사용한 만큼 지불 - AI Model Orchestration and Workflows Platform
적절한 감독 없이 AI 비용은 빠르게 통제 불능 상태가 될 수 있습니다. 이 기사에서는 AI 토큰 사용 및 비용 관리에 도움이 되는 Prompts.ai, Finout, CAST AI, Holori 및 Zesty의 5가지 플랫폼을 비교합니다. 이러한 도구는 세부적인 수준에서 비용을 추적하고, 팀이나 프로젝트에 예산을 할당하고, 지출 제어를 자동화합니다. 주요 기능에는 실시간 알림, 자세한 비용 귀속, Jira 또는 Slack과 같은 워크플로와의 통합이 포함됩니다. 토큰 수준 추적, 인프라 최적화, 자동화된 비용 관리 등 우선순위에 따라 적합한 플랫폼을 선택하세요.
각 플랫폼은 상세한 토큰 추적부터 인프라 수준 최적화에 이르기까지 귀하의 필요에 따라 고유한 장점을 제공합니다. 해당 기능에 대해 자세히 알아보려면 계속 읽어보세요.
AI 토큰 관리 플랫폼 비교: 기능 및 최상의 사용 사례
Prompts.ai는 35개 이상의 AI 모델에서 원활하게 작동하는 통합 TOKN 크레딧 시스템을 통해 토큰 추적의 복잡한 작업을 단순화합니다. 팀은 각 모델의 사용량 지표를 저글링하는 대신 모든 활동을 USD로 변환하는 단일 크레딧 유형을 사용하여 명확하고 일관된 재무 보고를 보장합니다. 이 플랫폼은 모델, 프로젝트, 조직 및 API 키 간의 상호 작용을 꼼꼼하게 기록하여 리소스 소비에 대한 자세한 분석을 제공합니다.
실시간 FinOps 계층은 토큰 사용을 비즈니스 결과에 직접 연결합니다. 사용자 정의 가능한 대시보드를 통해 비용 요인을 쉽게 찾아낼 수 있으므로 팀은 지체 없이 비효율성을 해결할 수 있습니다. 이러한 세부적인 추적을 통해 모든 팀과 프로젝트에 걸쳐 정확한 비용 할당이 보장됩니다.
TOKN 풀링 기능은 재무팀이 지출 한도를 적용하면서 부서 간에 중앙 예산을 분배할 수 있도록 하여 비용 할당을 한 단계 더 발전시킵니다. 마케팅, 고객 지원, 제품 개발 등 무엇이든 공유 토큰 리소스를 정확하게 할당할 수 있습니다. 하드 캡은 단일 팀의 과도한 지출을 방지하고 시스템은 모든 AI 상호 작용에 대한 완전한 감사 추적을 유지합니다. 이를 통해 재무 및 보안 팀은 사용량을 효과적으로 모니터링하고 검토하는 데 필요한 데이터를 제공하여 엄격한 재무 감독을 보장합니다.
선불 모델을 사용하면 Prompts.ai는 TOKN 크레딧이 고갈되면 자동으로 AI 처리를 중단하여 예상치 못한 요금이 발생할 위험을 제거합니다. 이 종량제 방식은 수동 개입 없이도 예산이 준수되도록 보장합니다. 처음부터 팀은 최대 재정적 노출을 명확하게 이해하여 마음의 평화와 재정적 명확성을 제공합니다.
Finout은 다양한 서비스 전반에 걸쳐 청구 단위를 토큰으로 변환하여 비용 추적을 단순화합니다. 이 통합 접근 방식은 AWS Bedrock, Azure OpenAI 및 GCP Vertex AI에 적용되므로 공급자에 관계없이 병렬 비교가 가능합니다. 비용은 입력, 출력 및 특수 토큰(예: 배치 또는 캐시된 토큰)과 같은 범주로 분류됩니다.
For providers that don’t support detailed tagging, Finout's LLM Proxy adds metadata (such as team, feature, and environment) to each API call. This metadata links usage data with cost data using project IDs, enabling precise attribution to specific features or products.
이 프로세스는 비용 할당을 위한 일관되고 정확한 프레임워크를 보장합니다.
가상 태그(VTags)를 통해 Finout은 AI를 사용하여 팀, 사업부 또는 기능에 비용을 할당합니다. 코드 변경이나 에이전트가 필요하지 않습니다. 태그가 지정되지 않은 리소스도 고려하여 재무팀의 주요 과제를 해결할 수 있습니다. FairShare 비용 공식은 실제 자원 사용량에 따라 할인이 공정하게 분배되도록 보장합니다.
기업 사용자는 비용 할당에서 최대 98%의 정확성을 달성하여 적용 범위를 80%에서 96%로 높이고 낭비를 90% 더 빠르게 식별한다고 보고했습니다. MegaBill 통합은 멀티 클라우드 AI 비용을 하나의 통합 보기로 통합하여 100% 비용 할당과 단위 경제성에 대한 명확한 통찰력을 제공합니다.
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"Finout의 뛰어난 비용 할당 세분화는 클라우드 지출에 대한 전례 없는 통찰력을 제공하는 귀중한 자산이었습니다." - Vijay Kurra, 수석 클라우드 FinOps & 분석
Finout은 Jira, ServiceNow, Slack 및 Microsoft Teams와 같은 일상적인 도구에 비용 책임을 통합하여 할당 이상의 기능을 제공합니다. 코드나 에이전트가 필요 없는 통합은 단일 API 키를 사용하여 전체 기술 스택에 연결하여 멀티 클라우드 환경, Kubernetes 및 AI 서비스 전반의 지출 관리를 하나의 응집력 있는 보기로 간소화합니다. 이러한 통합을 통해 비용 경고, 컨텍스트 및 작업 항목이 기존 워크플로에 원활하게 들어맞도록 보장됩니다.
이 플랫폼은 수동 방법보다 10배 더 빠르게 보고서를 제공하고 3배 더 빠르게 사용량을 추적합니다. 팀은 이상 탐지 임계값을 설정하여 밤새도록 월예산을 소모할 수 있는 폭주 토큰 루프와 같은 문제가 재정적 재난으로 확대되기 전에 이를 포착할 수 있습니다.
CAST AI는 AI 워크로드를 주도하는 기본 인프라를 대상으로 비용 관리에 집중적인 접근 방식을 취합니다. 타사 토큰을 모니터링하는 대신 GPU 및 Kubernetes 클러스터를 감시하여 인프라 수준에서 비용을 최적화합니다.
플랫폼은 클러스터, 워크로드, 네임스페이스 및 사용자 지정 할당 그룹별로 비용을 구성하므로 특정 연구 팀 또는 프로젝트에 대한 GPU 비용을 정확히 찾아낼 수 있습니다. 60초마다 비용 데이터가 새로 고쳐지므로 컴퓨팅 지출에 대한 통찰력을 거의 실시간으로 얻을 수 있습니다. 또한 프로비저닝된 리소스와 요청된 리소스 간의 차이를 계산하여 유휴 CPU 및 메모리 용량에 낭비되는 비용을 노출시켜 비효율성을 식별합니다. 이 방법은 해당 비용 뒤에 있는 루트 컴퓨팅 리소스를 처리하여 토큰 수준 추적을 보완합니다.
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"CAST AI의 모니터링은 모든 비용을 한곳에서 보여주며 클러스터, 워크로드, 네임스페이스 등 K8s 개념별로 세분화할 수 있습니다." - 캐스트 AI
CAST AI doesn’t stop at cost tracking - it also automates infrastructure optimization. By using 95th percentile CPU and 99th percentile RAM metrics, the platform automatically rightsizes containers. It also manages Spot Instances with automated fallback to on-demand nodes, eliminating the need for manual intervention. Workload Autoscaling further simplifies capacity planning by dynamically adjusting resources.
빈 패킹 기능은 워크로드를 더 적은 수의 노드에 통합하는 동시에 빈 노드를 폐기하여 리소스가 효율적으로 사용되도록 합니다. 비용 이상 감지는 또 다른 제어 계층을 추가하여 통제 불능 상태가 되기 전에 학습 루프 폭주와 같은 예상치 못한 지출 급증에 대한 경고를 보냅니다.
In 2024, Akamai reported 40-70% savings on cloud costs and improved engineering productivity after adopting CAST AI’s automation.
"I had an aha moment – an iPhone moment – with Cast. Literally two minutes into the integration, we saw the cost analytics, and I had an insight into something I had never had before." - Dekel Shavit, Sr. Director of Engineering, Akamai
"I had an aha moment – an iPhone moment – with Cast. Literally two minutes into the integration, we saw the cost analytics, and I had an insight into something I had never had before." - Dekel Shavit, Sr. Director of Engineering, Akamai
CAST AI는 AWS(EKS), Google Cloud(GKE), Azure(AKS) 및 온프레미스 설정과 같은 주요 클라우드 제공업체와 원활하게 통합됩니다. 읽기 전용 에이전트 또는 에이전트 없는 Cloud Connect를 사용하여 Grafana와 같은 모니터링 도구에 비용 지표를 제공합니다.
Yotpo achieved a 40% reduction in cloud costs by leveraging CAST AI’s automated Spot Instance management.
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"Cast AI를 사용하면서 우리는 아무것도 하지 않았습니다. 여기서는 많은 인적 자원과 시간이 절약되었습니다. 매우 좋은 경험이었습니다. 그리고 비용 측면에서도 고도로 최적화되었습니다." - Achi Solomon, Yotpo DevOps 이사
The platform’s cost monitoring is available free of charge for unlimited clusters, regardless of their size. It doesn’t require billing data access, instead using public cloud pricing to estimate expenses.
Holori는 개별 토큰 수준에서 비용을 추적하여 AI 비용에 대한 자세한 분석을 제공합니다. OpenAI, Anthropic 및 Google과 같은 제공업체 전체에서 입력 토큰, 출력 토큰, 모델 유형, 모델 계층 및 요청 수를 모니터링합니다. 가격이 크게 달라질 수 있으므로 이러한 정확성은 매우 중요합니다. 예를 들어 Anthropic Claude Opus 4.1은 백만 입력 토큰당 $15.00를 청구하지만 출력 토큰에는 $75.00를 청구합니다. 이는 5배의 차이입니다. 마찬가지로 Google Gemini Pro는 입력 토큰과 출력 토큰 사이에 8배의 격차를 나타냅니다(100만 개 토큰당 1.25달러 대 10.00달러).
Holori는 AI API 및 GPU 컴퓨팅 비용을 단일 대시보드에 통합하여 AI 관련 비용에 대한 포괄적인 보기를 제공합니다.
Holori는 "가상 태깅" 기능을 통해 비용 할당을 단순화하여 대부분의 AI API에 기본 태깅이 없다는 일반적인 문제를 해결합니다. 이 시스템은 DevOps 수정 없이 공급자 전체에 일관된 태그 지정 규칙을 적용합니다. 드래그 앤 드롭 방식의 조직도를 사용하여 특정 프로젝트, 팀 또는 부서에 비용을 쉽게 할당할 수 있습니다. 공유 리소스의 경우 정확한 배분을 위해 비용을 백분율로 나눌 수 있습니다.
2025년까지 FinOps 실무자에게 클라우드 비용 할당이 두 번째로 높은 우선순위로 확인됨에 따라 Holori의 도구는 정확한 지불 거절 및 쇼백 모델에 대한 증가하는 수요를 충족합니다.
Holori는 프로젝트 이름, 비용 센터 또는 환경을 사용하여 비용 태그 지정을 자동화하여 일관성을 보장하고 시간을 절약합니다. ML 기반 이상 탐지 기능은 비정상적인 지출 패턴을 실시간으로 식별하여 예상치 못한 비용 급증을 방지합니다. 예산 한도 및 비용 임계값에 대한 알림은 Slack 또는 이메일을 통해 전송되어 지속적으로 알려드립니다.
플랫폼의 공급자 태그 변환기는 AWS, GCP 또는 OCI의 기존 태그를 Holori의 가상 태그로 변환하여 하이브리드 설정 전반에 걸쳐 균일성을 보장합니다. 또한 홀로리는 프리미엄 모델을 불필요하게 사용하는 등의 비효율성을 강조합니다. 예를 들어, 프리미엄 모델의 비용은 백만 토큰당 15~75달러인 반면, 경제 모델은 토큰 백만 개당 0.25~4달러로 잠재적으로 50~100배의 절감 효과를 나타냅니다.
Holori는 기존 FinOps 워크플로에 원활하게 통합되어 AI 및 클라우드 인프라 비용을 연결합니다. 인프라 비용과 리소스 관계를 시각적으로 매핑하므로 비용 구조를 더 쉽게 이해할 수 있습니다. 실시간 임계값 모니터링은 갑작스러운 AI 비용 증가가 확대되기 전에 이를 파악하는 데 도움이 되며, 모델별 속성은 GPT-4와 같은 고비용 모델에서 더 저렴한 옵션으로 간단한 작업을 전환할 수 있는 기회를 식별합니다.
Zesty는 AI 워크로드의 효율성을 높이기 위해 클라우드 리소스 조정을 자동화함으로써 차별화됩니다. AI 기반 알고리즘은 과거 및 실시간 사용 패턴을 모두 분석하여 수동 입력이 필요 없이 리소스를 자동으로 조정합니다. Commitment Manager는 변화하는 사용 패턴에 적응하는 소액 저축 계획의 동적 포트폴리오를 처리하여 장기 계약과 관련된 위험을 제거합니다.
또한 이 플랫폼은 워크로드 수요에 맞춰 컨테이너 수준에서 CPU 및 메모리 할당을 미세 조정하는 Pod Rightsizing을 제공합니다. 또한 PV AutoScaling은 지속적인 볼륨 용량이 실시간으로 조정되도록 보장합니다. AI 워크로드를 위해 스팟 인스턴스를 활용하는 조직의 경우 Zesty의 스팟 보호 기능은 중단이 발생하기 최대 40초 전에 포드를 새 노드로 마이그레이션합니다.
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"간단한 통합과 노력 없이 컴퓨팅 비용을 53% 절감할 수 있었습니다." - Roi Amitay, DevOps 책임자
Zesty는 최적화를 넘어 기존 클라우드 환경에 쉽게 통합되어 비용 절감을 제공합니다. Kubernetes 환경을 모니터링하는 읽기 전용 에이전트를 통해 AWS 및 Azure 계정에 직접 연결됩니다. 온보딩 프로세스는 단 몇 분만에 신속하게 완료되며, 사용자는 비용 및 사용 보고서를 연결한 후 10일 이내에 상당한 절감 효과를 누리는 경우가 많습니다. 중요한 것은 Zesty가 민감한 디스크 데이터에 액세스하거나 애플리케이션 코드를 변경할 필요 없이 AI 모델을 호스팅하는 클라우드 인프라를 관리한다는 것입니다.
Blake Mitchell, VP of Engineering, implemented Zesty's Kubernetes optimization tools and achieved a 50% reduction in their cluster’s node count. The platform is SOC 2 compliant and uses success-based pricing, charging 25% of the savings generated - you only pay when it delivers cost reductions. For the Commitment Manager, a minimum monthly on-demand EC2 spend of $7,000 is required.
Every platform in this comparison brings its own set of advantages and trade-offs when it comes to token tracking and cost management. Choosing the right one depends on whether your priorities lean toward instant cost visibility, seamless workflow integration, or automated expense management. Below is a breakdown of each platform’s standout features and limitations.
Prompts.ai는 플랫폼에 직접 내장된 실시간 FinOps 도구로 유명합니다. 종량제 방식의 TOKN 신용 시스템은 구독료를 없애고 모델과 메시지 전반에 걸쳐 정확한 지출 가시성을 제공합니다. 거버넌스, 비용 추적, 성능 비교를 하나의 보안 인터페이스에 결합함으로써 팀이 중복되는 도구를 줄이는 데 도움이 됩니다.
Finout은 여러 클라우드 제공업체의 비용 데이터를 통합하여 AI 및 인프라 비용에 대한 통합된 보기를 제공하는 데 탁월합니다. 그러나 토큰 수준 추적에만 집중하는 팀의 경우 더 넓은 범위가 불필요하다고 느낄 수 있습니다.
CAST AI는 토큰별 분석보다는 리소스 최적화에 중점을 두고 Kubernetes 환경의 인프라 비용 관리에 적합합니다.
Holori는 다양한 클라우드 제공업체에 걸친 예측 및 경고 도구를 사용하여 예산 계획의 우선순위를 정합니다. 사전 예방적인 비용 관리에서는 빛을 발하지만 실시간 토큰 수준 통찰력이 부족합니다.
Zesty leverages automation to align cloud expenses with outcomes through a success-based pricing model. Its strength lies in automated adjustments for cloud costs, but it doesn’t provide the granular tracking of individual AI token usage.
아래 표에는 보다 명확한 비교를 위해 각 플랫폼의 핵심 속성이 강조되어 있습니다.
이러한 비교는 AI 관련 지출을 최적화하기 위해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있는 명확한 기반을 제공합니다.
AI 토큰 비용 관리는 다양한 팀 규모와 요구 사항에 맞는 맞춤형 솔루션이 필요한 미묘한 문제입니다. 소규모 팀은 간단한 종량제 TOKN 신용 시스템과 35개 이상의 모델에 대한 실시간 추적을 제공하는 Prompts.ai와 같은 도구의 이점을 누릴 수 있습니다. 이 접근 방식은 여러 도구를 저글링하는 복잡성을 피하는 데 도움이 되므로 린 운영에 이상적입니다.
대기업의 경우 포괄적인 감독을 달성하는 데 초점이 맞춰집니다. Finout과 같은 플랫폼은 타사 LLM API 및 클라우드 인프라에 대한 지출을 통합하여 대규모 조직에 필요한 통합 가시성을 제공하는 데 탁월합니다. 반면에 DevOps 팀은 게이트웨이 수준에서 거버넌스를 지원하는 도구를 고려해야 하며, 프로덕션 단계에서 비용이 증가하기 전에 과도한 비용을 효과적으로 억제해야 합니다.
세분화된 기여는 비용 관리 퍼즐의 또 다른 중요한 부분입니다. 어떤 워크플로우가 가장 리소스 집약적인지 분석함으로써 팀은 보다 현명한 결정을 내릴 수 있습니다. 즉, 간단한 작업을 예산 친화적인 모델로 라우팅하고 복잡한 시나리오에 대해 더 높은 비용의 옵션을 예약할 수 있습니다. 예를 들어, Notion의 Braintrust 사용으로 개발 속도가 하루 3개 문제에서 30개로 10배 증가했습니다. 이 예는 사려 깊은 전략이 비용 제어와 리소스 할당을 모두 간소화할 수 있는 방법을 강조합니다.
비용 추적을 개발 워크플로에 통합하면 효율성이 더욱 향상됩니다. 토큰 모니터링과 신속한 버전 관리 및 평가 게이트와 같은 기능을 결합한 플랫폼을 사용하면 팀은 배포 전에 비용 회귀를 조기에 식별할 수 있습니다. 지연 시간이 짧은 환경을 위한 SDK 로깅이든 캐싱 개선을 위한 게이트웨이 프록시든 도구 선택은 아키텍처에 맞춰야 합니다.
AI 비용 절감은 가시성, 기여도, 자동화라는 세 가지 주요 요소에 달려 있습니다. 논의된 각 플랫폼은 이 과제의 고유한 측면을 다루므로 중복 도구 최소화, 인프라 미세 조정 또는 여러 클라우드 제공업체의 예산 관리 등 특정 목표에 따라 올바른 플랫폼을 선택하는 것이 다릅니다.
AI 플랫폼을 사용하면 다양한 모델, 기능 및 팀에서 토큰이 사용되는 방식에 대한 심층적인 통찰력을 제공하여 토큰 사용을 더 쉽게 관리하고 비용을 제어할 수 있습니다. 이러한 상세한 추적을 통해 기업은 비용이 더 많이 드는 영역을 정확히 찾아내고, 작업 흐름을 간소화하며, 리소스를 보다 효과적으로 할당할 수 있습니다.
이러한 플랫폼 중 다수에는 실시간 분석 및 비용 분석이 포함되어 있어 조직이 지출 패턴을 면밀히 관찰하고 정보에 입각한 선택을 할 수 있습니다. 비용 경고, 사용량 한도, 모델 라우팅 제어와 같은 도구를 사용하면 예산을 유지하면서 효율성을 높일 수 있습니다. 이러한 기능은 기업에 AI 비용에 대한 투명성과 통제력을 높여 보다 스마트한 리소스 할당과 향상된 재무 성과로 이어집니다.
AI 비용 관리 플랫폼을 선택할 때는 상세한 토큰 수준 추적, 실시간 비용 모니터링 및 사용자 정의 가능한 경고를 제공하는 도구에 집중하세요. 이러한 기능은 비용을 통제하는 데 필수적입니다. 특히 토큰, API 호출 또는 GPU 사용량을 기준으로 비용이 청구되는 AI 모델을 처리할 때 비용이 빠르게 통제 불능 상태가 될 수 있습니다.
예산 관리, 세분화된 비용 귀속, 예측 분석 기능을 갖춘 플랫폼을 선택하는 것도 중요합니다. 이러한 기능은 향후 비용을 예측하고, 예산 초과를 방지하고, 리소스를 보다 효과적으로 할당하여 AI 워크플로의 효율성과 관리 용이성을 유지하는 데 도움이 됩니다.
AI 플랫폼의 자동화는 AI 관련 비용의 중요한 원인이 되는 토큰 사용에 대한 실시간 추적 및 심층적인 통찰력을 제공함으로써 비용 관리에 중요한 역할을 합니다. Prompts.ai와 같은 플랫폼을 사용하면 조직은 토큰 소비를 면밀히 관찰하고 비효율성을 찾아내며 비용이 증가하기 전에 필요한 조정을 수행할 수 있습니다.
자동화를 통해 기업은 사용량 한도 설정, 비정상적인 활동에 대한 경고 수신, 현재 수요에 따라 리소스를 동적으로 재할당하는 등 보다 스마트한 비용 관리 방식을 채택할 수 있습니다. 수동 개입의 필요성을 줄이고 상세한 가시성을 제공함으로써 자동화는 AI 운영을 효율적이고 예산 친화적으로 유지하여 예상치 못한 재정적 놀라움의 가능성을 줄이는 데 도움이 됩니다.
