ABTO 이해하기
무엇을 해결하나요
어떤 AI 모델이 우리 서비스에서 진짜 성과를 내는지 데이터로 확인하고, 트래픽까지 옮겨주는 도구입니다.
쇼핑몰에 리뷰 요약 기능을 만들었다고 해보겠습니다. 더 저렴한 모델로 갈아타면 비용이 절반이라는데, 품질이 떨어져 구매가 줄면 오히려 손해입니다. 지금 아는 것은 지난달 API 청구서 금액뿐입니다.
ABTO는 이 고민을 숫자로 바꿔주는 도구입니다.
AI 호출비용, 응답 속도 기록
사용자 행동구매, 복사, 이탈
기능별 모델 성과감이 아니라 데이터로
호출 기록과 그 응답을 본 사용자의 실제 행동을 이어서, 어떤 모델이 진짜 성과를 내는지 보여줍니다.
ABTO가 답하는 두 가지 질문
섹션 제목: “ABTO가 답하는 두 가지 질문”
AI 비용, 줄일 수 있나
- 어느 기능이 얼마를 쓰는지 나눠 보기
- 늘어난 비용을 호출 한 건까지 추적
- 성과 유지를 확인한 뒤에 저렴한 모델로 전환
지금 모델과 프롬프트가 최선인가
- 실제 고객 입력으로 새 후보 시험
- 트래픽 일부로 검증하고 성과가 좋은 쪽으로 전환
- 잘못되면 대시보드에서 즉시 롤백
공개 벤치마크와 무엇이 다른가요
섹션 제목: “공개 벤치마크와 무엇이 다른가요”| 공개 벤치마크 | ABTO | |
|---|---|---|
| 평가 입력 | 표준 문제 세트 | 실제 우리 고객이 보낸 입력 |
| 성과 기준 | 정답 채점, 평가자 점수 | 구매, 전환 같은 실제 사용자 행동 |
| 판단 단위 | 모델 전체 | 우리 서비스의 기능 하나하나 |
리뷰 요약에서 뛰어난 모델이 상담 답변에서는 평범할 수 있습니다. 그래서 ABTO는 기능 단위로 실제 트래픽에서 모델의 순위를 다시 매기고, 트래픽이 쌓일수록 이 순위는 우리 서비스만의 살아있는 벤치마크가 됩니다.
도입에 필요한 작업
섹션 제목: “도입에 필요한 작업”AI 호출 코드에서 쓰던 OpenAI SDK의 base URL을 게이트웨이로 바꾸고, 호출에 헤더 몇 개를 싣는 것이 전부입니다.
client = OpenAI( base_url="https://gateway.abto.app/v1", # 주소를 ABTO 게이트웨이로 바꿉니다 api_key=os.environ["ABTO_CALLING_KEY"],)
response = client.chat.completions.create( model="gpt-4o-mini", messages=messages, extra_headers={ "x-abto-key-openai": os.environ["OPENAI_API_KEY"], # 쓰던 키 그대로 "x-abto-feature-id": "review.summary", # 어느 기능의 호출인지 "x-abto-device-id": device_id, # 누구의 호출인지 },)- 여러 모델 제공사(OpenAI, Claude 등)의 모델을 같은 방식으로 호출합니다.
- 모델 제공사와의 계약과 API 키는 기존 것을 그대로 씁니다.
- 사용자 행동까지 연결하려면 웹이나 앱에 작은 SDK 하나를 더 넣습니다. 브라우저용은 런타임 의존성이 없습니다.
이런 팀에게 맞습니다
섹션 제목: “이런 팀에게 맞습니다”- AI 비용이 커지는데 어느 기능이 얼마나 쓰는지 나눠 보지 못하는 팀
- 더 저렴한 모델로 바꾸고 싶지만 품질 저하가 두려워 못 바꾸는 팀
- 프롬프트를 계속 고치는데 나아졌는지 감으로만 판단하고 있는 팀
- “AI 기능이 매출에 기여하는가”라는 질문에 숫자로 답해야 하는 팀
이어서 핵심 개념에서 용어 여섯 개만 익히면 대시보드의 모든 화면을 읽을 수 있습니다.