
모든 지출 내역
모든 지출 내역 화면에서는 각 개별 거래에 대한 인사이트를 제공하여 AI 사용 현황을 이해하고 추적하며 개선할 수 있습니다. 이 화면은 영수증처럼 모든 작업이, 예를 들어 챗봇의 단일 메시지 하나도 별도의 거래로 표시됩니다. 거래 유형과 날짜별 전체 지출 내역을 보고 싶다면 일별 지출 ...
FlowHunt의 일일 지출 기능으로 거래를 유형과 날짜별로 요약하여 지출 패턴을 추적하고 관리하세요. 예산을 효과적으로 관리할 수 있습니다.
일일 지출 기능은 사용 내역을 요약하여, 거래를 유형과 날짜별로 그룹화합니다. 이를 통해 지출 패턴과 자원 배분을 쉽게 추적할 수 있어 효과적으로 예산을 관리할 수 있습니다.
각 지출 내역을 개별적으로 보고 싶다면 전체 지출 화면으로 이동하세요.
이 화면은 특정 날짜별로 거래 유형에 따라 지출을 그룹화합니다. 즉, 하나의 날짜에 여러 항목이 보일 수 있지만, 각 항목은 특정 거래 유형에 집중되어 있습니다.
아래에서 볼 수 있듯이, 7월 4일에는 URL만 색인하고 챗봇과 대화했지만, 3일에는 문서와 유튜브 영상도 색인했습니다.
이 화면에서는 해당 날짜의 각 거래 유형별로 총 지출 금액과 수행된 거래 수를 보여줍니다. 예를 들어, 7월 3일에는 무려 1,527개의 URL을 크롤링하여 15달러 이상이 소요되었습니다.
날짜 범위를 지정하거나 거래 유형을 선택하여 지출을 필터링할 수 있습니다. 거래 유형은 Flows에서 수행할 수 있는 다양한 작업에 기반합니다.
개별 상호작용의 가격을 더 잘 이해하려면, 먼저 AI 모델의 가격 책정 방식과 그것이 FlowHunt 크레딧으로 어떻게 환산되는지 알아야 합니다.
AI는 언어를 처리할 때 토큰을 사용합니다. 토큰은 하나의 단어, 단어의 일부, 또는 심지어 하나의 문자일 수도 있어 정확하게 환산하기 어렵습니다. 또한 입력과 출력 모두 토큰이 소모된다는 점을 기억하세요.
모델은 보통 백만 개 토큰 단위로 가격이 책정됩니다. 예를 들어, ChatGPT-3.5의 가장 낮은 모델은 100만 입력 토큰에 0.30달러, 100만 출력 토큰에 1.50달러 정도로 저렴하게 이용할 수 있습니다.
작업의 성격과 선택한 모델에 따라 가격이 크게 달라질 수 있습니다. 그래서 여러 Flow 컴포넌트에서 사용할 최대 토큰 수를 제한할 수 있고, LLM OpenAI 컴포넌트에서는 원하는 모델을 직접 선택할 수 있습니다.
상호작용에서 사용된 토큰은 더 단순한 FlowHunt 크레딧으로 환산되며, 이는 대략적으로 1달러의 가격과 연동됩니다.
FlowHunt 크레딧 1개는 대략 1달러에 해당합니다. 하지만 대부분의 AI 호출은 1달러보다 훨씬 저렴하며, 일부는 1센트 미만입니다. 0.010 크레딧은 대략 1센트로 생각하시면 됩니다.
예를 들어, 0.056 크레딧이 청구된다면 그 상호작용에 5.6센트가 청구되는 것입니다. 0.006 크레딧이라면 1센트도 안 되는 비용입니다.
대부분의 간단한 챗 세션은 0.100 크레딧(10센트) 이하의 비용만 발생합니다.
가장 비용이 많이 드는 작업은 전체 도메인의 스케줄을 크롤링하는 것입니다. URL 한 개당 크롤링 비용이 0.005 크레딧에 불과하기 때문에, 200페이지 이상의 대형 도메인은 이미 1크레딧을 초과할 수 있습니다.
따라서 더 큰 스케줄은 자주 실행하지 않도록 권장하며, 매일 또는 매주 크롤링이 필요한 단일 URL은 별도의 스케줄로 만드는 것이 좋습니다.
일일 지출 화면에서는 볼 수 없습니다. 각 거래별로 확인하려면 전체 지출 화면으로 이동하세요.
모든 지출 내역 화면에서는 각 개별 거래에 대한 인사이트를 제공하여 AI 사용 현황을 이해하고 추적하며 개선할 수 있습니다. 이 화면은 영수증처럼 모든 작업이, 예를 들어 챗봇의 단일 메시지 하나도 별도의 거래로 표시됩니다. 거래 유형과 날짜별 전체 지출 내역을 보고 싶다면 일별 지출 ...
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