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AI Cost Governance

우리 회사 AI 비용,
누가 쓰는지 아십니까

단가는 내려가는데 청구서는 오릅니다. 가격이 아니라 통제의 문제입니다. 명령어 한 줄이면 누가 · 어떤 일에 · 얼마가 기록됩니다.

AI 비용 진단 받기 연락처 없이 1분 · 아래는 목데이터 시연입니다
이미 계정이 있다면 → 대시보드

우리 회사만의 문제가 아닙니다

직원들이 어떤 AI를
어디에 쓰는지, 다 아십니까?

  • 개발팀 Claude · Copilot
  • 마케팅 ChatGPT개인결제
  • CS Gemini
  • 그 외?

승인 없이 쓰는 직원

50%

AI at Work Index 2026

IT 예산 밖에서 나가는 지출

56%

IDC

보이면, 끊을 수 있습니다.

보이게 만드는 법

마법이 아닙니다. 계측하면 보입니다.

1
직원이 명령어 한 줄을 실행합니다 npx @schift-io/ai-memory init
  • Codex
  • Claude Code
  • Cursor
  • + MCP 되는 도구 전부

로그인 없이, 쓰던 도구 그대로.

2
작업이 끝날 때마다 기록이 올라옵니다
  • 누가
  • 저장소·브랜치
  • 무슨 일
  • 어떤 모델
  • 토큰

작업 단위로 한데 잡힙니다.

3
매일 아침 관리자 메일로 요약이 옵니다

대시보드를 열지 않아도 숫자가 옵니다.

설치하지 않은 사람의 지출은 보이지 않습니다. 12 / 20
설치 12명 — 보입니다 미설치 8명 — 설명 못 하는 돈

Live demo · 목데이터

청구서 한 줄을, 사람 · 업무 · 모델까지 쪼갭니다

계측이 붙은 모든 작업은 누가 · 무슨 일에 · 어떤 모델로 썼는지가 함께 기록됩니다. 아래는 20인 규모 조직의 한 달을 가정한 화면입니다.

01지금 무엇이 안 보이나

전사 AI 인벤토리 · 이번 달 계측 커버리지 12 / 20명
어디에 썼는지 안다 ₩5,280,00075%
설명할 수 없다 ₩1,720,00025%
지금 · 카드 명세
  • Anthropic₩2,980,000
  • OpenAI₩2,340,000
  • Google₩1,380,000

3줄. 여기가 끝입니다.

  • 누가 썼나
  • 무슨 업무에
  • 건당 얼마
계측하면
  • 김민수 · CS팀
  • 고객 문의 응대
  • claude-haiku-4-5
  • 건당 ₩310
이 한 줄이 먼저 보입니다 제안서 초안 1건 = ₩56,000 영업팀 박준호 · 최고가 모델로 20건. 같은 일을 싼 모델로 하면 ₩4,200입니다.

카드 명세는 벤더별 총액까지만 줍니다. 사람 · 업무 · 건당 단가는 계측이 붙어야 생깁니다 — 위 25%는 그 8명이 설치하면 같이 쪼개집니다.

누가 · 어떤 에이전트 · 어떤 업무 · 얼마 상위 6명 · 전체 18명
사용자에이전트스킬 / 업무 분류 토큰비용모델
김민수 CS팀 cs-agent 문서 검색 → 답변 초안 고객 응대 18.4M ₩624,000 claude-haiku-4-5
이지연 영업팀 notice-match 공고 스캔 → 자격 판정 조달 영업 12.1M ₩486,000 gemini-3.5-flash
박준호 영업팀 bid-response 제안서 본문 생성 입찰 대응 9.8M ₩1,120,000 claude-opus-4-8
최서영 경영지원 meeting-processing 회의 전사 → 요약 회의록 7.6M ₩214,000 gpt-5.6-sol
정우진 개발팀 내부 문서 QA 사내 규정 검색 내부 지원 6.2M ₩178,000 claude-haiku-4-5
한소미 마케팅 email-assistant 메일 분류 → 회신 초안 CS 백오피스 4.9M ₩142,000 z-ai/glm-4.7
표를 정렬하면 바로 나옵니다 토큰 3위인데 비용 1위 박준호 · 입찰 대응만 최고가 모델로 돕니다. 중간 모델로 내리면 월 ₩610,000이 줄어듭니다.

02어디서 끊나

예산 퓨즈 · 에이전트별 한도
  • bid-response 차단됨
    ₩612,000 / ₩600,000 · 102% — 호출 거부
  • cs-agent 저가 모델 강등
    ₩870,000 / ₩1,200,000 · 72%
  • meeting-processing 정상
    ₩340,000 / ₩900,000 · 38%

청구서가 온 뒤 알림이 아닙니다. 그 호출이 나가지 않습니다.

모델 최적화 영수증
절감액 ₩3,840,000 −42%
전부 최고가 모델이었다면 ₩9,120,000
실제 청구 ₩5,280,000
  • claude-haiku-4-561%
  • gemini-3.5-flash22%
  • gpt-5.6-sol11%
  • claude-opus-4-86%

무엇을 내릴지는 계측 데이터가 알려줍니다. 업무 난이도에 맞춰 배정하면 최고가 모델 비중이 6%까지 내려갑니다.

폭주 감지 · 이번 달 개입 기록
이번 달 자동으로 막은 금액 ₩1,900,000 전부 정상 종료된 호출이었습니다. 실패한 게 없으니 알림도 안 옵니다 — 그래서 사람이 못 잡습니다.
  • 08-03 02:14 bid-response 실행이 평소의 12배 토큰을 소비 → 자동 정지. 같은 문서를 반복 재질의하는 루프였습니다. 막지 않았다면 ₩1,900,000.
  • 08-01 09:41 cs-agent 예산 70% 도달 → 남은 기간 저가 모델로 자동 강등. 응답 품질 지표 변화 없음.
  • 07-28 16:05 마케팅팀에서 미등록 API 키 사용 감지 → 관리자에게 통보, 조직 키로 전환 완료.
  • 07-22 11:20 신규 워크플로 배포 — 예산 한도 미설정 상태로 감지되어 기본 한도(₩300,000) 적용 후 가동.

03그래서 얼마나 달라지나

거버넌스 적용 전 → 후 · 3개월 5월 적용
귀속 안 된 지출 25%→0% 모든 호출이 사용자 · 업무에 붙음
월 청구액 ₩9.1M→₩5.3M 업무별 모델 배정 후
예산 초과 사고 3건→0건 한도에서 호출이 끊김
같은 질문 재질의율 31%→12% 질의 · 결과가 쌓이며 감소
거버넌스 적용 3월 4월 5월 6월 7월 8월
적용하지 않았다면 실제 청구액
절감은 한 겹이 아닙니다 · 누적 적용
통제 없음 ₩9,120,000
5겹 다 쌓으면 ₩1,870,000
−80%
  • 기준 통제 없음 · 전부 최고가 모델, 캐시 없음 ₩9,120,000
  • 1 업무별 모델 배정 쉬운 일은 싼 모델로 −42% ₩5,280,000
  • 2 프롬프트 캐시 같은 지침·문서를 매번 다시 안 보냄 −27% ₩3,850,000
  • 3 의미 캐시 같은 질문은 모델을 아예 안 부름 −25% ₩2,890,000
  • 4 메모리 · 데이터 축적 되묻는 횟수가 줄어듦 −19% ₩2,340,000
  • 5 에이전트 슬림화 지침·컨텍스트를 깎으면 더 낮은 모델로도 됨 −20% ₩1,870,000

각 단계는 앞 단계가 줄인 나머지에 적용됩니다. 라우팅만 하면 42%에서 멈추지만, 캐시 · 메모리 · 슬림화까지 쌓으면 기준의 20%까지 내려갑니다. 위 비율은 각 기법의 공개 벤치마크와 자사 파이프라인 기준의 추정 모델입니다. 실제 절감폭은 문서·질의 패턴에 따라 달라지며, 진단에서 실측값으로 다시 계산해 드립니다.

그럼, 전원 구독이 필요합니까? 20인 조직 기준
지금
  • 전원 개인 구독 20인 × ₩30,000₩600,000
  • 섀도우 · 미귀속 지출₩1,720,000
월 합계₩2,320,000

누가 쓰는지 모르니 전원에게 깔았습니다.

사용량이 보이면
  • 헤비 사용자 4명만 구독 유지₩120,000
  • 나머지 16명 · 조직 인프라 종량₩180,000
월 합계₩300,000

쓰는 사람만 구독. 나머지는 쓴 만큼.

실제 사용량 분포
상위 4명 · 78% 나머지 16명 · 22%

안 쓰는 16명 몫을 매달 내고 있습니다.

어떤 업무는 사람이 안 해도 됩니다 · 업무 단위 분리 이번 달 풀린 시간 148시간
반복 업무월 건수사람이 쓰던 시간 처리 주체풀린 시간그 시간을 어디에
문의 1차 분류 · 답변 초안 1,240건 62시간 cs-agent 62시간 상담 품질 · 이탈 방어
공고 스캔 · 자격 판정 890건 44시간 notice-match 44시간 제안 전략 · 고객 미팅
회의 전사 · 요약 68건 23시간 meeting-processing 23시간 실행 항목 추적
제안서 본문 초안 22건 38시간 bid-response 부분 19시간 심사 대응 · 차별화 설계
계약 조항 최종 검토 15건 12시간 사람 유지 — 법적 판단은 넘기지 않습니다
토큰이 아니라 업무 단위로 관리됩니다 — 건당 비용
  • 문의 1건 처리₩503
  • 공고 1건 자격 판정₩546
  • 회의 1건 전사 · 요약₩3,147
이번 달 풀린 시간 148시간 = 0.9명분 다시 배치할 수 있는 시간입니다.
쓸수록 싸지는 구조 · 데이터 축적 효과
1

질의와 결과가 쌓입니다
어떤 질문에 어떤 문서가 정답이었는지가 남습니다.

2

검색이 정확해집니다
처음에 맞는 문서를 찾으니 되묻지 않습니다.

3

토큰이 덜 듭니다
재질의율 31% → 12%. 같은 업무를 더 적은 호출로 끝냅니다.

쌓인 데이터는 조직 안에 남습니다. 온프레미스 배포 시에도 밖으로 나가지 않습니다.

What Others Miss

모델을 관리합니다.
모델이 읽는 데이터는요?

프롬프트 관리, 비용 추적, 사용 귀속 — 여기까지는 이미 시장에 있습니다.
모델이 읽는 데이터(문서 검색 파이프라인, 고객사별 데이터 분리, 자산 버전)를 다루는 곳은 없습니다.

서비스 프롬프트
관리		 비용
추적		 사용
귀속		 문서 검색
인프라		 데이터
주권		 자산
버전
Portkey ✓✓✓ — — —
Langfuse ✓✓— — 셀프호스팅 —
Nudge Security ——✓ — — —
Schift ✓✓✓ ✓✓✓

88%가 AI를 도입했습니다. ROI를 증명한 건 7%.
격차는 모델이 아니라, 모델이 읽는 모든 것에 있습니다.

98%

AI 지출을 관리 대상으로 올린 조직 2024년엔 31%

출처 · FinOps Foundation, State of FinOps 2026

5~30배

에이전트가 챗봇보다 더 쓰는 토큰. 챗봇 감각으로 잡은 예산은 자릿수가 틀립니다.

출처 · Gartner

$47,000

에이전트 루프 하나가 11일간 태운 금액. 버그가 아니라 설계대로 돈 겁니다.

해외 실사례

청구서가 오기 전에 끊습니다

우리 조직의 AI 지출 중 설명할 수 없는 비율이 얼마인지, 1분이면 나옵니다.

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