# AWT 비용 최적화 전략

## 현재 상황 (2026.02.20 기준)

### AI API 비용 현황
| 항목 | 어제 (DOM만) | 오늘 (관찰 기반) |
|------|-------------|-----------------|
| 요청 수 | 18 | 43 |
| 토큰 사용 | 427,638 | 571,663 |
| 비용 | $0.07 | $0.64 |
| 요청당 비용 | $0.004 | $0.015 |

- 관찰 기반 크롤링 도입 후 요청당 비용 약 4배 증가
- 원인: 각 요소별 관찰 데이터(스크린샷 OCR, 변경 텍스트, DOM 변화)를 AI에 전달
- 현재 사용 모델: OpenAI GPT (AWT_SERVICE_AI_MODEL 설정)

### 수익 대비 비용 시뮬레이션

| 사용자 수 | 일 비용 | 월 비용 | 월 수입 (Pro $29) | 마진 | 마진율 |
|-----------|--------|--------|------------------|------|--------|
| 1명 (개발자) | $0.64 | $19.2 | - | - | - |
| 10명 | $6.4 | $192 | $290 | $98 | 34% |
| 50명 | $32 | $960 | $1,450 | $490 | 34% |
| 100명 | $64 | $1,920 | $2,900 | $980 | 34% |
| 500명 | $320 | $9,600 | $14,500 | $4,900 | 34% |

> ⚠️ 위 시뮬레이션은 현재 개발 테스트 기준 (하루 다수 반복 테스트 포함)
> 실제 사용자는 하루 1~2회 테스트로 비용이 훨씬 낮을 것으로 예상

### 실사용자 기준 예상 비용

| 사용자 수 | 일 비용 (1~2회) | 월 비용 | 월 수입 | 마진 | 마진율 |
|-----------|---------------|--------|--------|------|--------|
| 10명 | $0.30 | $9 | $290 | $281 | 97% |
| 50명 | $1.50 | $45 | $1,450 | $1,405 | 97% |
| 100명 | $3.00 | $90 | $2,900 | $2,810 | 97% |
| 500명 | $15.00 | $450 | $14,500 | $14,050 | 97% |

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## 비용 최적화 전략

### 1단계: 캐싱 (예상 비용 절감: 50~70%)
- **스캔 결과 캐싱**: 같은 URL 재스캔 시 이전 관찰 데이터 재활용
  - 캐시 유효 기간: 24시간 (사이트 변경 빈도에 따라 조절)
  - 사용자가 "강제 재스캔" 옵션으로 캐시 무시 가능
- **시나리오 템플릿 캐싱**: 동일 사이트 유형의 시나리오 패턴 재활용
- 구현 난이도: ★★☆ (DB에 캐시 테이블 추가)

### 2단계: 관찰 데이터 압축 (예상 비용 절감: 30~40%)
- OCR 전체 텍스트 대신 **변경된 부분만** AI에 전달
- 스크린샷 이미지를 AI에 보내지 않고 **텍스트 요약만** 전달
- DOM 데이터에서 불필요한 속성 제거 (style, class 등)
- 관찰 데이터를 구조화된 JSON으로 압축
- 구현 난이도: ★★☆

### 3단계: 모델 스위칭 (예상 비용 절감: 40~60%)
- **단순 작업** → GPT-4o-mini ($0.15/1M input tokens)
  - 사이트 유형 판별
  - 기본 테스트 플랜 생성
  - 시나리오 검증
- **복잡한 작업** → GPT-4o ($2.50/1M input tokens)
  - 복합 비즈니스 시나리오 생성
  - Fix Guide 수정 제안
  - GitHub Auto-fix PR 코드 생성
- 구현 난이도: ★☆☆ (API 호출 시 모델 파라미터만 변경)

### 4단계: 플랜별 제한 강화
| 항목 | Free | Pro ($29) | Team ($99) |
|------|------|-----------|------------|
| 월 테스트 | 5회 | 500회 | 2,000회 |
| 스캔 max_pages | 5 | 20 | 50 |
| 관찰 요소 수 | 5 | 15 | 30 |
| AI 재시도 | 0회 | 1회 | 3회 |
| 캐시 유효기간 | 1시간 | 24시간 | 7일 |

### 5단계: 자체 모델 / 오픈소스 LLM 검토 (장기)
- Llama 3, Mistral 등 오픈소스 모델로 단순 작업 처리
- 로컬 GPU 또는 저가 GPU 클라우드(RunPod, Vast.ai)에서 실행
- API 비용을 인프라 비용으로 전환 (규모가 클수록 유리)
- 검토 시점: 월 활성 사용자 500명 이상

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## 구현 우선순위

| 순위 | 전략 | 절감 효과 | 구현 난이도 | 구현 시점 |
|------|------|----------|-----------|---------|
| 1 | 캐싱 | 50~70% | ★★☆ | 서비스 안정화 직후 |
| 2 | 모델 스위칭 | 40~60% | ★☆☆ | 서비스 안정화 직후 |
| 3 | 데이터 압축 | 30~40% | ★★☆ | 사용자 10명 이상 |
| 4 | 플랜별 제한 | 비용 통제 | ★☆☆ | 이미 일부 적용 |
| 5 | 자체 모델 | 80~90% | ★★★★ | 사용자 500명 이상 |

> 💡 캐싱 + 모델 스위칭만 적용해도 현재 비용의 1/3~1/5로 줄일 수 있음
> 마진율: 34% → 80% 이상으로 개선 예상

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## 비용 모니터링

- OpenAI 대시보드: https://platform.openai.com/account/usage
- 결제 확인: https://platform.openai.com/settings/organization/billing/overview
- 월 예산 설정: $120 (현재)
- 알림 설정: 일 $5 초과 시 이메일 알림 권장

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*최종 수정: 2026.02.20*
*작성: AWT 개발팀*
