중요 공지: 다른 Automation Anywhere 제품과의 일관성을 위해 계산된 크레딧의 UI 표현을 10배로 늘렸습니다. 앞으로 UI에서 크레딧은 k 단위(수천)로 표시됩니다(예: 1,000크레딧은 1k 크레딧). 이 업데이트는 현재 팀별로 단계적으로 진행 중입니다. 영업, 주문 및 딜 데스크 팀은 원활한 전환을 위해 이미 연락했을 수 있습니다. 질문이나 논의가 필요한 경우 support@automationanywhere.com에 문의하세요. 핵심 개념
크레딧이란?
크레딧은 EKB가 플랫폼 사용량을 추적하고 청구하는 데 사용하는 측정 단위입니다. 모든 기본 리소스(컴퓨팅, API 호출, LLM 사용)에 대해 개별적으로 청구하는 대신 크레딧은 이러한 비용을 예측 가능한 형식으로 추상화하는 단일 통합 통화를 제공합니다.
크레딧은 두 가지 방법으로 소비됩니다:
- 플랫폼 작업 크레딧은 문서 업로드, 채팅 메시지 발송 또는 도구 호출과 같은 특정 사용자 작업에 연결된 정액 요금입니다. 콘텐츠 크기나 사용되는 모델과 관계없이 고정되고 예측 가능합니다.
- LLM 토큰 크레딧은 실제 언어 모델 사용량에 기반한 가변 요금입니다. LLM 비용은 모델에 입력되고 출력되는 텍스트 양에 따라 달라지므로 이러한 크레딧은 문서 크기, 응답 길이 및 모델 선택에 따라 변동됩니다.
모든 작업에 대한 총 크레딧 소비량은 항상 두 유형의 합계입니다.
토큰이란?
토큰은 대규모 언어 모델이 텍스트를 처리하는 데 사용하는 단위입니다. LLM에 의해 텍스트가 읽히거나 생성되기 전에 토큰으로 분해됩니다 — 단어 또는 단어의 일부에 대략 해당하는 작은 조각입니다.
일반적인 경험 법칙:
- 1 토큰 ≈ 4자, 또는 영어로 대략 ¾단어
- 100,000단어 문서는 대략 133,000 토큰
- “이 문서를 설명하세요”와 같은 짧은 문장은 대략 4-5 토큰
LLM 제공자는 입력 토큰(모델에 전송되는 텍스트 — 프롬프트, 검색된 문서 청크, 시스템 지침)과 출력 토큰(모델이 응답으로 생성하는 텍스트)을 별도로 청구합니다. 입력 및 출력 요율이 다르며 둘 다 LLM 토큰 크레딧 소비에 기여합니다.
EKB에서 큰 문서가 컨텍스트로 검색되거나, 프롬프트에 많은 Knowledge Base 청크가 포함되거나, 모델이 긴 또는 구조화된 응답을 생성할 때 토큰 사용량이 증가합니다.
크레딧 소비 테이블
A. Knowledge Base(KB) 수집
문서를 Knowledge Base에 업로드하면 다단계 수집 파이프라인이 트리거됩니다. 각 단계에는 고유한 비용 구조가 있으며 일부 단계는 프로젝트 구성에 따라 추가 LLM 토큰 크레딧을 발생시킵니다.
수집 파이프라인
| 단계 | 설명 | 비용 |
|---|
| 1. 문서 업로드 | 파일을 수신하고 단어 수를 계산 | 10,000단어당 1 크레딧 |
| 2. LLM 추출 (선택 사항) | LLM이 문서에서 콘텐츠를 파싱하고 추출 | 입력 + 출력 토큰 × 모델 요율 |
| 3. 플랫폼 청킹 | 토크나이제이션, 분할 및 메타데이터 조립 | 무료(플랫폼) |
| 4. 청크 보강 (선택 사항) | LLM이 각 청크에 대한 컨텍스트 접두사를 생성 | 입력 + 출력 토큰 × 모델 요율 |
| 항목 | 크레딧 |
|---|
| 100,000단어(업로드) | 10 크레딧 |
| LLM 추출 토큰 | 모델에 따라 다름 |
| 플랫폼 청킹 | 무료 |
| 청크 보강 토큰 | ~10 크레딧(섹션 B 참조) |
| 추정 총합 | ~20+ 크레딧 |
선택적 단계를 더 많이 활성화할수록 문서당 수집 비용이 높아집니다. 단어 기반 업로드 비용은 항상 고정되고 예측 가능합니다.
B. 문서 청킹
청킹은 문서 추출과 임베딩 사이의 단계입니다. 업로드된 문서에서 정리된 텍스트를 가져와 벡터 스토어에서 인덱스되고 나중에 채팅 또는 에이전트 쿼리를 위해 검색되는 더 작은 조각(청크)으로 분할합니다.
청킹 비용은 두 범주로 분류됩니다:
- 플랫폼 청킹: 서버에서 로컬로 실행되는 결정론적 작업(토크나이제이션, 분할, 메타데이터 조립)으로 LLM 사용으로 청구되지 않습니다.
- 청크 보강(LLM 토큰 크레딧): Knowledge Base 설정에서 프로젝트에 청크 보강이 활성화된 경우에만 청구됩니다. LLM은 각 청크에 대한 짧은 컨텍스트 접두사를 생성합니다. 입력 및 출력 토큰 모두 청구됩니다.
예시: 문서 청킹 비용
다음 예시는 청크 보강이 활성화된 중간 크기 문서를 가정합니다:
- 문서 크기: 100,000단어(~133,000 입력 토큰, 4자/토큰 기준)
- 청크 설정:
chunk_size=64 토큰, chunk_overlap=10 토큰 → ~2,300 청크
- 청크 보강:
gpt-4o-mini로 활성화
- 출력 텍스트 (보강 접두사 포함 결합 청크): ~140,000 출력 토큰
- 모델 가격 (예시): 입력
$0.15 / 1M 토큰, 출력 $0.60 / 1M 토큰
| 구성 요소 | 토큰 | 비용 |
|---|
| 입력 토큰(문서) | 133,000 | $0.01995 |
| 출력 토큰(청크) | 140,000 | $0.084 |
| 총 LLM 비용 | 273,000 | $0.104 |
$0.104(총 LLM 비용) / $0.01(크레딧당 비용) = 10.4 크레딧으로 ~10 크레딧으로 표시됩니다.
같은 문서를 청크 보강 없이 업로드하면 청킹은 0 LLM 토큰 크레딧을 소비합니다.
C. 채팅 / 에이전트 상호작용
고정 플랫폼 크레딧
| 작업 | 크레딧 |
|---|
| 사용자가 채팅 메시지를 보냄 | 1 크레딧 |
| 도구 호출이 호출됨 | 호출당 1 |
- 입력: 1M 토큰당 $3
- 출력: 1M 토큰당 $15
D. 워크플로우 실행
비용은 관여하는 단계 수에 관계없이 실행당 1 크레딧입니다.
전체 채팅 예시
시나리오
사용자가 “첨부된 문서를 설명하세요.”라고 질문합니다.
플랫폼 크레딧
| 구성 요소 | 크레딧 |
|---|
| 질문 수행 | 1 |
| 도구 호출(문서 검색) | 2 |
| 소계 | 3 |
| 유형 | 토큰 | 비용 |
|---|
| 입력 | ~53,634 | ~$0.161 |
| 출력 | ~900 | ~$0.0135 |
| 합계 | — | ~$0.1745 |
| 구성 요소 | 크레딧 |
|---|
| 고정 플랫폼 | 3 |
| LLM 사용 | 17 |
| 총합 | 20 |
비용 계산 공식 요약
문서 업로드
단어 크레딧 = 총 단어 수 ÷ 10,000 + LLM 토큰 크레딧(파싱)
채팅 메시지
고정 메시지 크레딧 + 도구 호출 크레딧 + LLM 토큰 크레딧(입력 + 출력)
LLM 크레딧 사용을 주도하는 요인은?
LLM 비용은 다음에서 증가합니다:
▶ 큰 문서가 컨텍스트로 검색될 때
▶ 많은 KB 청크가 프롬프트에 주입될 때
▶ 응답이 길거나 구조화되어 있을 때
▶ 여러 도구 호출이 트리거될 때
▶ 더 비싼 모델이 선택될 때
고객을 위한 중요 참고 사항
✓ 단어 기반 수집 비용은 예측 가능합니다.
✓ 채팅 비용은 문서 크기와 사용된 토큰 수에 따라 크게 달라집니다.
✓ 모델 가격은 슈퍼 관리자에서 구성할 수 있습니다.
✓ LLM 크레딧은 사용량 기반이며 정액으로 설정할 수 없습니다.
✓ 최종 크레딧 합계 = 플랫폼 크레딧 + LLM 크레딧.
