B
오픈AI 비용 부서 할당 엔진
4.20
Derivation Chain
Step 1
오픈AI 159조원 투자 유치·AI 인프라 확대
→
Step 2
기업 AI API 사용량 급증
→
Step 3
AI API 비용의 부서·프로젝트별 배분 정산
Problem
직원 20-200인 IT 기업에서 OpenAI, Claude 등 다수 AI API를 사용할 때, 하나의 조직 계정으로 통합 결제하면서 부서·프로젝트별 실제 사용량 기반 비용 배분이 불가능하다. 재무팀이 월말 정산에 3-5일을 수작업 엑셀로 소비하며, 배분 기준 불명확으로 부서 간 분쟁이 분기당 평균 2-3건 발생한다.
Solution
OpenAI·Anthropic·Google 등 주요 AI API의 사용 로그를 API 키 또는 프록시 게이트웨이 방식으로 수집하고, 부서·프로젝트·개인별 토큰 사용량과 비용을 실시간 대시보드로 시각화한다. 월말 자동 정산 리포트 생성, 예산 초과 알림, 슬랙 연동 비용 알림 기능을 제공한다.
NUMR-V Scores
NUMR-V Scoring System
| N Novelty | 1-5 | How uncommon the service is in market context. |
| U Urgency | 1-5 | How urgently users need this problem solved now. |
| M Market | 1-5 | Market size and growth potential from proxy indicators. |
| R Realizability | 1-5 | Buildability for a small team with realistic constraints. |
| V Validation | 1-5 | Validation signal quality from competition and demand data. |
SaaS N=.15 U=.20 M=.15 R=.30 V=.20
Senior N=.25 U=.25 M=.05 R=.30 V=.15
Feasibility (74%)
Data Availability
19.4/25
Feasibility Breakdown
| Tech Complexity | / 40 | Difficulty of core implementation stack. |
| Data Availability | / 25 | Practical availability and cost of required data. |
| MVP Timeline | / 20 | Expected time to ship a usable MVP. |
| API Bonus | / 15 | Bonus for viable public API leverage. |
Market Validation (76/100)
Validation Breakdown
| Competition | / 20 | Signal quality from competitor landscape. |
| Market Demand | / 20 | Demand proxies from search and mention patterns. |
| Timing | / 20 | Fit with current shifts in tech, behavior, and regulation. |
| Revenue Signals | / 15 | Reference evidence for monetization viability. |
| Pick-Axe Fit | / 15 | How well the concept serves participants in a trend. |
| Solo Buildability | / 10 | Practicality for lean-team implementation. |
Technical Requirements
백엔드 [medium]
프론트엔드 [low]
인프라 [low]