문제점 (고통지수: 8/10)
AI 에이전트를 개발해서 프로덕션에 배포했는데, 월말에 예상보다 10배 비싼 청구서를 받아본 적 있으신가요?
- 프롬프트 길이가 예상보다 길어져서 토큰 비용 폭증
- 재시도 로직이 예상보다 자주 실행되어 비용 증가
- 특정 사용자 시나리오에서 API 호출이 과다 발생
Gartner 분석가들은 2026년까지 AI 서비스 비용이 성능보다 중요한 경쟁 요소가 될 것이라고 예측합니다.
타겟 시장
- 주요 시장: GLOBAL
- 타겟 세그먼트: AI 에이전트 개발자, LLM 기반 앱 개발팀
- 예상 TAM: $2B+ (AI development tools market)
OpenAI, Anthropic, Google 등 LLM API를 사용하는 개발자가 폭발적으로 증가하면서, 비용 관리 도구에 대한 수요도 함께 증가하고 있습니다.
AI Agent Cost Estimator란?
AI Agent Cost Estimator는 AI 에이전트를 배포하기 전에 예상 비용을 시뮬레이션하고, 배포 후에는 실시간으로 비용을 모니터링하는 도구입니다.
핵심 기능
- 사전 비용 예측: 에이전트 코드를 분석하여 예상 토큰 사용량 계산
- 시나리오 시뮬레이션: 사용자 수, 일일 호출 수에 따른 비용 시뮬레이션
- 실시간 모니터링: 배포 후 실제 비용 추적 및 예산 알림
- 최적화 제안: 비용 절감을 위한 프롬프트/모델 변경 제안
- 멀티 프로바이더 비교: OpenAI vs Claude vs Gemini 비용 비교
경쟁 분석
| 경쟁사 | 가격 | 약점 |
|---|---|---|
| Helicone | Free tier | 사후 분석 중심, 사전 예측 부재 |
| LangSmith | $0-400/mo | LangChain 종속, 범용성 부족 |
| PricePerToken | Free | 단순 계산기, 에이전트 분석 없음 |
| OpenAI Dashboard | Free | 자사 API만, 예측 기능 없음 |
차별화 포인트: 기존 도구들은 “얼마 썼는가"를 보여줍니다. 우리는 **“앞으로 얼마를 쓸 것인가”**를 예측합니다.
MVP 개발
- 예상 기간: 5개월 (20주)
- 복잡도: MEDIUM
- 기술 적합도: 9/10
추천 스택
Frontend: Next.js + TypeScript
Backend: Node.js + Express
Database: Supabase (PostgreSQL)
AI: OpenAI API (코드 분석용)
Integration: OpenAI, Anthropic, Google AI API
Infra: Vercel
MVP 범위
- 코드 업로드 → 토큰 사용량 분석
- 멀티 프로바이더 가격 비교 계산기
- 시나리오별 비용 시뮬레이션
- 기본 대시보드 및 알림
수익 모델
- 모델: FREEMIUM
- 가격대:
- Free: 월 10회 분석
- Pro: $19/mo (무제한 분석, 실시간 모니터링)
- Team: $49/mo (팀 대시보드, 예산 관리)
- MRR 6개월 예상: $500
- MRR 12개월 예상: $3,000
리스크 분석
| 리스크 | 수준 | 대응 방안 |
|---|---|---|
| 기술 | LOW | 기존 API 활용, 정확도 개선에 집중 |
| 시장 | MEDIUM | 무료 도구 경쟁, 예측 기능으로 차별화 |
| 실행 | LOW | 명확한 범위, 단계적 확장 가능 |
이런 분께 추천
- LLM API 비용이 예상을 초과해서 놀란 경험이 있는 개발자
- AI 에이전트 서비스의 마진을 정확히 계산하고 싶은 스타트업 창업자
- 팀의 AI API 사용량을 모니터링하고 예산 관리해야 하는 테크 리드
- 여러 LLM 프로바이더 중 비용 효율이 가장 좋은 것을 찾는 프리랜서
이 아이디어로 사이드프로젝트를 시작하셨다면, 또는 다른 의견이 있다면 댓글로 공유해주세요!