"우리 서비스에 AI 기능을 붙이면 얼마나 들까요?" 이 질문에 바로 숫자로 답하기 어려운 이유가 있어요. 같은 '요약 기능'이라도 어떤 데이터를 읽는지, 결과를 누가 어떤 화면에서 확인하는지, 얼마나 정확해야 하는지에 따라 만드는 양이 크게 달라지거든요.
모델 사용료는 이전 글 'LLM API 비용 계산법'에서 따로 정리했어요. 이 글은 그보다 앞 단계인 개발 비용, 즉 견적서의 금액을 정하는 기준을 다뤄요. 기준을 알면 견적서를 비교하기도, 범위를 줄여 작게 시작하기도 쉬워져요.
견적이 업체마다 다르게 나오는 이유
AI 기능 견적은 대개 "AI 기능 1개 = 얼마"처럼 나오지 않아요. AI 모델을 부르는 코드 자체는 길지 않지만, 그 앞뒤로 붙는 일이 훨씬 많기 때문이에요.
- 앞: 어떤 데이터를 모아서, 어떤 형태로 모델에 넘길지
- 뒤: 결과를 어디에 보여 주고, 사람이 어떻게 확인 · 수정하는지
- 바깥: 틀린 답을 어떻게 찾아내고, 모델이 바뀌면 누가 다시 확인하는지
업체마다 이 앞뒤 범위를 다르게 잡으면 금액도 달라져요. 그래서 금액보다 범위가 같은지를 먼저 맞춰 보는 게 좋아요.
금액을 정하는 네 가지
| 기준 | 무엇을 보나 | 금액이 커지는 경우 |
|---|---|---|
| 연결할 데이터 | 어디서 무엇을 읽는지 | 시스템이 여러 개, 형식이 제각각 |
| 화면 · 업무 흐름 | 결과를 누가 어디서 쓰는지 | 확인 · 수정 · 승인 단계가 많음 |
| 정확도 기준 | 얼마나 맞아야 '통과'인지 | 평가 세트를 새로 만들어야 함 |
| 운영 | 출시 뒤 누가 지켜보는지 | 모니터링 · 모델 교체까지 포함 |
연결할 데이터. 이미 정리된 데이터베이스 한 곳을 읽는 것과, 엑셀 파일 · 메일 · 외부 API를 함께 읽는 것은 작업량이 달라요. 데이터를 모델이 읽기 좋은 형태로 다듬는 일도 여기에 들어가요.
화면 · 업무 흐름. 결과를 버튼 하나로 보여 주면 끝나는 기능도 있고, 담당자가 고친 뒤 승인해야 저장되는 기능도 있어요. 사람이 확인하는 단계가 늘수록 화면과 권한 설계가 늘어나요.
정확도 기준. Anthropic 공식 문서는 성공 기준을 '구체적이고 측정할 수 있게' 정하고, 실제 업무와 비슷한 테스트 문항으로 평가하라고 안내해요. OpenAI 공식 가이드도 평가(evals)를 '정해 둔 기준에 맞는지 모델 결과를 확인하는 테스트'로 설명해요. 이 평가 세트를 만드는 데 드는 시간이 견적에 들어가요.
운영. AI 사용료는 토큰(글자 조각) 단위로 쓴 만큼 나가요. Anthropic은 입력 · 출력 토큰 100만 개 단위로 요금을 따로 매기고, 한꺼번에 처리하는 배치 요청은 50% 할인해요. 이 사용료와 별개로, 출시 뒤 답변 품질을 지켜보고 새 모델로 바꿀 때 다시 평가하는 일을 견적에 넣을지 정해야 해요.
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처음부터 네 가지를 모두 크게 잡으면 금액도 기간도 커져요. 저희는 맞춤 개발에 AI 기능을 붙일 때 범위를 기본과 옵션으로 나눠서 이야기해요.
- 기본: 데이터 한 곳, 화면 하나, 사람이 확인하는 단계 하나, 작은 평가 세트
- 옵션: 데이터 추가 연결, 승인 단계, 관리자 통계, 모델 교체 시 재평가
기본으로 먼저 써 보면 "어디에 돈을 더 써야 하는지"가 보여요. 써 보지 않고 정한 옵션보다, 써 본 뒤 고른 옵션이 덜 낭비돼요.
견적 비교할 때 물어볼 질문 5가지
- 어떤 데이터를, 몇 곳에서 읽는 걸로 잡았나요?
- 결과를 사람이 확인 · 수정하는 화면이 포함돼 있나요?
- '잘 된다'는 기준과 평가 문항은 누가 만드나요?
- AI 사용료는 견적에 포함인가요, 따로인가요?
- 출시 뒤 모델이 바뀌면 다시 평가하는 일은 어디에 들어가나요?
이 다섯 가지를 같은 질문으로 물어보면, 금액이 다른 이유가 대부분 드러나요.
정리
AI 기능 개발 비용은 모델 이름보다 데이터 · 화면 · 정확도 기준 · 운영 네 가지에서 정해져요. 범위를 기본과 옵션으로 나누고, 견적마다 같은 질문 다섯 개를 던져 보세요. 비교가 훨씬 쉬워져요.
참고
- Anthropic, Define success criteria and build evaluations: https://platform.claude.com/docs/en/test-and-evaluate/develop-tests
- OpenAI, Working with evals: https://developers.openai.com/api/docs/guides/evals
- Anthropic, Pricing: https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing
웹 · 앱 · 업무 시스템을 만들고 그 위에 필요한 AI를 붙여 운영하는 팀이에요. 회의록 · 계약서 · 기업 분석 AI를 직접 만들어 운영해요.
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