AI 에이전트 루프 수익화: 반복 추론 사용량 가격 책정

에이전트 루프는 AI 앱의 경제학을 변화시킵니다. 일반적인 채팅 요청은 한 번의 모델 호출로 끝날 수 있습니다. 에이전트 루프는 계획을 세우고, 도구를 호출하며, 결과를 읽고, 더 강력한 모델에게 답변을 검토하도록 요청하고, 실패한 단계를 재시도하며, 작업이 완료될 때까지 계속 진행할 수 있습니다.

이는 유용합니다. 하지만 가격 책정 문제이기도 합니다.

제품이 고정 월 요금을 청구하는 동안 각 고객 작업이 예측할 수 없는 모델 사용을 유발한다면, 마진이 조용히 사라질 수 있습니다. 루프가 더 유용해질수록 그 뒤의 추론을 측정하고, 제한하며, 라우팅하고, 가격을 책정하는 것이 더욱 중요해집니다.

빌더들에게 실질적인 질문은 간단합니다: 성공적인 워크플로를 무제한 비용 센터로 바꾸지 않고 고객이 에이전트 기능을 사용할 수 있도록 하려면 어떻게 해야 할까요?

AI 에이전트 루프가 바꾸는 것

AI 에이전트 루프는 반복적인 워크플로입니다. 시스템은 현재 상태를 관찰하고, 다음 단계를 추론하며, 모델이나 도구를 통해 행동하고, 결과를 평가하며, 계속 진행할지 여부를 결정합니다.

이러한 패턴은 매달 더 많은 제품에서 나타납니다:

• 저장소를 검사하고, 파일을 편집하며, 테스트를 실행하고, 실패를 수정하는 코딩 보조 도구.
• 검색하고, 읽고, 증거를 추출하며, 구조화된 보고서를 작성하는 연구 에이전트.
• 티켓을 분류하고, 계정 컨텍스트를 검색하며, 응답 초안을 작성하고, 불확실한 사례를 상급으로 전달하는 지원 에이전트.
• 파일을 분석하고, 누락된 필드를 식별하며, 정책을 비교하고, 검토 노트를 생성하는 문서 에이전트.
• 예약된 검사를 실행하고, 변경 사항이 있을 때 작업을 생성하는 내부 자동화 도구.

제품은 이를 하나의 작업으로 노출할 수 있습니다: 이 버그를 수정하라, 이 계약을 요약하라, 이 계정을 조사하라, 또는 이 보고서를 준비하라. 내부적으로는 그 단일 작업이 여러 모델 호출을 포함할 수 있습니다.

사용자 중심 작업과 기본 추론 간의 그 격차가 바로 수익화를 설계해야 하는 곳입니다.

루프가 가격 책정 모델을 필요로 하는 이유

루프 사용은 요청이 항상 명확히 보이는 것과 비례하지 않기 때문에 단발성 채팅보다 가격 책정이 더 어렵습니다.

한 고객은 저비용 호출로 끝나는 간단한 질문을 할 수 있습니다. 다른 고객은 계획, 검색, 도구 호출, 검증 및 재시도를 포함하는 복잡한 작업을 제출할 수 있습니다. 두 작업의 가격이 동일하다면, 두 번째 고객이 대부분의 마진을 소비할 수 있습니다.

루프가 백그라운드에서 실행될 때 위험이 증가합니다. 예약된 워크플로는 사용자가 보지 않는 동안 재시도할 수 있습니다. 도구 접근 권한이 있는 에이전트는 예상보다 더 많은 중간 단계를 생성할 수 있습니다. 검증 모델은 모든 답변이 검토될 경우 호출 횟수를 두 배로 늘릴 수 있습니다.

이것이 루프를 나쁘게 만드는 것은 아닙니다. 이는 루프를 기능으로 간주하기 전에 사용 패턴으로 간주해야 한다는 것을 의미합니다.

유용한 가격 책정은 세 가지 질문에서 시작됩니다:

• 고객이 구매한다고 믿는 단위는 무엇인가요?
• 그 단위가 어떤 모델 호출을 트리거하나요?
• 빌더가 창출한 가치를 위해 보상을 받을 수 있도록 마진을 어디에 추가해야 하나요?

답변은 제품 UI에서 원시 토큰당 요금을 부과하는 경우가 거의 없습니다. 대부분의 고객은 작업, 실행, 좌석, 문서, 보고서, 프로젝트 또는 자동화를 기준으로 생각합니다. 하지만 빌더는 여전히 백그라운드에서 토큰, 모델 및 실행 수준의 가시성을 필요로 합니다.

빌더를 위한 ShareAI의 역할

ShareAI는 에이전트 프레임워크, 노코드 앱 빌더, CMS, 호스팅 플랫폼 또는 워크플로 엔진이 아닙니다. 빌더는 ShareAI 외부에서 애플리케이션을 소유합니다: 제품 경험, 고객 계정, 에이전트 로직, 도구, 정책, 로그 및 지원 흐름.

ShareAI는 추론 및 수익화 계층에 적합합니다.

ShareAI를 사용하면 빌더가 자신의 제품에서 ShareAI를 통해 AI 사용을 라우팅하고, 모델을 선택하며, ShareAI 모델 마켓플레이스에서, 해당 사용에 대해 마진 또는 추가 요금을 설정할 수 있습니다. 고객은 라우팅된 AI 사용에 대해 ShareAI에 비용을 지불하고, ShareAI는 생성된 수익에서 빌더에게 월별로 지급합니다.

이는 에이전트 루프에 중요합니다. 왜냐하면 빌더가 종종 혼합되는 두 가지를 분리할 수 있기 때문입니다.

• 제품 가치: 워크플로우, UX, 도메인 로직, 프롬프트, 평가 및 고객 결과.
• 추론 비용: 결과를 제공하기 위해 필요한 반복적인 모델 사용.

빌더는 AI 트래픽을 수익화하기 위해 모델 제공자가 될 필요가 없습니다. 제공자는 ShareAI에 모델 또는 컴퓨팅 용량을 기여합니다. 빌더는 자신의 제품에서 수요를 라우팅하고 생성한 AI 사용에 설정한 마진으로 수익을 얻을 수 있습니다.

구현 세부 사항은 다음에서 시작하십시오 ShareAI 문서 및 ShareAI API 참조.

반복 추론 사용 가격 책정 방법

최적의 가격 책정 모델은 제품이 판매하는 것에 따라 다릅니다. 에이전트 루프는 일반적으로 다섯 가지 패턴 중 하나에 적합합니다.

1. 실행당 가격

실행은 시작부터 끝까지 하나의 완전한 루프입니다. 각 실행이 하나의 보고서, 하나의 코드 리뷰, 하나의 지원 조사 또는 하나의 문서 분석과 같은 명확한 결과를 가질 때 작동합니다.

고객이 작업을 완료해야 할 작업으로 이해할 때 이를 사용하십시오. 최대 단계, 최대 토큰 및 최대 도구 호출에 대한 내부 제한을 추가하여 비정상적으로 어려운 실행이 무제한이 되지 않도록 합니다.

2. 작업 계층별 가격

일부 루프는 복잡성에 따라 다릅니다. 짧은 분류 작업은 다단계 연구 워크플로우와 동일한 비용이 들지 않아야 합니다. 이 경우 표준, 고급 및 집중과 같은 계층을 만드십시오.

각 계층은 다른 모델 선택, 재시도 제한, 검토 단계 및 컨텍스트 크기에 매핑될 수 있습니다. 고객은 간단한 계획을 봅니다. 빌더는 여전히 그 뒤의 추론 예산을 제어합니다.

3. 포함된 사용량 및 초과 사용량 가격

이는 이미 구독을 판매하는 SaaS 제품에 일반적입니다. 각 계획에 적절한 양의 AI 사용량을 포함한 후 고객이 이를 초과할 때 추가 사용량에 대해 요금을 부과하십시오.

이는 채택을 쉽게 유지하면서 빌더를 헤비 유저로부터 보호합니다. 또한 고객이 에이전트 기능을 매일 사용하기 시작할 때 영업 팀에 명확한 업그레이드 경로를 제공합니다.

4. 가격 프리미엄 워크플로우를 별도로 설정하기

모든 에이전트 기능을 기본 제품에 번들로 포함시킬 필요는 없습니다. 강력한 모델, 긴 컨텍스트, 리뷰어 호출 또는 고가의 도구를 사용하는 워크플로우는 프리미엄 추가 기능으로 포지셔닝할 수 있습니다.

이는 특히 에이전시와 수직 소프트웨어 회사에 유용합니다. 고객은 모델 호출 횟수에 관심이 없을 수 있습니다. 그들은 워크플로우가 직원 시간을 절약하고, 리뷰 작업을 줄이며, 사용할 수 있는 결과물을 생성하는 것에 관심이 있습니다.

5. 승인된 결과에 따라 가격 책정하기

일부 제품에서는 루프가 사용 가능한 결과를 생성할 때만 고객이 비용을 지불하기를 원합니다. 이는 리드 강화, 데이터 정리, 문서 추출 또는 콘텐츠 생성과 같이 출력물을 검증할 수 있는 경우에 효과적일 수 있습니다.

이 모델을 사용할 때 주의하십시오. 빌더는 실패한 시도에 대해서도 비용을 지불해야 합니다. 승인된 결과 가격 책정은 강력한 평가, 엄격한 재시도 제한, 그리고 실패한 실행을 흡수할 수 있는 충분한 마진이 필요합니다.

마진을 추가하기 전에 비용을 통제하기

루프가 제한될 때 수익화가 더 안전합니다.

워크플로우의 모든 단계를 매핑하는 것으로 시작하십시오. 프리미엄 모델이 필요한 호출, 저비용 모델을 사용할 수 있는 호출, 검증자가 필요한 호출, 그리고 신뢰도가 높은 경우 생략할 수 있는 호출을 식별하십시오. 루프는 모든 단계에 동일한 모델이 필요하지 않습니다.

비용을 가치에 맞추는 라우팅 규칙을 사용하십시오:

• 분류, 계획, 추출 및 간단한 변환에는 더 빠르거나 저비용 모델을 사용하십시오.
• 최종 합성, 코드 변경, 고위험 추론 또는 고객이 볼 수 있는 답변에는 강력한 모델을 사용하십시오.
• 실수가 비용이 많이 드는 경우에만 리뷰어 호출을 추가하십시오.
• 루프가 단계, 토큰, 시간 또는 예산 한도에 도달하면 중지하십시오.
• 선택한 계획으로 작업이 너무 큰 경우 고객에게 알리십시오.

```html 모델 컨텍스트 프로토콜 1. 도구 접근도 신중하게 다뤄야 합니다. The.

2. 는 AI 애플리케이션이 도구와 데이터 소스에 연결하기 쉽게 만들어줍니다. 이는 강력하지만, 또한 빌더들이 파괴적인 행동에 대해 명확한 권한, 로깅, 검토 경로를 필요로 한다는 것을 의미합니다. 3. OWASP Top 10 for LLM Applications과 같은 4. 보안 지침은 여기서 유용합니다. 루프는 프롬프트 주입, 과도한 에이전시, 안전하지 않은 도구 설계, 민감한 정보 노출과 같은 위험을 증폭시킬 수 있기 때문입니다.

5. 마지막으로, 시스템을 생산 워크플로처럼 관찰하세요. The 6. OpenTelemetry 관찰 기본서 7. 는 추적, 메트릭, 로그에 대해 생각하는 데 좋은 출발점입니다. 에이전트 루프의 경우, 어떤 모델이 실행되었는지, 몇 단계가 소요되었는지, 비용이 얼마인지, 재시도가 있었는지, 어디에서 멈췄는지 알고 싶을 것입니다.

8. 실용적인 롤아웃 체크리스트

9. 유료 제품에 에이전트 루프를 추가하기 전에, 이 체크리스트를 진행하세요:

1. 10. 고객 대상 단위를 정의하세요: 실행, 작업, 문서, 보고서, 자동화, 좌석 또는 크레딧.
2. 11. 해당 단위 내의 모든 모델 호출 및 도구 호출을 매핑하세요.
3. 12. 저비용 모델을 사용할 수 있는 단계와 프리미엄 모델이 필요한 단계를 결정하세요.
4. 13. 단계, 토큰, 시간, 재시도, 백그라운드 실행에 대한 하드 제한을 추가하세요.
5. 14. 검토자 호출이 항상 필요한지 아니면 위험에 의해 트리거되는 경우에만 필요한지 결정하세요.
6. ShareAI를 통해 경로 추론을 수행하고 예상 사용 경로를 테스트합니다.
7. 정상적인 사용, 실패 시도, 지원 오버헤드를 포함하는 Builder 마진을 설정합니다.
8. 고객이 비싼 워크플로를 시작하기 전에 명확한 계획 제한을 보여줍니다.
9. 실행 수준 비용, 성공률, 재시도율, 고객 가치를 추적합니다.
10. 실제 사용 데이터가 도착한 후 가격 책정을 재검토합니다.

목표는 모든 루프를 저렴하게 만드는 것이 아닙니다. 목표는 모든 루프를 명확하게 만드는 것입니다. 사용이 가시적이고 제한적일 때, Builder는 이를 조용히 흡수하는 대신 자신 있게 가격을 책정할 수 있습니다.

자주 묻는 질문

AI 에이전트 루프를 수익화한다는 것은 무엇을 의미합니까?

이는 에이전트 워크플로 내에서 반복적인 모델 사용을 제품의 가격 책정 부분으로 전환하는 것을 의미합니다. 모든 모델 호출을 숨겨진 비용으로 흡수하는 대신, Builder는 사용을 ShareAI를 통해 라우팅하고 마진을 설정하며 앱이 생성하는 AI 트래픽에서 수익을 얻을 수 있습니다.

ShareAI는 에이전트 프레임워크 또는 앱 빌더입니까?

아닙니다. ShareAI는 에이전트 프레임워크, 노코드 빌더, 호스팅 레이어 또는 CMS가 아닙니다. Builder는 ShareAI 외부에서 앱과 에이전트 워크플로를 소유합니다. ShareAI는 모델 액세스, API 사용, 마켓플레이스 수익화에 도움을 줍니다.

에이전트 루프가 ShareAI Builder에 적합한 경우는 언제입니까?

제품이 이미 AI 사용을 생성하고 그 사용을 직접 수익화하고자 할 때 적합합니다. 예로는 코딩 어시스턴트, 연구 도구, 지원 자동화, 문서 검토, 워크플로 에이전트, AI 기능이 포함된 수직 SaaS 제품 등이 있습니다.

ShareAI 빌더 수익화는 어떻게 작동하나요?

Builder는 자신의 제품에서 발생하는 AI 사용을 ShareAI를 통해 라우팅하고 마진 또는 추가 요금을 설정합니다. 고객은 라우팅된 사용에 대해 ShareAI에 비용을 지불하며, ShareAI는 생성된 수익에서 Builder에게 월별로 지급합니다.

고객이 토큰 가격을 봐야 합니까?

대부분의 경우 주요 제품 경험으로는 그렇지 않습니다. 대부분의 고객은 토큰보다 작업, 보고서, 문서, 좌석, 크레딧 또는 자동화를 더 잘 이해합니다. 토큰은 비용과 마진을 결정하기 때문에 내부적으로는 여전히 중요합니다.

빌더는 여러 모델을 호출하는 루프의 가격을 어떻게 책정해야 하나요?

고객이 직접 접하는 결과의 가격을 먼저 책정한 후, 기본 호출을 매핑하세요. 간단한 단계에는 저비용 모델을 사용하고, 높은 가치의 단계에는 강력한 모델을 사용하세요. 첫 번째 모델 호출 비용뿐만 아니라 예상 전체 실행 비용을 기준으로 마진을 추가하세요.

에이전시가 클라이언트 AI 워크플로우에 이 모델을 사용할 수 있나요?

네. 클라이언트 대상 AI 도구를 구축하는 에이전시는 ShareAI Builder를 사용하여 추론 사용을 라우팅하고 마진을 설정할 수 있습니다. 에이전시는 여전히 클라이언트 앱, 구현, 워크플로우 논리 및 지원 관계를 소유합니다.

수익화를 시작하기 전에 에이전트 루프에 어떤 가드레일이 있어야 하나요?

최소한 단계 제한, 재시도 제한, 토큰 제한, 예산 제한, 도구 권한, 로깅, 고위험 작업에 대한 인간 검토를 정의하세요. 루프가 제한되고 관찰 가능할 때 수익화가 가장 효과적입니다.

ShareAI가 LangChain, LangGraph, CrewAI 또는 다른 에이전트 도구를 대체하나요?

아니요. 이러한 도구는 에이전트 워크플로우를 구축하거나 조율하는 데 도움을 줄 수 있습니다. ShareAI는 모델 액세스 및 수익화 계층에 적합하며, 여기서 Builder는 추론 트래픽을 라우팅하고 사용에서 수익을 창출합니다.

빌더는 어떤 메트릭을 추적해야 하나요?

실행당 비용, 실행당 단계, 실행당 토큰, 모델 믹스, 재시도율, 성공률, 실패 이유, 고객 대상 가치, 지원 부담을 추적하세요. 가격 책정은 가정이 아닌 실제 사용에서 조정되어야 합니다.

이것이 ShareAI에서 공급자가 되는 것과 어떻게 다른가요?

공급자는 ShareAI 마켓플레이스에 모델 또는 컴퓨팅 용량을 제공합니다. 빌더는 자체 앱에서 수요를 가져오며, 제품이 생성하는 AI 사용에 마진을 추가하여 수익을 얻을 수 있습니다.

가장 안전한 첫 번째 가격 테스트는 무엇인가요?

포함된 사용량과 명확한 초과 경로, 또는 보수적인 상한선을 가진 실행당 가격으로 시작하세요. 이는 고객에게 간단한 시작점을 제공하면서 빌더를 비정상적으로 비싼 루프로부터 보호합니다.