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AI 에이전트, 수익형 아키텍처 설계법

API 비용만 새 나가던 생성형 AI LLM 에이전트를, 모델 라우팅·캐스케이딩·캐싱·루프 가드레일로 비용을 통제하고 실제로 마진을 남기는 구조로 바꾸는 5개 모듈 18개 수업 강의입니다. 비용 폭탄 실제 사례 분석부터 손익 시뮬레이션, 아키텍처 설계 프로젝트까지 직접 만들어봅니다. API 비용 부담을 느끼는 AI 개발자·메이커, 에이전트 기반 서비스를 운영·기획하려는 분께 추천합니다.

2명 이 수강하고 있어요.

난이도 초급

수강기한 무제한

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에 관심있는 사람들도 듣는 중!

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수강 후 이런걸 얻을 수 있어요

  • 호출 단위 메타데이터 로깅과 호출/요청/스텝 3단계 가시성, FinOps 3원칙을 적용해 내 에이전트가 어디서 돈을 쓰는지 진단할 수 있어요.

  • 작업 난이도에 따라 저가/고가 모델로 나눠 호출하는 모델 라우팅 로직을 코드로 직접 구현할 수 있어요.

  • 저가 모델로 먼저 처리하고 실패 시 상위 모델로 넘어가는 모델 캐스케이딩 구조를 구성하고, 적용 전후 비용을 비교할 수 있어요.

  • 프롬프트 캐싱과 시멘틱 캐싱을 적용해 중복·유사 요청의 재호출을 줄이고 응답 속도와 비용 변화를 확인할 수 있어요.

  • 최대 반복 횟수와 토큰 예산을 설정하는 루프 가드레일을 구현해 에이전트의 무한 루프·과소비를 막을 수 있어요.

  • 모델별 토큰 단가, 호출 빈도 분포, 예상 매출, 사용량 상한 적용 후 실효 비용을 입력해 손익 시뮬레이션을 직접 만들 수 있어요.

  • 라우팅·캐싱·가드레일을 하나로 결합한 아키텍처 다이어그램과 구현 계획을 설계하고, 비용 구조 진단 보고서를 작성할 수 있어요.


1원이라도 버는 LLM 에이전트, 수익형 아키텍처 설계법

강의 요약

LLM 에이전트의 비용 폭탄 원인(무한 루프, 불필요한 모델 호출, 캐싱 부재)을 진단하고, 모델 라우팅·캐스케이딩·캐싱·가드레일을 적용해 마진을 남기는 수익형 아키텍처를 설계하는 5개 모듈 18개 수업으로 이루어진 강의입니다.

비용 폭탄 실제 사례 분석부터 손익 시뮬레이션, 아키텍처 설계 프로젝트까지 직접 만들어봅니다. API 비용 부담을 느끼는 AI 개발자·메이커, 에이전트 기반 서비스를 운영·기획하려는 분께 추천합니다.

이런 분들께 추천해요

서비스 개발자, 메이커

API 비용 부담을 느끼는 AI 개발자·메이커: LLM 에이전트를 운영 중인데 비용이 통제 불가능하게 늘어나 원인 파악과 해결책이 필요한 분

서비스 운영, 기획, PO, PM

에이전트 기반 서비스를 운영,기획하려는 분: 광고 단가나 매출 환경 변화에 따라 기존 비용 구조로는 수익이 나지 않는 상황을 진단하고 손익 시뮬레이션을 만들어보고 싶은 분

실무자, 취업준비생

LLM API 사용 경험과 기본 프로그래밍 지식이 있고, 모델 라우팅·캐싱 같은 비용 절감 기법을 코드로 직접 구현해보고 싶은 실무자와 면접에서 비즈니스 로직을 보여주고자 하는 취준생

수강 후에는?

  • API 비용이 어디서, 왜 새는지 직접 계산해 진단할 수 있게 됩니다.


  • 모델 라우팅·캐스케이딩·캐싱·가드레일을 코드로 구현해 비용을 통제할 수 있게 됩니다.


  • 내 서비스의 손익 시뮬레이션과 비용 구조 진단 보고서, 통합 아키텍처 설계안을 결과물로 갖게 됩니다.

강의 미리보기

Frame 4

실제 사례를 통한 예시

구체적인 관리 방법

왜 지금 이 설계법을 알아야 할까요?

LLM 에이전트를 붙인 서비스가 늘어나면서, 매 요청마다 비싼 모델을 호출하거나 동일한 요청을 반복 처리해 API 비용이 매출 증가 속도보다 더 빠르게 늘어나는 사례가 흔해지고 있습니다.

광고 단가(CPA·CTR)가 흔들리는 시기에는 비용 구조를 바꾸지 않으면 매출이 늘어도 마진이 남지 않는 상황에 처할 수 있습니다.

이 강의는 실제 운영 사례를 통해 이 문제를 짚고, 비용을 줄이는 기술적 조치를 수익을 지키는 운영 의사결정으로 연결하는 방법을 다룹니다.

학습 내용 소개

  • 모듈 1. 강의 소개 및 기본 세팅 — 에이전트 비용 문제의 전형적 패턴을 짚고, API 키 발급·비용 모니터링 도구·실습 환경을 구성한 뒤 내 에이전트의 비용 구조를 진단합니다.

  • 모듈 2. 비용 폭탄의 원인과 해결 원리 — 실제 운영 사례를 통해 비용 폭탄 상황을 살펴보고, 모델 라우팅·캐스케이딩·프롬프트/시멘틱 캐싱의 원리를 이론으로 익힙니다.

  • 모듈 3. 실습: 비용 절감 아키텍처 적용하기 — 라우팅 로직 구현, 캐스케이딩 흐름 구성과 비용 비교, 캐싱 적용, 루프 가드레일과 토큰 버짓 설정까지 4개 실습으로 직접 적용합니다.

  • 모듈 4. 수익형 구조로 연결하기 — 비용 최적화가 곧 수익 전략이 되는 이유를 정리하고, 광고/매출 환경 변화에 대응하는 비용 구조 재설계 사례를 다룬 뒤 손익 시뮬레이션을 만들어봅니다.

  • 모듈 5. 실전 프로젝트 — 내 서비스의 비용 구조 진단 보고서를 작성하고, 라우팅·캐싱·가드레일을 결합한 아키텍처를 설계하며, 운영 시 추가로 챙겨야 할 포인트를 점검하며 마무리합니다.

이걸 할 수 있게 됩니다.

  • API 비용이 어디서, 왜 새는지 직접 계산해 진단할 수 있게 됩니다.


  • 모델 라우팅·캐스케이딩·캐싱·가드레일을 코드로 구현해 비용을 통제할 수 있게 됩니다.


  • 내 서비스의 손익 시뮬레이션과 비용 구조 진단 보고서, 통합 아키텍처 설계안을 결과물로 갖게 됩니다.


이 강의를 만든 사람

  • 스타트업 출신, 현재는 대기업에서 개발 리드로 일하고 있습니다. 개발 뿐 아니라 비즈니스 리터러시를 강조하는 프로젝트를 진행합니다.

  • 사이드 프로젝트를 통해 AI LLM 모델을 사용할 때 고려해야 할 점들을 알게 되었고, 쉽고 구체적으로 기록하여 몇 번의 오프라인 강의를 진행했습니다. 온라인 강의의 강력한 요청을 받아 여러 AI 시리즈를 남겨보려고 합니다.

수강 전 참고 사항

FAQ

실습에 유료 API 결제가 꼭 필요한가요?

- 네, OpenAI·Anthropic 두 곳 모두 결제 수단 등록이 필요합니다. 강의는 두 모델사의 키를 모두 발급받아 진행하는 것을 기준으로 안내합니다(모델 라우팅·캐스케이딩 실습에서 두 모델을 비교하는 구성이 있어, 실습을 위해 필요한 내용입니다.

프로그래밍을 잘 몰라도 따라갈 수 있나요?

- 기본적인 Python 또는 Node 환경 사용 경험이 있으면 따라가기 수월합니다. 실습은 거대한 프로젝트가 아니라 핵심 로직을 짧게 구현하는 수준으로 설계되어 있습니다.

학습 자료

  • 각 코드 구현을 위한, 소스 코드 제공

선수 지식 / 수강 전 참고 사항

  • LLM API(OpenAI/Anthropic 등) 사용 경험과 기본 프로그래밍 지식(Python/Node 등)이 있으면 실습을 따라가기 쉽습니다.


  • 개인 메이커·소규모 팀 규모의 에이전트 서비스를 운영 중이거나 운영을 계획 중인 분에게 적합합니다.


  • 실습을 위해 LLM API 키 발급과 비용 추적 대시보드, 로컬 실습 환경 설치가 필요하며, 1-3 수업에서 안내합니다.


이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

  • API 비용 부담을 느끼는 AI 개발자·메이커: LLM 에이전트를 운영 중인데 비용이 통제 불가능하게 늘어나 원인 파악과 해결책이 필요한 분

  • 에이전트 기반 서비스를 운영/기획하려는 분: 광고 단가나 매출 환경 변화에 따라 기존 비용 구조로는 수익이 나지 않는 상황을 진단하고 손익 시뮬레이션을 만들어보고 싶은 분

  • LLM API 사용 경험과 기본 프로그래밍 지식이 있고, 모델 라우팅·캐싱 같은 비용 절감 기법을 코드로 직접 구현해보고 싶은 실무자

선수 지식,
필요할까요?

  • LLM API(OpenAI/Anthropic 등) 사용 경험과 기본 프로그래밍 지식(Python/Node 등)이 있으면 실습을 따라가기 쉽습니다.

  • 개인 메이커·소규모 팀 규모의 에이전트 서비스를 운영 중이거나 운영을 계획 중인 분에게 적합합니다.

  • 실습을 위해 LLM API 키 발급과 비용 추적 대시보드, 로컬 실습 환경 설치가 필요하며, 1-3 수업에서 안내합니다.

안녕하세요
뉴노멀입니다.

커리어인증

커리큘럼

전체

18개 ∙ (2시간 24분)

해당 강의에서 제공:

수업자료
강의 게시일: 
마지막 업데이트일: 

수강평

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