청구서가 매달 무거워집니다
제일 유명한 모델을 그냥 씁니다.
잘될수록 비용도 늘어납니다.
68명
같은 기능, 실제 유저를 반씩 나눠 봤습니다
A지금 쓰는 모델
gpt-6 astra
BABTO에서 찾은 모델BEST
gemini 3.8 flash
총 결제 유저
총 결제 유저
총 결제 유저
92명24명 더
총 호출 비용
총 호출 비용
$860
총 호출 비용
$47045% 덜
더 저렴한 모델인데도 결제는 더 많았습니다
혹시 이런 상황 아닌가요?
더 저렴한 모델은 품질이 걱정입니다
바꿨다가 매출이 떨어질까 봐 못 바꿉니다.
그래서 비싼 모델을 그대로 씁니다.
바꿔도 잘한 선택인지 모릅니다
비용 그래프는 있습니다.
매출로 이어졌는지 볼 화면이 없습니다.
제일 유명한 모델이
우리 서비스의 최선은 아닐 수 있습니다
모델사가 말하는 성능은 남의 데이터로 매긴 순위입니다.
우리 유저에게 통하는 모델은 우리 서비스 안에서 찾아야 합니다.
모델사가 말하는 성능
어느 회사나 똑같이 보는 점수입니다.
우리 유저도, 우리 기능도 거기에는 없습니다.
기준
- 코딩 성적
- 수학 성적
- 퀴즈 정답률
우리 유저가 다시 매긴 순위
유저가 실제로 한 행동으로 순위를 매깁니다.
기능이 달라지면 순위도 달라집니다.
기준
- 결제 전환율
- 체류 시간
- 고객 응답률
유저를 나눠 보내고,
어느 모델이 나은지 확인합니다
어떤 행동을 성공으로 볼지 기능마다 직접 정합니다.
예를 들면추천을 보고 결제를 마쳤다, 초안을 보고 가입을 끝냈다, 답변을 보고 구독을 이어갔다
1유저가 기능을 씁니다
2ABTO가 나눠 보냅니다
3비용과 행동을 기록합니다
- gpt-6 astra유저 33%, 결제율 6.9%총 비용$120
- claude fable 5.1유저 33%, 결제율 7.1%총 비용$144
- gemini 3.8 flash유저 34%, 결제율 7.0%총 비용$60BEST
4같은 성과면 저렴한 모델로 옮깁니다
결제율은 비슷했는데, gemini 3.8 flash는 비용이 절반이었습니다
쓰던 코드는 그대로 두고,
주소와 헤더만 바꿉니다
OpenAI SDK와 호환되어 호출 코드를 새로 짤 필요가 없습니다.
chat.pyOpenAI SDK
import osfrom openai import OpenAI client = OpenAI( base_url="https://gateway.abto.app/v1", # 주소를 ABTO로 api_key=os.environ["ABTO_API_KEY"],) client.chat.completions.create( model=model, messages=messages, extra_headers={ "x-abto-key-openai": os.environ["OPENAI_API_KEY"], # 쓰던 OpenAI 키 그대로 "x-abto-device-id": device_id, "x-abto-feature-id": "checkout.suggest", },)Claude Code나 Codex를 쓴다면
성과 지표는 에이전트가 찾아서 심습니다
저장소를 읽고 결제나 가입처럼 성공으로 볼 만한 자리를 짚습니다.
그 자리에 ABTO SDK 호출을 넣어 두니 직접 계측할 일이 없습니다.
이 한 줄만 시키면 됩니다
/abto AI 기능 분석 이벤트 달아줘
설정만 교체
baseURL과 헤더 몇 줄이 전부입니다. 호출 코드는 그대로 둡니다.
기능마다 따로 실험
호출마다 x-abto-feature-id에 기능 이름을 실어 보내고, 그 이름 단위로 성과가 따로 비교됩니다.
지표 심기도 한 줄
스킬을 부르면 재야 할 자리를 찾아 SDK 호출까지 넣어 줍니다.
먼저 써 본 서비스들
베타로 도입한 서비스들이 확인한 변화입니다.
AI 이력서 서비스
자기소개서 초안 기능이력서 첨삭 기능초안과 첨삭에서 유저가 선호하는 모델이 달랐습니다.
지금은 기능마다 다른 모델을 씁니다.모델 비용
28%절감
유료 전환율
12%증가
AI 오답노트 서비스
문제 해설 기능답안 평가 기능해설이 자세할수록 좋은 줄 알았지만,
간결한 해설과 보다 정확한 평가가 재방문율을 더 이끌어냈습니다.모델 비용
41%절감
재방문율
18%증가
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