무제한 사용에서 비용 통제 과제로
리갈온 테크놀로지스는 법률 업무를 비롯한 핵심 비즈니스 기능을 지원하는 AI를 글로벌로 제공하는 기업이다. 이 회사는 제품뿐 아니라 조직 자체를 'AI 네이티브'로 바꾸겠다는 목표 아래 개발 과정에 코덱스를 도입하고 일상 업무 전반으로 확산했다.
초기에는 개발자들에게 주력 모델인 GPT-5.5의 패스트(Fast) 모드를 제한 없이 제공했다. 설계와 구현은 물론 일상 업무까지 활용 범위가 넓어졌지만, 고성능 모델을 계속 무제한으로 쓰면 연간 예산을 넘길 수밖에 없다는 문제가 불거졌다. 일괄적인 사용 제한은 AI로 얻은 생산성을 해칠 수 있다는 우려도 있었다.
작업 난이도별 모델 배분
회사 내 AI 개발 전담 조직(AID CoE)은 모델을 시험·모니터링해 선택 지침을 만들었고, 관리자들이 이를 팀에 공유했다. 기본 원칙은 가벼운 모델로 시작해 과제가 복잡해지면 상위 모델로 옮기는 것이다.
구체적으로 가장 가벼운 GPT-6 루나(Luna)는 요구사항이 명확한 코드 구현을, GPT-6.1 솔(Sol)은 일반적인 설계와 데이터 분석, 문서 작성을 맡는다. 가장 성능이 높은 GPT-6 아스트라(Astra)는 아키텍처 설계 등 고난도 판단과 여러 에이전트를 조율하는 오케스트레이터 역할에 쓴다.
여기에 패스트 모드는 기본적으로 제한하고 필요할 때만 개별 요청으로 허용했다. 속도 저하 우려가 있었으나 작업을 병렬로 실행하는 방식 등으로 보완했다. 관리자 설정을 통해 부서·개인별 월간 사용 한도도 적용했다.
사업 단계별 예산, 다음 목표는 ROI 측정
예산은 사업 성장 단계에 맞춰 차등을 뒀다. 기존 주력 사업에는 약 20% 수준의 비용 효율 개선을 요청한 반면, 출시 초기 신사업에는 AI를 적극 활용하도록 넉넉한 예산을 배정했다. 이러한 조치를 종합한 결과 GPT-5.5 대비 일일 추정 비용이 약 65% 줄었다고 회사는 밝혔다.
회사는 다음 단계로 기능 출시 1건을 단위로 실제 AI 비용과 고객 가치를 연결하는 자체 지표를 설계하고 있다. 도키타케 유타(Yuta Tokitake) 시니어 엔지니어링 매니저는 개발이 빨라지는 것은 거의 당연하지만, 그것이 고객 가치로 이어지는지가 핵심이라고 설명했다. 개인의 AI 활용 노하우를 조직 자산으로 만들기 위한 지식 베이스 구축과 채용 시 AI 역량 강조도 추진한다.
국내 기업에서도 AI 코딩 도구 도입이 늘면서 비용 관리가 과제로 떠오르는 만큼, 모델 등급별 용도 구분과 사업 단계별 예산 설계는 참고할 만한 사례로 보인다.
