✅ Swarm SaaS를 위한 GPT 사용량 모니터링 및 과금 최적화 전략 (3편)

– 토큰 사용량 추적부터, 비용 제어, 유료화 전략까지

Swarm 기반의 AI 서비스를 SaaS로 운영하려면
OpenAI API의 사용량 = 곧 비용입니다.

이번 글에서는
✅ 사용자별 GPT 사용량 추적
✅ 요금제별 토큰 할당
✅ 월별 비용 예측
✅ 과금 최적화 전략
을 실제 운영 수준에서 다뤄보겠습니다.

🧠 GPT 과금의 구조 간단 요약

항목 설명

입력 토큰	사용자가 보낸 prompt 텍스트의 token 수
출력 토큰	GPT가 생성한 응답의 token 수
모델 종류	gpt-4 > gpt-4-turbo > gpt-3.5 순으로 가격 다름
단가 기준	$ per 1,000 tokens 기준으로 과금
청구 방식	OpenAI Developer Dashboard에서 월 단위 청구

📊 1. 사용자별 사용량 추적 구조 설계

✅ 사용량 테이블 예시 (PostgreSQL)

CREATE TABLE gpt_usage (
  id SERIAL PRIMARY KEY,
  user_id INTEGER REFERENCES users(id),
  task_id UUID,
  model TEXT,
  prompt_tokens INTEGER,
  completion_tokens INTEGER,
  total_tokens INTEGER,
  created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW()
);

✅ FastAPI 내 사용량 저장 로직 예시

def log_gpt_usage(user_id, model, prompt_tokens, completion_tokens):
    total = prompt_tokens + completion_tokens
    db.insert(GptUsage(
        user_id=user_id,
        model=model,
        prompt_tokens=prompt_tokens,
        completion_tokens=completion_tokens,
        total_tokens=total
    ))

🔍 2. 토큰 수 확인하는 방법

OpenAI API는 response['usage']에 사용량 정보를 반환합니다.

response = openai.ChatCompletion.create(...)
tokens = response["usage"]["total_tokens"]
prompt = response["usage"]["prompt_tokens"]
completion = response["usage"]["completion_tokens"]

→ 이 데이터를 사용해 사용자별, Task별, 모델별 비용을 추적할 수 있습니다.

📉 3. 사용량 기반 요금제 설계 전략

요금제 월 사용량 제한 가격

Free	10,000 tokens	무료
Pro	200,000 tokens	₩9,900
Business	2,000,000 tokens	₩99,000
Enterprise	무제한 또는 협의

✅ 요금제 자동 차단 로직 예시

def check_token_limit(user_id):
    total_tokens = get_total_tokens_this_month(user_id)
    if user.plan == "free" and total_tokens > 10000:
        raise HTTPException(429, "무료 요금제 한도 초과")

💸 4. 실제 비용 예측 모델 (월 단위)

모델 단가 (입력/출력) 월 10만 tokens 사용 시

gpt-3.5-turbo	$0.0015 / $0.002	약 $17
gpt-4-turbo	$0.01 / $0.03	약 $100+
gpt-4	$0.03 / $0.06	매우 고비용

→ 서비스 규모가 커질수록 gpt-4는 ROI 분석 필수
→ gpt-4는 특정 Agent에만 선택적으로 할당하는 구조 추천

🧪 5. 운영 전략 예시

전략 효과

Agent별 모델 분리	요약 Agent → 3.5, 코드 리뷰 Agent → 4
사용자 Feedback 없을 시 응답 줄이기	Token 절감
요약형 출력 우선 제공 후 “자세히 보기” 클릭 구조	토큰 최적화
요금제별 Agent 접근 제한	고비용 Agent → Pro 전용

🧠 고급 전략: 모델 자동 선택기

사용자의 질문 길이, 중요도에 따라 GPT 모델을 자동 선택하는 구조도 가능합니다.

def select_model(input_length, is_pro_user):
    if input_length < 200 and not is_pro_user:
        return "gpt-3.5-turbo"
    return "gpt-4-turbo"

✅ 마무리

이제 우리는
✔ 사용자별 사용량 추적
✔ 토큰 기반 제한/요금제 분리
✔ 비용 최적화를 위한 Agent 설계
✔ 월별 예측 기반 운영 전략
을 모두 포함하는 실전 과금 체계를 갖추게 되었습니다.

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👉 다음 편은
4편: Swarm SaaS 사용 이력 & 보고서 기능 구현하기 – 유저별 Task 히스토리와 분석 대시보드 만들기
를 다룹니다.
사용자별 Task 기록을 남기고, 자신이 어떤 Agent를 사용했는지 시각화해주는 기능을 만들어봅니다. 계속 진행해볼까요? 😊