AI 에이전트 비용 폭탄 진단기 — 1인 SaaS로 가장 안전하게 시작하는 MVP 설계 (2026 실전)

AI 에이전트 비용 폭탄 진단기 — 1인 SaaS로 가장 안전하게 시작하는 MVP 설계 (2026 실전)

이 글은 “아이디어 설명”이 아니라 바로 만들기 위한 설계 문서다.
지난 글에서 제안한 5가지 중, 실패 확률이 가장 낮고 2026년에도 수요가 유지될 가능성이 높은 것을 하나만 골랐다.

👉 AI 에이전트 비용 폭탄 진단기

이유는 단순하다.
AI 쓰는 팀은 늘어나는데, 비용은 항상 문제다.
그리고 이 문제는 2026년에 더 심해진다.

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1️⃣ 왜 하필 ‘비용 폭탄 진단기’인가?

2026년 기준으로 보면 이 질문은 거의 공식이다.

• “LLM 비용이 왜 이렇게 나와요?”
• “이 구조 계속 쓰면 감당 돼요?”
• “지금 설계, 나중에 터질까요?”

이건

• 초보 팀도 묻고
• 중급 팀도 묻고
• 심지어 잘하는 팀도 묻는다.

비용 문제는 ‘실력’과 무관하게 반복된다.

그래서 이 아이디어는

• 트렌드 의존 ❌
• 모델 의존 ❌
• 유행 의존 ❌

2026년에도 계속 살아남는 문제다.

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2️⃣ 이 SaaS의 본질 (한 줄 정의)

“당신의 AI/에이전트 구조가
6개월 뒤 비용 폭탄이 될 가능성을 미리 알려주는 도구”

정확한 비용 계산 ❌
정답 제공 ❌

👉 위험도 판단 + 개선 방향 제시 ⭕

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3️⃣ MVP에서 ‘절대 하지 말아야 할 것’

여기서 절반은 탈락한다.

❌ 실제 요금 계산기
❌ AWS/OpenAI 가격표 반영
❌ 대시보드부터 만들기
❌ 로그인/결제부터 구현

2026년 MVP의 목표는 이거다.

“아, 이거 생각보다 위험한 구조네”
라는 깨달음을 30초 안에 주는 것

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4️⃣ MVP 기능 딱 3개만 만든다

✅ 기능 1. 구조 입력 (텍스트 기반)

사용자는 이렇게 입력한다.

- 사용자 요청마다 LLM 호출
- RAG 사용
- 대화 히스토리 전부 포함
- 에이전트가 최대 5번 재시도
- 캐시 없음

👉 폼 + 텍스트 박스 하나면 충분

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✅ 기능 2. 비용 리스크 진단 (AI 판단)

반응형

출력 예시는 이런 식이다.

[위험도: 🔴 높음]

- 컨텍스트 누적 구조 → 토큰 폭증 가능성 높음
- 재시도 횟수 제한 없음 → 비용 예측 불가
- 캐시 부재 → 동일 요청 반복 과금

권장:
1. 히스토리 요약 레이어 추가
2. 에이전트 호출 최대 2회 제한
3. 24시간 캐시 도입

👉 정확하지 않아도 된다.
“그럴듯한 전문가 피드백”이면 충분하다.

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✅ 기능 3. 점수화 (이게 중요)

사람은 숫자에 반응한다.

AI 비용 리스크 점수: 78 / 100
(60 이상이면 구조 개선 권장)

이 점수 하나로

• 공유된다
• 팀에 전달된다
• 다시 돌아온다

👉 재방문 트리거

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5️⃣ 실제로 실행 가능한 MVP 핵심 코드

아래는 구조 설명을 받아 비용 리스크를 평가하는 최소 예제다.
(Node.js 18+, 실제 실행 가능)

// cost-risk-agent.js
// Node.js 18+

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,
});

export async function analyzeCostRisk(architectureText) {
  const res = await client.chat.completions.create({
    model: "gpt-4o-mini",
    messages: [
      {
        role: "system",
        content: `
너는 AI 시스템 비용 리스크 분석가다.
입력된 아키텍처 설명을 보고
1) 비용 리스크 점수(0~100)
2) 주요 위험 요인 3가지
3) 개선 권장사항 3가지를 제시해라.
`,
      },
      { role: "user", content: architectureText },
    ],
  });

  return res.choices[0].message.content;
}

// 테스트
(async () => {
  const result = await analyzeCostRisk(`
사용자 요청마다 LLM 호출
RAG 사용
대화 히스토리 전체 포함
에이전트 최대 5회 재시도
캐시 없음
`);
  console.log(result);
})();

이 코드로 이미 MVP의 80%는 끝이다.

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6️⃣ 무료 → 유료 전환은 이렇게 한다 (2026 정석)

무료

• 하루 3회 진단
• 점수 + 요약만 제공

유료

• 히스토리 저장
• 구조 비교
• 팀 공유
• PDF 리포트

👉 정확한 계산이 아니라
‘의사결정 도구’로 포지셔닝

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7️⃣ 이 MVP가 애드센스와 찰떡인 이유

블로그에 이런 글이 이미 있다면?

• “AI 에이전트 비용 폭탄 피하는 법”
• “LLM 비용 줄이는 구조”
• “멀티 에이전트, 왜 돈이 새는가”

글 하단 CTA는 이거다.

“당신 구조, 위험한지 바로 확인해보세요.”

• 애드센스 ❌
• 경쟁 ❌
• 자연스러운 전환 ⭕

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8️⃣ 2026년 기준 확장 루트 (미리 보자)

1️⃣ 비용 진단기 (지금)
2️⃣ 팀용 비교 리포트
3️⃣ 정책 템플릿
4️⃣ 컨설팅 / B2B 라이선스

👉 작게 시작해서 오래 가는 구조

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9️⃣ 최종 정리 — 왜 이건 ‘지금’ 시작해도 되는가

• 이미 질문이 있다
• 이미 수동으로 하고 있다
• 이미 귀찮다
• 이미 돈이 새고 있다

이 4가지가 동시에 있는 문제는
2026년에도 거의 실패하지 않는다.

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