안녕하세요, Kyocera Communication Systems의 Miyasaka입니다.

저희 부문에서는 Snowflake 도입 지원 및 제안을 수행하고 있습니다.

Snowflake의 AI 관련 과금 체계에 대해, AI 크레딧(AI Credit)이라는 개념이 도입되었습니다.

관련 정보를 정리하여 기사로 작성하였습니다.

또한, 실제 요금 예측 방법에 대해 검증을 진행하였습니다.

본 기사는 2026년 5월 시점의 정보를 바탕으로 정리되었습니다.

요금 체계나 구체적인 요금에 대해서는 변동 가능성이 있으므로, 최신 소스를 참조해 주시기 바랍니다.

Snowflake에서는 크레딧(Credit)이라는 단위로 관리되며,

소비한 크레딧에 미리 정해진 달러 환산율을 곱하여 산출됩니다.

주요 크레딧은 아래 표와 이미지 도표를 통해 발생합니다.

항목명	개요
컴퓨팅 리소스 (Compute Resource)	웨어하우스 (Warehouse), 서버리스 컴퓨팅 (Serverless Computing), 클라우드 서비스 (Cloud Service) 이용 시 발생하는 크레딧
...

자세한 내용은 공식 페이지를 참조해 주세요.

Snowflake에서는 에디션(Edition)에 따라 크레딧 단가가 달라집니다.

2026년 5월 시점의 크레딧 단가는 다음과 같습니다.

에디션	단가 (1 크레딧)
Standard	$2.00
...

※ 에디션에 따라 이용 가능한 기능에 차이가 있으므로, 해당 부분은 별도로 확인해 주시기 바랍니다.

AI 관련 요금에 대해 정리하겠습니다.

AI 관련 기능은 2026년 4월부터 AI 크레딧이라는 단위가 도입되었으며, 아래 서비스를 이용할 경우 AI 크레딧 단위로 과금됩니다.

・Cortex AI Functions

・Cortex Agents

・Cortex Code CLI

・Cortex Code UI

・Snowflake Intelligence

「1.1. 요금 체계 정리」에서 설명드린 내용과 함께 고려하면, 다음과 같은 이미지가 됩니다.

AI 크레딧 요금표의 상세 내용은 공식 페이지를 참조해 주세요.

2026년 5월 시점에,

1크레딧 = $1.88～$2.20 달러

로 되어 있으며, Regional인지 Global인지에 따른 차이는 있으나 에디션에 따른 차이는 없습니다.

또한, 1크레딧의 개념은 다음과 같습니다.

1크레딧 = 100만 토큰 (Tokens)

토큰의 산출 방법의 경우, 구체적인 산출 방법은 공식 페이지에 나와 있지 않습니다.

토큰 변환율 및 토큰 산출 함수(※)가 마련되어 있어, 이를 통해 추측이 가능합니다.

※Cortex AI Functions용만 해당

이번에는 아래 내용을 살펴보고자 합니다.

・Cortex AI Functions의 소비 토큰 산출 및 변환율

・Snowflake Intelligence, Cortex Agents의 변환율

이용하는 생성형 AI 모델에 따라 소비되는 토큰이 달라집니다.

여기서는 구체적인 이미지를 전달해 드리기 위해, AI_COMPLETE 함수의 소비 토큰을 소개합니다.

※이용하는 서비스 및 함수마다 요금 체계가 달라집니다.

소비 토큰의 단가에 대해서는 공식 페이지를 참조해 주세요.

문자열을 아래의 변환 비율로부터 산출합니다.

값이 작은 모델은 소비 토큰이 적은(비용이 저렴한) 모델이 됩니다.

Cortex Feature	Input (Credits per one million Tokens)	Output (Credits per one million Tokens)
AI_COMPLETE – claude-opus-4-5	2.75	13.75
...

Input (Credits per one million Tokens) : AI 함수로 데이터를 입력할 때의 토큰 변환율
Output (Credits per one million Tokens) : AI 함수로부터 데이터를 출력할 때의 토큰 변환율

AI_COUNT_TOKENS 함수를 통해 토큰의 기준치를 참조할 수 있습니다.

※전제로, 소비 토큰 수는 입력한 문자열로부터 산출되므로 문자열의 길이와 내용에 따라 달라집니다.

예시

함수명
AI_COUNT_TOKENS
샘플
...

SNOWFLAKE.ACCOUNT_USAGE.METERING_HISTORY VIEW에서 참조합니다.

※반영까지 약 3시간 정도 소요됩니다.

SELECT
CONVERT_TIMEZONE('America/Los_Angeles', 'Asia/Tokyo', START_TIME) AS START_TIME_JST,
SERVICE_TYPE,
...

※ACCOUNT_USAGE 스키마의 VIEW는 데이터 반영에 약 45분~3시간 정도 소요됩니다.

Snowflake Intelligence, Cortex Agents의 변환 비율은 다음과 같습니다.

AI Functions와 비교하면, 오케스트레이션 (Orchestration)이 실행되기 때문인지 동일한 모델이라도 토큰이 증가하고 있습니다.

또한, 내부에서 Cortex Analyst, Cortex Search 등의 AI 기능을 호출하기 때문에, 예상보다 이용 토큰이 증가할 가능성이 있으니 유의하여 사용하시기 바랍니다.

Model	Input	Output	Cache Write	Cache Read
claude-opus-4-5	3.25	16.26	4.07	0.33
...
Cache Write, Cache Read에 대해서는 서포트 팀에 문의한 결과, 기재된 바와 같이 내부 처리 시 캐시(Cache) 이용 시 발생하는 비용이라고 합니다.

Cache Write: 큰 프롬프트 접두사(Prompt Prefix)가 처음으로 캐시에 기록될 때의 토큰 비용입니다.
Cache Read: 캐시된 컨텍스트(Context)를 재사용하는 후속 요청에 적용되는 토큰 비용입니다.

AI 함수를 발행했을 때의 소비 토큰 기준치와, 실제로 AI 함수(AI_COMPLETE 함수)를 발행했을 때 소비되는 토큰을 검증합니다.

【검증 절차】

① AI_COUNT_TOKENS 함수를 이용하여 소비 토큰(기준치)을 산출합니다.

② AI_COMPLETE 함수를 이용합니다.

③ SNOWFLAKE.ACCOUNT_USAGE.METERING_HISTORY 뷰를 참조하여 소비 토큰을 산출합니다.

WITH source_data AS (
-- 여기에 요약하고 싶은 긴 문장을 기술합니다
SELECT 'Snowflake Cortex는 무엇을 할 수 있는지 알려주세요. 일본어로 불렛 포인트 형식을 사용하여 이해하기 쉽게 작성해 주세요.' AS long_text
...

INPUT_TOKEN_COUNT

SUMMARY

44

"Snowflake Cortex는 데이터 분석 도구입니다. 다음과 같은 기능이 있습니다.\n\n* 데이터 통합: Snowflake Cortex는 다양한 데이터 소스로부터 데이터를 통합하여 분석에 사용할 수 있도록 합니다.\n* 데이터 변환: Snowflake Cortex는 데이터를 변환하여 분석에 적합한 형식으로 만듭니다.\n* 데이터 분석: Snowflake Cortex는 데이터를 분석하여 통찰(Insight)을 얻을 수 있습니다.\n* 데이터 시각화: Snowflake Cortex는 데이터를 시각화하여 분석 결과를 가시화합니다.\n* 머신러닝 (Machine Learning): Snowflake Cortex는 머신러닝 알고리즘을 사용하여 데이터를 분석하고 예측을 수행할 수 있습니다.\n* 데이터 스토리지: Snowflake Cortex는 데이터를 저장하고 관리할 수 있습니다.\n* 보안: Snowflake Cortex는 데이터를 보호하고 보안을 확보할 수 있습니다.\n* 확장성 (Scalability): Snowflake Cortex는 데이터 양이 증가해도 확장성을 유지하며 분석을 실행할 수 있습니다."

58자의 문자열에 대해 44 토큰의 소비가 예상됩니다.

llama3.1-8b=0.11의 변환율이지만, 그리 큰 소비는 아니라는 인상입니다.

SELECT
CONVERT_TIMEZONE('America/Los_Angeles', 'Asia/Tokyo', START_TIME) AS START_TIME_JST,
SERVICE_TYPE,
...

START_TIME_JST	SERVICE_TYPE	CREDITS_USED_COMPUTE
2026-05-12 17:00:00.000	AI_SERVICES	0.000001211
...
0.000034282 * 1000000 = 약 34 토큰

이 되어, AI_COUNT_TOKENS보다 약간 적게 나타나지만,

SQL 실행 전후로 사용량이 증가하고 있으며, 이는 유효한 확인 수단이라고 생각합니다.

Snowflake에서 새롭게 도입된 AI 크레딧 (AI Credit) 개념을 정리했습니다.

결과적으로 SQL 한 건당 발생하는 비용이 그리 크지는 않으므로, 안심하고 사용할 수 있을 것 같습니다.

하지만 클라우드 비용은 하나하나가 쌓이면 큰 비용이 됩니다.

AI Functions, Cortex Agent, Snowflake Intelligence 각각의 구체적인 이용 토큰을 산출한 후 비용 시뮬레이션이 필요하므로, 이 내용이 도움이 되기를 바랍니다.