화 |
| Ollama 실행 조건 | 문맥 길이 4,096, 최대 출력 512토큰, thinking 끔, 답변 완료 후 다음 요청 실행 |
| 이미지 생성 | ComfyUI / Z-Image Turbo, 실행 시 가중치 FP8 설정 |
| 이미지 생성 조건 | 1,024×1,024, 한 번에 1장, 8스텝, CFG 1, 생성할 때마다 시드 변경 |
| 측정 | PC 본체만 IoT 플러그에 연결, HWiNFO 센서 약 1초 간격 기록 |
모니터는 플러그 측정에 포함하지 않았습니다. 전기요금 계산에는 플러그에서 읽은 PC 본체의 소비량을 사용하고, HWiNFO 기록으로 CPU와 GPU의 전력 및 온도를 확인했습니다. HWiNFO에 표시되는 CPU 전력과 GPU 전력만 더하면 메인보드, 메모리, 저장장치, 팬 등에 들어가는 전력과 전원공급장치의 손실이 빠지기 때문입니다.
2026년 10월 28일 저녁에 AI 작업을 실행하지 않은 유휴 상태, Ollama 답변 연속 생성, ComfyUI 이미지 연속 생성 순서로 각각 30분씩 측정했습니다. 모델을 불러오는 준비 과정은 센서 집계 구간에서 제외했고, 플러그 앱은 약 5분 간격으로 캡처해 작업별 소비전력과 사용량을 비교했습니다.
Ollama는 답변을 받은 뒤 다음 질문을 보내도록 반복했고, ComfyUI도 이미지가 완성되면 다음 이미지를 생성하도록 했습니다. 사람이 답변을 읽거나 프롬프트를 고민하는 대기 시간이 거의 없는 조건이라, 평소 가끔 질문하는 사용 방식보다 부하가 오래 이어지는 테스트입니다.
플러그 앱 화면에 표시된 누적 사용량을 구간 전후로 비교하면 다음과 같습니다.
| 작업 | 측정 시각 | 당일 누적 사용량 변화 | 약 30분 사용량 | 환산 평균 전력 |
| 유휴 | 21:24 → 21:54 | 0.04 → 0.09kWh | 약 0.05kWh | 약 100W |
| Ollama 연속 답변 | 21:55 → 22:25 | 0.09 → 0.19kWh | 약 0.10kWh | 약 200W |
| ComfyUI 연속 생성 | 22:27 → 22:57 | 0.20 → 0.31kWh | 약 0.11kWh | 약 220W |
플러그 앱의 누적 사용량은 0.01kWh 단위이고 캡처 화면에는 시각이 분 단위로 표시됩니다. 따라서 평균 전력은 약 100W, 200W, 220W 수준으로 읽는 것이 적절합니다. 이 표는 각 작업의 시작과 종료에 가까운 캡처를 이용한 근삿값이며, 별도의 고정밀 전력계로 30분 평균을 직접 기록한 값은 아닙니다.
캡처 순간의 전력도 유휴 상태에서는 88.7~110.2W, Ollama에서는 187.3~209.7W, ComfyUI에서는 216.4~231.3W로 나타났습니다. 이 범위는 남아 있는 캡처에서 확인한 값입니다. 유휴 구간 끝의 21:54 캡처에는 이미 다음 작업의 워밍업 부하가 반영돼 199.3W가 표시됐으므로, 유휴 상태의 순간 전력 범위에서는 제외했습니다.
유휴 상태와 비교하면 Ollama를 계속 실행할 때 소비전력이 약 두 배로 늘었고, 이미지 생성은 약 2.2배가 됐습니다. 이번 설정에서는 이미지 생성이 가장 많은 전력을 사용했지만, Ollama와의 차이는 약 20W, 비율로는 약 10%였습니다.
CPU와 GPU의 센서 기록을 보면 작업에 따른 변화가 좀 더 드러납니다. 아래 표는 실제 측정 구간만 잘라 집계한 결과이며, 유효 기록 수는 유휴 1,800개, Ollama 1,800개, ComfyUI 1,799개입니다.
| 작업 | CPU 평균 전력 | GPU 평균 전력 | CPU 온도 평균 / 최고 | GPU 온도 평균 / 최고 |
| 유휴 | 33.5W | 23.2W | 45.9 / 55.0℃ | 38.0 / 39.4℃ |
| Ollama 연속 답변 | 46.3W | 119.9W | 50.9 / 59.0℃ | 53.5 / 54.5℃ |
| ComfyUI 연속 생성 | 58.5W | 128.0W | 53.9 / 63.0℃ | 55.7 / 58.0℃ |
GPU 평균 전력은 유휴 상태의 23.2W에서 Ollama 실행 중 119.9W로 크게 올라갔습니다. ComfyUI에서는 GPU가 평균 128.0W를 사용했고, CPU 패키지 평균 전력도 Ollama보다 약 12W 높았습니다. 측정한 세 가지 작업 가운데 이미지 생성에서 PC 전체 전력이 가장 높았던 흐름과 맞아떨어집니다. 소음은 별도로 수치 측정을 하지 않아 이번 결과에 포함하지 않았습니다.
이제 사용 시간을 늘려 전기요금으로 바꿔보겠습니다. 계산식은 '소비전력(W) ÷ 1,000 × 하루 사용 시간 × 30일'입니다. Ollama를 약 200W로 하루 8시간 실행한다면 0.2kW × 8시간 × 30일로 월 48kWh가 됩니다.
요금 예시는 PC를 제외한 가정의 기존 사용량 월 300kWh, 주택용 저압, 여름철을 제외한 요금 구간, 별도 할인 없음으로 계산했습니다. 해당 구간은 처음 200kWh까지 120.0원/kWh, 다음 200kWh까지 214.6원/kWh, 400kWh 초과분은 307.3원/kWh이며, 사용량 구간에 따라 기본요금도 달라집니다.
기후환경요금은 9원/kWh를 적용했고, 2026년 4분기 연료비조정요금은 한전 공지의 5원/kWh를 반영했습니다. 여기에 부가가치세 10%와 전력산업기반기금 2.7%를 포함했으며, 결과는 약 100원 단위로 정리했습니다.
| PC 사용 상태 | 하루 8시간 × 30일 사용량 | 가정 전기요금 증가분 | 하루 24시간 × 30일 사용량 | 가정 전기요금 증가분 |
| 유휴 약 100W | 24kWh | 약 6,200원 | 72kWh | 약 18,600원 |
| Ollama 약 200W | 48kWh | 약 12,400원 | 144kWh | 약 48,100원 |
| ComfyUI 약 220W | 52.8kWh | 약 13,600원 | 158.4kWh | 약 53,300원 |
표의 금액은 기존 가정 요금에 PC 사용분이 더해지면서 늘어나는 금액입니다. 하루 8시간 Ollama를 사용하는 예시라면 가정의 총사용량이 300kWh에서 348kWh로 늘고, 계산상 요금은 약 5만 7,760원에서 7만 130원으로 올라갑니다.
24시간 연속 실행하는 경우에는 Ollama와 ComfyUI 모두 총사용량이 400kWh를 넘어가므로, 기본요금과 초과 구간의 단가가 달라져 비용이 8시간 사용의 세 배보다 커집니다.
평소에도 PC를 하루 8시간 켜두는 사람이라면 유휴 상태와 비교한 증가분도 참고하면 좋겠습니다.
위의 월 300kWh 가정에서 같은 시간 동안 유휴 상태를 유지하는 대신 Ollama를 계속 실행하면 월 약 6,200원, ComfyUI를 계속 실행하면 월 약 7,400원이 더해집니다. PC를 새로 켜서 AI 전용으로 사용하는 경우와, 이미 켜둔 PC에서 AI 작업을 추가하는 경우의 비용 차이가 여기서 생깁니다.
이번 RTX 4060 Ti 8GB PC와 설정에서 답을 정리하면, 로컬 AI를 하루 8시간씩 계속 실행할 때 PC 본체의 사용량은 월 약 48~52.8kWh로 환산됐고, 기존 가정 사용량이 월 300kWh인 예시에서는 약 1만 2천~1만 4천원이 더 드는 것으로 계산됐습니다.
문자 그대로 24시간 쉬지 않고 실행한다면 월 약 144~158.4kWh, 같은 요금 조건에서 약 4만 8천~5만 3천원 증가하는 계산입니다.
전력을 가장 많이 사용한 작업은 이미지 생성이었습니다.
다만 사람이 가끔 질문하고 답변을 읽는 동안 PC가 쉬는 사용 방식에서는 이번 연속 생성 조건과 사용량이 달라집니다. 사용 모델이나 이미지 해상도, PC 사양에 따라서도 전력은 바뀌므로, 자신의 이용 시간을 넣어 계산해보면 로컬 AI를 사용하는 데 드는 비용을 좀 더 가깝게 잡을 수 있겠습니다.