Copilot 과금 체계 전환: Token-based 과금 도입으로 인한 최대 24배 비용 편차 발생

Context

모든 요청을 단일 단위로 처리하던 기존 Premium Request Units 방식의 비용 불균형 발생. 에이전트의 고도화에 따른 실제 추론 비용과 청구 금액 사이의 괴리를 해결하기 위한 구조적 변화 필요.

Technical Solution

• 단순 Code completion 및 Next edit suggestions는 기존처럼 기본 플랜에 포함하여 사용자 경험 유지
• Agent workflow에 한해 Input/Output/Cached token 기반의 AI Credits 과금 체계 도입
• 모델별 성능-비용 최적화를 위한 Multi-model Routing 전략 기반의 과금 구조 설계
• 사용자 플랜별 AI Credits 할당량을 통해 기본 사용량 보장 및 초과분 과금 체계 구축
• 요청의 복잡도와 모델의 Tier에 따라 비용이 결정되는 Variable Cost 모델로 전환

Impact

• 모델 선택에 따라 동일 작업 기준 최대 24배의 비용 차이 발생 (GPT-5.5 vs GPT-5.4 nano)
• Heavy iterative agent 작업 시 모델 최적화를 통해 월 비용 $2,000에서 $300 수준으로 절감 가능
• Pro 플랜 기준 $10 결제 시 $15 가치의 AI Credits 제공으로 라이트 유저의 실질 비용 감소

Key Takeaway

AI 서비스의 과금 모델이 Flat-rate에서 Consumption-based로 전환됨에 따라, 엔지니어링 관점의 Model Routing 최적화가 곧 비용 효율성으로 직결되는 구조적 변화 확인.