B
AI 토큰 사용량 부서별 정산
3.20
파생 체인
단계 1
중국 AI 모델 글로벌 토큰 사용량 미국 추월
→
단계 2
기업 내 AI API 사용량 폭증
→
단계 3
AI API 비용의 부서·프로젝트별 귀속 정산 서비스
→
단계 4
정산 데이터 기반 AI 예산 최적화 리포트
문제
AI API를 도입한 중견기업(직원 50-300인)의 재무팀이 월 500만-3,000만원의 AI API 비용을 부서·프로젝트별로 귀속 정산하려면, 각 벤더 대시보드에서 수동으로 사용량을 추출하고 엑셀로 배분하는 데 월 8-16시간이 소요된다. 귀속 기준이 불명확하여 부서 간 비용 분쟁이 분기마다 발생하고, 비용 최적화 기회를 놓쳐 월 15-30% 과다 지출한다.
솔루션
OpenAI·Anthropic·중국 AI 등 멀티벤더 API 키를 연동하면, 토큰 사용량을 부서·프로젝트·개인별로 자동 태깅하여 월별 정산 리포트를 생성한다. 사용 패턴 분석 기반으로 모델 다운그레이드·캐싱·배치 처리 등 절감 기회를 자동 추천하며, 예산 초과 시 실시간 경보를 발송한다.
NUMR-V Scores
NUMR-V Scoring System
| N Novelty | 1-5 | 시장 내 유사 서비스 부재 정도. 경쟁사 0개 = 5, 10+개 = 1 |
| U Urgency | 1-5 | 사용자가 지금 당장 필요로 하는 긴급성. 트렌드 부합 + 시급성 |
| M Market | 1-5 | 타겟 시장의 크기와 성장 가능성. 프록시 지표 기반 (LLM 추정 X) |
| R Realizability | 1-5 | 1-2인이 실현 가능한 정도. 기술 난이도 + 데이터 확보 용이성 |
| V Validation | 1-5 | 시장 검증 통과 여부. 경쟁사 분석 + 수요 프록시 + 타이밍 |
SaaS N=.15 U=.20 M=.15 R=.30 V=.20
Senior N=.25 U=.25 M=.05 R=.30 V=.15
실현성 (70%)
실현성 분석
| 기술 복잡도 | / 40 | 핵심 기술 스택의 난이도. low=40, medium=24, high=10 |
| 데이터 접근성 | / 25 | 필요 데이터의 확보 용이성. user_generated=25 → proprietary=4 |
| MVP 일정 | / 20 | 최소 기능 제품 구축 소요 기간. 2주=20, 1개월=12, 3개월=8 |
| API 보너스 | / 15 | 공공 API 활용 가능 시 보너스. 매칭 API가 있으면 가산 |
시장 검증 (60/100)
검증 분석
| 경쟁 분석 | / 20 | 경쟁사 검색 결과 기반. 적절한 경쟁 존재 = 시장 검증 |
| 시장 수요 | / 20 | 검색량, 뉴스 언급 등 프록시 지표. 실제 수요의 간접 증거 |
| 타이밍 | / 20 | 현재 트렌드와의 부합도. 규제/기술 변화 시점 적합성 |
| 수익 참조 | / 15 | 유사 비즈니스 모델의 수익 사례. 실제 과금 레퍼런스 존재 여부 |
| 곡괭이 적합 | / 15 | 곡괭이 전략 부합도. 도구/인프라 제공 관점 적합성 |
| 1인 구축 | / 10 | 혼자서 MVP 구축 가능 여부. 외부 의존성 최소화 정도 |
기술 요구사항
백엔드 [medium]
데이터 파이프라인 [medium]
프론트엔드 [low]