AI 플랫폼의 과도한 Token 보조금 정책으로 인한 수익 구조 붕괴 및 Token-based Billing 전환

Context

AI 플랫폼 기업들이 시장 점유율 확대를 위해 실제 생성 비용 대비 극도로 낮은 구독료를 책정하는 보조금 전략 채택. 높은 트래픽 수요를 유도했으나, 토큰 사용량 증가에 따른 인프라 비용이 매출을 상회하는 심각한 마진 역전 현상 발생.

Technical Solution

• 정액제 기반의 Subscription 모델에서 실제 리소스 소비량에 비례하는 Token-based Billing 구조로 전환 설계
• 과도한 리소스 점유를 방지하기 위한 Rate Limit 강화 및 세분화된 사용량 제어 로직 도입
• 고비용 모델(Claude Code 등)에서 상대적으로 효율적인 내부 도구(Copilot CLI)로의 마이그레이션을 통한 인프라 비용 최적화
• 기업 고객의 비용 부담을 줄이기 위한 모델 최적화 및 Drastic Price Cuts를 통한 Unit Cost 절감 시도
• 사용자의 토큰 소모 패턴 분석을 통한 쿼터 관리 및 비용 추적 시스템 고도화