과제: 당사도 이해하지 못한 자사의 AI 청구서
당사 팀은 여러 고객사 프로젝트의 AI 애플리케이션을 동시에 개발하며, 일상적으로 GPT, Claude, Gemini, DeepSeek 등 10여 개 모델을 호출합니다. 수렴하기 전, 당사가 마주한 문제는 AI를 도입하는 모든 기업과 똑같았습니다:
- 키가 각 프로젝트의 환경 변수에 흩어져 있어, 전사에 몇 개가 있는지 아무도 모름
- 공급사마다 별도의 청구서를 발행해, 월말이 되어서야 이번 달 지출을 파악
- 고객사가 '이번 달 우리 프로젝트의 AI 비용이 얼마인가'라고 물으면, 세 개의 백엔드를 뒤져 답을 짜맞춰야 함
솔루션: 전사를 하나의 거버넌스 평면으로 수렴
당사는 모든 모델 호출을 자체 ATP Petrichor 플랫폼으로 이전하고, 'Organization → Workspace → Project' 계층(조직 → 워크스페이스 → 프로젝트)을 적용했습니다:
- 고객사 프로젝트마다 하나의 Project를 두고, 전용 키를 발급하고 전용 한도를 설정합니다
- 모델 권한을 프로젝트 수준에서 통제합니다. 고객사 계약이 허용하는 모델만 시스템 차원에서 개방합니다
- 모든 요청에 로그를 남깁니다: 모델, 토큰 수, 상태, 해당 프로젝트를 실시간으로 조회할 수 있습니다
이전 과정은 당사가 고객사에 제공하는 도입 표준 절차 그대로입니다: 점검 → 수렴 → 한도 설정 → 대시보드 구축까지 2주 만에 완료했습니다.
성과: 월말의 충격에서 일상의 대시보드로
- 고객사 프로젝트별 AI 비용이 실시간으로 가시화되어, 매출총이익 산출 가능
- 고객사 정보보안 감사 시 로그가 곧 증거이므로, 사후에 문서를 보완할 필요 없음
- 신규 모델은 출시 즉시 목록에 편입되어, 엔지니어가 더 이상 직접 키를 신청하지 않음. 거버넌스는 제약이 아니라 모두가 더 안심하고 사용하도록 하는 장치
이 사례는 동시에 당사의 제품 검증입니다. 고객사에 권장하는 모든 방식을 먼저 당사에 직접 적용해 보았습니다. 고객사가 겪는 키 분산, 청구서 통제 불능, 감사 문서 보완을, 당사도 직접 경험했고 모두 해결했습니다.
「당사는 스스로를 첫 번째 고객으로 삼았습니다. 고객사에 권장하는 모든 방식을 먼저 당사에 직접 적용해 보았습니다.」
— Horizon AI 기술팀