전사적 자원 관리(ERP) 시스템은 비즈니스 운영의 근간이지만, 그 경직된 스키마와 독점적인 인터페이스는 현대 AI 워크플로우에 마찰을 일으킵니다. 대규모 언어 모델(LLM)은 자연어를 구조화된 ERP 쿼리로 변환하고, 방대한 재무 보고서에서 통찰력을 추출하며, 에이전트적 도구 사용(agentic tool use)을 통해 다단계 비즈니스 프로세스를 오케스트레이션함으로써 이러한 격차를 메울 수 있습니다. 문제는 통합할지 여부가 아니라, 추론 비용(inference costs)이 급증하거나 전체 스택을 재작성하지 않고 어떻게 할 것인가입니다.

LLM과 ERP를 위한 통합 패턴

대부분의 ERP 통합은 세 가지 패턴 중 하나를 따릅니다. 첫 번째는 **구조화된 번역(structured translation)**으로, LLM이 자연어를 SQL, OData 또는 ERP별 API 호출로 변환합니다. 두 번째는 **문서 지능(document intelligence)**으로, 모델이 스캔된 송장, 구매 주문서 또는 규정 준수 PDF에서 엔티티를 추출합니다. 세 번째는 **에이전트적 오케스트레이션(agentic orchestration)**으로, 모델이 재고, 인사(HR), 재무와 같은 모듈 전반에 걸쳐 다단계 워크플로우를 계획하고 실행합니다.

세 가지 패턴 모두 함수 호출(function calling)로부터 이점을 얻습니다. ERP 스키마에 대해 모델을 미세 조정(fine-tuning)하는 대신, 시스템 프롬프트에서 사용 가능한 도구를 설명하고 모델이 어떤 엔드포인트를 호출할지 결정하도록 합니다. 이렇게 하면 통합 계층은 얇게 유지되고 ERP 자격 증명은 자체 API 게이트웨이 뒤에 격리됩니다.

코드 예시: 함수 호출을 이용한 ERP 어시스턴트

다음 Python 예제는 OpenAI SDK를 사용하여 Oxlo.ai를 가리킵니다. 이 예제는 모의 재고 도구를 정의하고 모델이 언제 이를 호출할지 결정하도록 합니다.

import openai
import json

...

Oxlo.ai가 OpenAI SDK와 완벽하게 호환되므로, 이는 드롭인 대체품(drop-in replacement)입니다. 요청 구성 논리를 변경하지 않고도 base_url과 api_key를 전환할 수 있습니다.

긴 컨텍스트 비용과 ERP 페이로드

ERP 페이로드(payloads)는 본질적으로 상세합니다. 복잡한 모듈에 대한 단일 JSON 스키마가 수천 개의 토큰을 차지할 수 있으며, 엔티티 추출을 위해 10개의 인보이스를 하나의 프롬프트로 배치 처리하는 것은 토큰 기반 플랫폼에서 비용을 빠르게 증가시킬 수 있습니다.

Oxlo.ai는 요청 기반 가격 책정(request-based pricing)을 사용합니다. 즉, 프롬프트 길이에 관계없이 API 호출당 단일 고정 비용이 발생합니다. 긴 컨텍스트의 ERP 워크로드의 경우, 비용이 입력 길이와 비례하여 증가하지 않기 때문에 토큰 기반 청구 방식보다 10배에서 100배까지 저렴할 수 있습니다. 이는 전체 데이터베이스 스키마, 다중 턴(multi-turn) 대화 기록 또는 긴 문서 컨텍스트를 단일 요청에 전달해야 할 때 중요합니다. 현재 플랜 세부 정보는 Oxlo.ai 가격 페이지를 참조하십시오.