SaaSpec
SaaSpec · 마케팅
SaaSpec은 사용량 기반 과금을 쓰는 LLM 앱에서 사용자별 토큰 사용량과 비용을 기록하고, 월별 내보내기 파일을 Stripe 청구서로 연결한다. 지금은 OpenAI 모델만 지원한다.

SaaSpec 소개
About
SaaSpec이란
SaaSpec은 모델 접근 권한을 되팔고 사용량으로 과금하는 개발자를 위한 LLM API 사용량 추적 서비스다. 제품이 고객에게 GPT 모델 호출을 열어 준다면 계량기는 어딘가에 있어야 한다. SaaSpec이 그 계량기다. 각 계정이 보낸 내용과 받은 내용을 적고, 토큰을 달러로 환산해 누적 합계를 유지한다. 월말에 그 숫자를 보고 청구서를 만들면 된다.
기록 단위는 요청 하나다. 호출이 끝날 때마다 앱이 입력 텍스트, 모델 응답, 모델 이름, 사용자 ID를 SaaSpec으로 보낸다. 토큰 집계와 모델 단가 계산은 서비스가 맡고, 결과는 그 ID 아래에 쌓인다. 청구 금액은 실제 소비에서 나온다. 평균 사용량을 짐작한 값이 아니다.
쓰임새는 세 가지 조건으로 갈린다. 지원 범위가 OpenAI 모델뿐이라 Claude나 Gemini, 오픈 가중치 모델로도 트래픽을 보내는 제품은 그 호출을 측정하지 못한다. 청구도 자동이 아니다. CSV를 내보내고 Stripe용 스크립트를 돌려야 한다. 게다가 입력 텍스트와 응답이 SaaSpec 엔드포인트를 거치므로 사용자 글이 제3자에게 전달된다. 의료, 법률, 금융 데이터를 다루는 팀이라면 붙이기 전에 이 지점을 확인해야 한다.
시작하는 방법
- saaspec.com에서 계정을 만들고 대시보드를 연다. 주요 화면은 짧은 영상으로 안내한다.
- 프로필 항목에서 API 토큰을 복사한다. 앱이 보내는 모든 기록 요청은 이 토큰으로 인증된다.
- 요청 처리 함수에 호출을 하나 넣는다. 사용자 ID, 입력 텍스트, 출력 텍스트, API 응답에서 가져온 모델 이름, 자기 토큰을 POST로 보낸다.
- 테스트 질의를 몇 건 돌려 대시보드에 맞는 사용자, 맞는 모델, 그럴듯한 금액이 뜨는지 확인한다.
- 과금 기간이 끝나면 그달 CSV를 내보내 Stripe 청구 스크립트에 넘긴다.
제품 정보
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추천 대상
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사용자
- OpenAI 기반 기능을 파는 1인 SaaS 창업자
- 선불 크레딧으로 운영하는 개발팀
- 작은 AI 스타트업의 재무와 운영 담당자
작업
- 고정 구독에서 사용량 기반 과금으로 옮기기
- 최종 사용자에게 토큰 소비를 청구하기
- 비용이 튄 계정 찾기
- 측정한 사용량을 Stripe 청구서 발행으로 넘기기
활용 상황
- 이미 돌아가는 앱에 사용량 기반 과금 상품을 얹기
- 월말 마감
- OpenAI API 비용이 갑자기 뛴 원인 조사
주요 기능
요청당 POST 한 번으로 기록
기록은 SaaSpec 엔드포인트로 HTTP 호출 한 번이면 끝난다. 사용자 ID, 입력, 출력, 모델 이름, API 토큰 다섯 가지를 담는다. 설치할 SDK도, 서버에서 돌릴 에이전트도 없다. 이미 운영 중인 앱에 과금을 덧붙이는 상황에서 기존 처리기에 몇 줄 넣는 것으로 끝난다는 점이 실질적인 장점이다.
ID 기준 사용자별 비용 집계
모든 기록은 보낸 ID 아래에 쌓인다. 이 문자열은 같은 사람이 Stripe에서 식별되는 방식과 맞아야 하고, 청구 시점에 이메일로 되돌릴 수 있어야 한다. 처음에 이 키를 잘못 잡으면 월별 내보내기가 주인 없는 비용 목록이 된다. 출시 전에 1분쯤 고민할 결정이다.
API 응답에서 읽는 모델 단가
SaaSpec은 API가 돌려준 그대로의 모델 이름을 요구한다. 코드에 박아 넣은 문자열은 받지 않는다. 모델은 이름이 바뀌고 가격도 바뀐다. 고정값은 조용히 현실과 어긋난다. 응답 값을 보내면 단가표가 실제로 요청을 처리한 모델을 따라간다.
이상 지출 표시
내보내기에는 비용, 입력 건수, 출력 건수와 나란히 이상 항목이 있다. 사용량이 나머지와 크게 벌어진 계정에 표시가 붙는다. 폭주하는 스크립트, 유출된 키, 비싼 프롬프트를 찾아낸 고객을 가장 빠르게 가려내는 길이다. 표시를 보고 조치하는 건 직접 해야 하지만, 탐지 자체를 만들 필요는 없다.
월별 CSV 내보내기
기간마다 한 번 내보내면 스프레드시트로 열고, 회계에 넘기고, 코드로 읽을 수 있는 표가 나온다. 각 행은 사용자와 토큰 비용, 입력과 출력 건수를 묶는다. 청구 관련 문의는 같은 파일로 답할 수 있다.
Stripe 청구서 발행으로 연결
Stripe가 안에 들어 있지는 않지만 공식 문서가 동작하는 방식을 제공한다. CSV를 읽고, 이메일로 Stripe 고객을 찾거나 만들고, 토큰 비용 청구 항목을 넣고, 청구서를 만들어 발송한다. 스크립트에 붙이고 열 이름을 자기 내보내기에 맞춘 뒤 한 달에 한 번 돌리면 된다.
장단점
장점
- 연동이 요청당 POST 한 번이라 앱 구조를 뜯어고치지 않고 계량을 더할 수 있다.
- 비용이 사용자별 실제 입력과 출력 토큰에서 나온다. 사용량 기반 고객이 청구서에서 확인하는 숫자 그대로다.
- 모델 이름을 API 응답에서 받으므로 OpenAI가 새 버전을 내도 단가가 틀어지지 않는다.
- 이상 항목 덕분에 이상치 탐지를 직접 짤 필요가 없다.
- 문서의 Stripe 예제가 거의 그대로 돌아간다. 사용 데이터에서 청구서 발송까지의 거리가 짧다.
단점
- OpenAI만 지원한다. Anthropic, Google, 오픈 가중치 모델도 호출하는 제품은 그 부분을 다른 계량기로 메워야 한다.
- 사이트에 가격이 없다. 공급사와 이야기하기 전에는 사용자당 비용을 가늠할 수 없다.
- 청구가 수작업이다. CSV를 내보내고 스크립트를 돌리는 방식이라 자동으로 청구하는 예약 작업이 없다.
- 입력 텍스트와 응답이 자사 인프라를 떠난다. 의료, 법률, 금융 문서를 다루는 제품에는 부담이다.
자주 묻는 질문
앱이 보내는 LLM 요청을 기록하고, 사용한 모델에 맞춰 토큰 가격을 계산하고, 사용자별로 누적한다. 기간이 끝나면 그 데이터를 내보내 청구서로 바꾼다.
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