B
오픈AI 비용 부서 할당 엔진
4.20
파생 체인
단계 1
오픈AI 159조원 투자 유치·AI 인프라 확대
→
단계 2
기업 AI API 사용량 급증
→
단계 3
AI API 비용의 부서·프로젝트별 배분 정산
문제
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.
솔루션
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 | 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 (74%)
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 (76/100)
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]
프론트엔드 [low]
인프라 [low]