AI 에이전트 가격 책정 지표: 대화 vs 실행 vs 작업

AI 에이전트 가격 책정 지표는 빠른 답변, 긴 대화, 다단계 실행 또는 완료된 작업에 대해 제품이 공정하게 요금을 부과하는지 결정합니다. 챗봇, 에이전트 및 워크플로우 개발자에게 가격 책정 단위는 단순한 패키징 세부 사항이 아니라 마진 결정입니다.

에이전트 사용은 실험에서 벗어나 실제 생산 워크플로우로 이동하고 있습니다. LangChain의 AI 에이전트 현황 보고서에 따르면 응답자의 57%가 에이전트를 생산에 사용하고 있으며, 거의 89%가 에이전트에 대한 관찰 가능성을 구현했습니다. 사용이 해당 단계에 도달하면, “AI 포함”이라는 단일 요금제가 경량 사용자와 고급 사용자 간의 실제 비용 차이를 숨길 수 있습니다.

AI 에이전트 가격 책정 지표가 중요한 이유

전통적인 SaaS 가격 책정은 종종 좌석, 작업 공간 또는 기능 액세스로 시작합니다. AI 에이전트는 또 다른 층을 추가합니다: 모든 프롬프트, 응답, 도구 호출, 검색 단계, 대체, 모델 선택은 동일한 고객을 서비스하는 비용을 변경할 수 있습니다.

제공자 가격 책정 페이지에서 OpenAI가 그리고 인류학적 패턴이 명확해집니다: 입력 토큰, 출력 토큰, 캐시된 입력, 도구 사용, 긴 컨텍스트 및 특별 처리 모드가 모두 비용에 영향을 미칠 수 있습니다. Bessemer의 AI 가격 책정 및 수익화 플레이북 비즈니스 수준에서 동일한 문제를 프레임화합니다: AI 제공에는 실질적인 단위 비용이 있으므로 가격 책정은 이러한 비용을 고려하면서 고객 가치를 포착해야 합니다.

이것이 가격 책정 지표가 중요한 이유입니다. 지표는 고객이 이해하는 것, 제품 팀이 측정할 수 있는 것, 그리고 과도한 사용이 공정하게 가격 책정되는 방식을 결정합니다.

빌더들이 일반적으로 비교하는 세 가지 지표

1. 대화

대화는 사용자에게 보이는 채팅 스레드 또는 세션입니다. 제품이 채팅 중심이고 고객이 기술적 실행이 아닌 세션으로 생각할 때 잘 작동합니다.

대화 가격 책정은 지원 어시스턴트, 판매 챗봇, FAQ 봇, 온보딩 어시스턴트 및 내부 지식 채팅에 적합합니다. 설명하기 쉽습니다: 고객은 팀 또는 사용자가 시작한 AI 대화에 대해 비용을 지불합니다.

위험은 대화가 크게 달라질 수 있다는 것입니다. 두 메시지 FAQ와 40턴 문제 해결 세션은 제한, 계층 또는 초과 논리를 추가하지 않으면 모두 “하나의 대화”로 간주됩니다.

2. 에이전트 실행

에이전트 실행은 에이전트 계획의 한 번의 실행을 의미합니다. 여기에는 추론 단계, 도구 호출, 검색, 모델 폴백, API 호출 또는 핸드오프 로직이 포함될 수 있지만 명확한 시작과 끝이 있습니다.

실행 기반 가격 책정은 연구 에이전트, 워크플로우 에이전트, 코딩 어시스턴트, 리드 강화 흐름, 문서 검토 에이전트 및 제한된 작업을 수행하는 내부 어시스턴트에 적합합니다. 이는 대화 가격 책정보다 더 정확하며 시스템이 실제로 실행하는 작업에 매핑됩니다.

위험은 설명 가능성입니다. 고객은 한 요청이 하나의 실행을 생성한 이유와 다른 요청이 다섯 개를 생성한 이유를 알지 못할 수 있습니다. 이 메트릭을 선택하면 실행 횟수를 명확히 표시하고 새로운 실행을 시작하는 기준을 정의하십시오.

3. 작업 또는 결과

작업 또는 결과는 고객이 중요하게 생각하는 결과입니다: 티켓 해결, 문서 처리, 리드 자격 부여, 보고서 생성 또는 워크플로우 완료.

이는 AI 사용을 가치와 연결하기 때문에 종종 가장 강력한 비즈니스 메트릭입니다. 지원 팀은 실제로 “토큰”을 원하지 않습니다. 대신 티켓 감소, 더 빠른 응답 및 더 깨끗한 에스컬레이션을 원합니다. 영업 팀은 자격을 갖춘 리드, 강화된 기록 및 후속 초안을 원합니다.

위험은 내부 변동성입니다. 완료된 두 작업은 매우 다른 양의 AI 작업을 요구할 수 있습니다. 결과에 따라 가격을 책정하는 경우 고객이 보는 메트릭 아래에 비용 신호를 유지하여 무거운 작업이 조용히 마진을 소모하지 않도록 하십시오.

올바른 AI 에이전트 가격 책정 메트릭 선택 방법

• 사용자 경험이 채팅 중심이고 대화 길이가 합리적으로 예측 가능한 경우 대화 가격 책정을 사용하십시오.
• 각 에이전트 실행이 명확한 시작, 끝 및 범위를 가지는 경우 실행 가격 책정을 사용하십시오.
• 고객이 AI 인터페이스에 대한 액세스가 아니라 비즈니스 결과를 구매하는 경우 작업 또는 결과 가격 책정을 사용하십시오.
• 도구, 검색, 검색 또는 외부 작업이 의미 있는 비용을 발생시키는 경우 도구 호출을 별도로 추적하십시오.
• 모든 라우팅된 요청에 작업 공간, 테넌트, 고객 및 기능 식별자를 첨부하십시오.
• 한 고객이 다른 고객보다 훨씬 더 많은 추론을 생성할 수 있는 경우 상한선, 포함된 사용량 또는 추가 요금을 추가하십시오.

좋은 규칙: 고객에게 간단한 청구 지표를 하나 노출하고, 그 아래에 더 자세한 비용 지표를 유지하십시오. 고객은 작업 단위로 비용을 지불할 수 있지만, 내부 사용 기록은 여전히 어떤 모델이 사용되었는지, 생성된 토큰 수, 실행된 도구 호출 수, 그리고 사용을 생성한 작업 공간을 알아야 합니다.

ShareAI Builder의 역할

ShareAI는 챗봇, 에이전트, 워크플로우 또는 애플리케이션을 직접 구축하지 않습니다. Builder는 ShareAI 외부에서 해당 제품을 소유하고 유지 관리합니다.

ShareAI는 AI 사용 계층 아래에 위치합니다. Builder는 기존 앱에서 ShareAI로 추론 트래픽을 라우팅하고, 추가 요금 또는 마진을 설정하며, 고객이 라우팅된 사용에 대해 ShareAI에 비용을 지불하도록 하고, 생성된 수익에 따라 월별 지급을 받습니다.

이는 제품의 AI 사용이 가치 있지만 고르지 않을 때 ShareAI를 유용하게 만듭니다. 한 고객은 몇 번의 짧은 지원 대화를 실행할 수 있습니다. 다른 고객은 검색, 도구, 반복적인 후속 작업이 포함된 긴 에이전트 실행을 트리거할 수 있습니다. 빌더 콘솔, 가격 책정 계층은 모든 고객을 동일한 숨겨진 AI 비용 버킷에 강제하는 대신 사용량을 따라갈 수 있습니다.

Builder는 모델 선택에 대해 더 신중하게 생각할 수도 있습니다. ShareAI는 팀에게 150개 이상의 모델, 를 제공하여 에이전트 제품이 비용, 지연 시간, 품질 요구 사항에 따라 다른 작업을 다른 모델로 라우팅할 수 있도록 하며, 모든 단계를 동일한 모델로 처리해야 한다고 간주하지 않습니다.

에이전트 제품을 위한 실용적인 계량 스택

공개 가격을 선택하기 전에, 장면 뒤에서 계량할 항목을 정의하십시오. 에이전트 제품의 경우 유용한 필드는 일반적으로 다음과 같습니다:

• 고객, 작업 공간, 테넌트 또는 사이트 ID.
• 기능 이름, 워크플로우 이름 또는 에이전트 유형.
• 대화 ID, 실행 ID, 작업 ID(적용 가능한 경우).
• 사용된 모델, 선택된 경로, 대체 경로(적용 가능한 경우).
• 입력 토큰, 출력 토큰, 캐시된 입력 및 컨텍스트 크기.
• 도구 호출, 검색 호출, 외부 API 호출 또는 파일 작업.
• 완료 상태: 완료됨, 실패함, 재시도됨, 확대됨 또는 전달됨.
• 빌더 마진, 추가 요금, 포함된 사용량 또는 충전 잔액.

고객에게 모든 필드를 보여줄 필요는 없습니다. 비용을 이해하고, 청구서를 설명하며, 마진을 보호하고, 제품을 개선하기 위해 충분한 세부 정보를 제공해야 합니다.

기술 설정을 위해 시작하십시오 ShareAI 문서 그리고 트래픽이 증가하기 전에 앱이 라우팅된 요청을 어떻게 레이블링할지 정의하십시오.

자주 묻는 질문

AI 에이전트 가격 책정 메트릭은 무엇입니까?

AI 에이전트 가격 책정 메트릭은 제품이 에이전트 사용량을 측정하고 청구하는 데 사용하는 단위입니다. 일반적인 예로는 대화, 에이전트 실행, 작업, 도구 호출, 처리된 문서, 해결된 티켓 및 워크스페이스 수준 사용량이 있습니다.

AI 챗봇이 대화당 요금을 청구해야 합니까?

대화 가격 책정은 제품이 채팅 중심이고 대화 길이가 충분히 예측 가능할 때 작동합니다. 일부 사용자가 매우 긴 세션을 생성하는 경우 포함된 제한, 충전 또는 대화 아래에 다른 사용량 메트릭을 추가하십시오.

AI 에이전트에 대해 실행당 가격 책정이 더 나은 경우는 언제입니까?

실행당 가격 책정은 에이전트가 연구 실행, 강화 작업, 문서 검토 또는 워크플로 실행과 같은 명확한 시작과 끝이 있는 제한된 작업을 수행할 때 더 적합합니다.

빌더가 작업 또는 결과별로 가격을 책정해야 할 때는 언제입니까?

작업 또는 결과 가격 책정은 고객이 적격 리드, 해결된 지원 티켓, 처리된 문서 또는 생성된 보고서와 같은 결과를 구매할 때 작동합니다. 제품은 여전히 내부 비용을 추적하여 마진이 명확하게 유지되도록 해야 합니다.

도구 호출이 AI 에이전트 가격 책정에 어떤 영향을 미칩니까?

도구 호출은 에이전트가 검색, 파일 검색, API 호출, 데이터 작성 또는 외부 워크플로우를 트리거할 수 있기 때문에 비용과 변동성을 추가할 수 있습니다. 고객 대상 가격이 대화나 작업을 기준으로 하더라도 빌더는 도구 호출을 추적해야 합니다.

ShareAI가 AI 에이전트 가격 책정에 도움을 줄 수 있나요?

ShareAI는 빌더가 기존 앱에서 AI 추론 트래픽을 라우팅하고, 마진 또는 추가 요금을 설정하며, 고객이 라우팅된 사용량에 대해 ShareAI에 비용을 지불하고, 생성된 수익을 기반으로 월별 지급을 받을 수 있도록 도울 수 있습니다.

ShareAI는 AI 에이전트 빌더인가요?

아니요. ShareAI는 에이전트 빌더, 노코드 앱 빌더, 워크플로우 빌더 또는 앱 프레임워크가 아닙니다. 빌더는 ShareAI 외부에서 애플리케이션을 소유합니다. ShareAI는 라우팅된 추론 트래픽을 위한 AI 마켓플레이스, 라우팅, 청구, 마진 및 지급 레이어를 제공합니다.

고객은 라우팅된 AI 사용량에 대해 어떻게 비용을 지불하나요?

빌더 흐름에서 고객은 라우팅된 AI 사용량에 대해 ShareAI에 직접 비용을 지불합니다. 빌더는 마진 또는 추가 요금을 구성할 수 있으며, ShareAI는 생성된 수익을 기반으로 빌더에게 월별 지급을 합니다.

SaaS 팀은 AI 에이전트를 위해 무엇을 측정해야 하나요?

SaaS 팀은 일반적으로 고객 ID, 작업 공간 ID, 기능, 대화 ID, 실행 ID, 작업 유형, 모델, 토큰, 도구 호출, 완료 상태 및 포함된 사용량 또는 추가 잔액을 측정해야 합니다.

에이전시가 클라이언트 AI 자동화를 위해 무엇을 사용해야 하나요?

에이전시는 클라이언트 결과와 연결된 메트릭을 선택해야 합니다: 적격 리드, 처리된 문서, 해결된 티켓, 완료된 워크플로우 또는 생성된 보고서. ShareAI는 라우팅된 AI 사용량 및 빌더 마진을 위한 가격 책정 레이어 아래에 위치할 수 있습니다.

사용량 제한 및 추가 충전은 에이전트 가격 책정에 어떻게 적합한가요?

사용량 제한 및 추가 충전은 마진을 보호하면서 고객 제안을 간단하게 유지하는 데 도움이 됩니다. 계획에는 설정된 대화, 실행 또는 작업 수를 포함할 수 있으며, 과도한 사용자는 추가 라우팅된 AI 사용량에 대해 비용을 지불할 수 있습니다.