Bundled Token 제거를 통한 AI 인프라 Unit Economics 최적화

Context

수요 급증으로 인한 Capacity 부족 및 Unit Economics 악화 상황 분석. 기존 Seat-based Plan의 Bundled Token 제공 방식이 실제 인프라 비용 대비 과도한 보조금 형태로 작동하는 한계 발생.

Technical Solution

• 고정 비용 중심의 Buffet 모델에서 Consumption-based Billing 체계로의 전환
• Seat fee를 $200에서 $20로 낮추어 기본 진입 장벽을 제거한 구조 설계
• 모든 Token 사용량을 API standard rate로 과금하는 Metered Billing 로직 적용
• Third-party tool 연동 제한을 통한 인프라 제어권 확보 및 리소스 효율화
• 사용자별 Usage Pattern에 따른 차등 비용 부과로 Capacity 분배 최적화

Impact

• 기본 Seat 비용 90% 감소($200 $\rightarrow$ $20) 및 전량 Metered Billing 전환
• 기존 고사용자 기준 전체 비용의 80%를 차지하던 Metered API Usage 비중 정형화

Key Takeaway

트래픽 예측 불가능성이 높은 AI 서비스에서 Flat-rate 모델은 심각한 비용 리스크를 초래함. 확장성 확보를 위해 서비스 제공자와 사용자 간의 비용 부담을 일치시키는 Consumption-based 설계가 필수적임.