48시간 만에 6개 모델을 사용하는 AI SaaS를 구축했습니다

TokenEase (https://tokenease.io) — 하나의 API 키, 6개의 모델, GPT-5보다 95% 저렴합니다. 정확한 스택을 소개합니다.

제품 (The Product)

• Kimi K3, DeepSeek V4, GLM-5.1, Qwen-Plus, Doubao Pro, K2.6
• OpenAI 호환 엔드포인트 (OpenAI-compatible endpoint)
• 중국 전화번호 불필요
• $1 무료 크레딧

스택 (The Stack) (총 비용: 월 $40)

아키텍처 (Architecture)

[고객 코드 (Customer Code)] 
    ↓
[TokenEase API] ← 단일 엔드포인트, OpenAI 호환
...

핵심 통찰: AI 인프라를 직접 구축하지 말고, 이를 래핑(wrap)하세요.

코드 (Code) (핵심 100줄)

# main.py
from flask import Flask, request, jsonify
import requests, time
...

이것이 전부입니다. 이것이 전체 AI SaaS입니다.

가격 모델 (Pricing Model) (수익 창출 방식)

• Starter: 월 $9.9 → 500K 토큰 (나의 비용 $1)
• Pro: 월 $29.9 → 2M 토큰 (나의 비용 $4)
• Enterprise: 월 $99 → 10M 토큰 (나의 비용 $20)

마진: 모든 플랜에서 80%.

헤비 유저에게는 초과 사용량 과금 (Overage billing)이 적용되며, 여기서 실제 수익이 발생합니다.

차별점 (What I Did Differently)

1. 첫날부터 멀티 모델 (Multi-model) 적용 — 사용자가 요청마다 모델을 선택
2. OpenAI 호환 (OpenAI-compatible) — 기존 코드에 즉시 적용 가능
3. 중국 인증 장벽 제거 — KYC(본인 인증) 문제 해결
4. 사용량 기반 초과 과금 (Usage-based overage) — 헤비 유저가 더 많이 지불
5. 월간 초기화 (Monthly reset) — 예측 가능한 청구서

출시 체크리스트 (Launch Checklist) (48시간)

• 랜딩 페이지 (HTML)
• 이메일 가입 (비밀번호 없음)
• $1 무료 크레딧
• OpenAI 호환 API
• Paddle 결제
• 5개의 Dev.to 아티클
• K3 출시 연계 (가장 중요)
• 48개의 AI 디렉토리 제출
• Hacker News Show HN
• Product Hunt 출시

결과 (Results) (30일)

• 사용자: 0 → 6
• API 호출: 0 → 800+
• 매출: $0 → 추적 중
• 모델: 3개 제공업체에 걸친 6개 모델
• 구축 시간: 48시간

리소스 (Resources)

• 라이브 사이트 (Live site): https://tokenease.io
• K3 출시 (K3 launch): https://tokenease.io/kimi-k3
• API 문서 (API docs): https://tokenease.io/docs
• 무료 크레딧 (Free credit): https://tokenease.io/register

진짜 교훈 (The Real Lesson)

2026년의 AI SaaS는 모델을 학습시키는 것에 관한 것이 아닙니다. 그것은 다음의 문제입니다:

1. 배포 (Distribution) (사용자가 어디에서 오는가)
2. 가격 책정 (Pricing) (어떻게 수익을 창출하는가)
3. 마찰 (Friction) (사용자가 얼마나 빨리 가입할 수 있는가)

저는 시간의 10%를 코드에, 90%를 배포 및 가격 책정에 사용했습니다.

전체 아키텍처 다이어그램 (architecture diagram)이 필요하시면 DM을 보내주세요.