여러 모델에 걸친 AI API 사용량을 추적하는 방법

AI API 요청을 작동시키는 것은 시작일 뿐입니다.

제품이 챗봇(Chatbots), RAG 시스템, AI 에이전트(AI agents), 자동화 워크플로(Automation workflows), 코딩 도구(Coding tools), 다국어 지원(Multilingual support) 전반에 걸쳐 여러 모델을 사용하게 되면, 개발자에게는 모델에 대한 접근 권한 이상의 것이 필요합니다.

그들에게는 가시성(Visibility)이 필요합니다.

팀은 다음 사항을 알아야 합니다:

• 어떤 워크플로(Workflow)가 가장 많은 사용량을 생성하는가
• 어떤 모델이 느린가
• 어떤 모델이 비용이 많이 드는가
• 어떤 경로(Route)에 폴백(Fallback)이 필요한가
• 어떤 사용자 등급(User tier)이 가장 많은 AI 비용을 발생시키는가
• 어떤 모델이 프로덕션(Production)에 사용할 만큼 신뢰할 수 있는가

이것이 바로 멀티 모델(Multi-model) AI 인프라에서 사용량 분석(Usage analytics)이 중요한 이유입니다.

워크플로별 사용량 추적

단 하나의 전역적인 AI 청구서만 추적하지 마세요.

제품 워크플로별로 사용량을 추적하세요:

• 챗봇 응답 (Chatbot replies)
• RAG 답변 (RAG answers)
• 에이전트 계획 단계 (Agent planning steps)
• JSON 추출 (JSON extraction)
• 자동화 작업 (Automation tasks)
• 다국어 응답 (Multilingual replies)
• 코딩 지원 (Coding assistance)
• 긴 문서 분석 (Long document analysis)

각 워크플로는 서로 다른 요구 사항을 가집니다.

챗봇은 빠른 응답이 필요할 수 있습니다. RAG 시스템은 근거 있는(Grounded) 답변이 필요할 수 있습니다. AI 에이전트는 신뢰할 수 있는 구조화된 출력(Structured output)이 필요할 수 있습니다. 자동화 워크플로는 예측 가능한 비용이 필요할 수 있습니다. 중국어 지원 워크플로는 영어 지원 워크플로와 다른 모델 선택이 필요할 수 있습니다.

로그에 기록할 유용한 필드

사용량 이벤트(Usage event)에 사용자의 비공개 프롬프트를 저장할 필요는 없습니다.

많은 제품에서 구조화된 메타데이터(Structured metadata)만으로도 충분합니다.

유용한 필드에는 다음이 포함됩니다:

• 요청 ID (Request ID)
• 타임스탬프 (Timestamp)
• 애플리케이션 이름 (Application name)
• 워크플로 이름 (Workflow name)
• 사용자 등급 (User tier)
• 모델 이름 (Model name)
• 경로 (Route)
• 상태 (Status)
• 지연 시간 (Latency)
• 입력 토큰 (Input tokens)
• 출력 토큰 (Output tokens)
• 예상 비용 (Estimated cost)
• 폴백 상태 (Fallback status)
• 재시도 횟수 (Retry count)
• 검증 결과 (Validation result)
• 오류 유형 (Error type)

이를 통해 팀은 기본적으로 민감한 콘텐츠를 저장하지 않고도 비용, 지연 시간, 신뢰성 및 모델 동작을 이해할 수 있는 충분한 정보를 얻을 수 있습니다.

사용량 이벤트 예시

간단한 사용량 이벤트는 다음과 같이 보일 수 있습니다:

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