연세대학교 사례: 연구비 해외 LLM 결제 증빙 문제를 해결한 방법

연구실에서 AI API를 사용하다 보면 연구에 필요한 모델을 선택하는 것 외에도 결제, 예산, 사용량 관리부터 연구비 증빙과 행정 업무까지 신경 써야 할 일이 많습니다.

특히 여러 연구원이 동시에 다양한 종류의 AI를 사용하기 시작하면, 누군가는 서비스별 결제 내역을 확인하고, 크레딧을 충전하고, 예산과 사용량을 관리해야 합니다. 때로는 연구비 집행 시점에 맞춰 결제 시점을 조정해야 하고, 예상하지 못한 비용이 발생하면 사용 내역을 다시 확인해야 하기도 합니다.

연세대학교의 한 연구실에서도 AI 활용이 늘어나며, 관리 업무를 연구원이 맡게 됐습니다.

처음에는 Open AI나 Claude 같은 해외 서비스에 카드를 등록해 직접 이용했지만, AI 활용이 확대되면서 여러 서비스와 구성원의 사용 내역을 관리하고, 연구비에 맞춰 예산을 운영하는 일이 새로운 과제가 됐습니다.

이 글에서는 연세대학교 연구실의 AI API 관리자가 겪었던 실제 사례를 통해 AI API를 연구에 활용하면서 어떤 관리상의 어려움이 발생했고, 이를 어떻게 해결했는지 살펴보겠습니다.

매달 반복되는 정산과 증빙, 이제 한 장의 청구서로

연구실에서 여러 AI 모델을 사용하기 시작하면 결제뿐만 아니라 사용 내역을 체크하고 연구비 집행에 맞게 정리하는 관리자의 업무도 함께 늘어납니다. OpenAI, Claude 등 프로바이더를 각각 이용하면 서비스마다 결제가 발생하고, 한도를 통제할 방법이 없으니 내역을 따로 확인해야 하기 때문입니다.

연세대학교 연구실에서도 마찬가지로 여러 AI 서비스를 활용하면서 결제와 사용 내역을 관리하는 업무가 특정 구성원에게 집중되는 상황이 있었습니다. 연구에 AI를 활용하는 것과 별개로, 서비스별 사용 금액을 확인하고 연구비 집행에 필요한 내역을 정리해야 했습니다.

렛서 AI Gateway를 이용한 이후에는 여러 AI API를 하나의 창구에서 결제하고, 이용 내역을 하나의 청구서로 확인할 수 있게 됐습니다. 각 프로바이더의 결제 내역을 따로 취합할 필요 없이 AI API 사용 비용을 한 곳에서 확인하고 관리할 수 있게 된 것입니다.

연구비를 사용하는 연구실에서는 AI를 편리하게 사용하는 것뿐 아니라 비용을 어떻게 증빙하고, 행정적으로 처리할 수 있는가도 매우 중요한 요소입니다.

여러 AI 모델을 자유롭게 사용하면서도 결제와 이용 내역은 하나의 창구에서 관리할 수 있다는 점은, AI 활용이 늘어나는 연구실의 행정 부담을 줄이는 방법이 될 수 있습니다.

연구비는 불규칙한데, AI API는 선불로만 써야 한다?

연구비는 회사처럼 매월 일정하게 들어오는 것이 아닙니다. 과제와 연구비 상황에 따라 예산이 편성 및 집행되는 시점이 달라, AI를 사용해야 하는 시점과 실제 예산을 사용할 수 있는 시점이 맞지 않는 경우가 있습니다.

연세대학교 연구실도 비슷한 어려움을 겪고 있었습니다. 기존에 사용하던 OpenAI와 Claude는 크레딧을 미리 충전해야 했기 때문에, AI API를 사용하려면 먼저 비용을 결제해야 했습니다. 연구원이 늘어나면서 충전 시점과 사용 금액을 지속적으로 체크하고 관리해야 하는 부담도 커졌습니다.

렛서 AI Gateway를 이용하면서 연구실의 예산 상황에 따라 선불과 후불 중 결제 방식을 선택할 수 있게 됐습니다. 예산이 확보된 경우에는 선불로 충전하고, 연구비 집행 시점이나 실제 사용량에 맞춰 비용을 처리해야 하는 경우에는 후불로 이용할 수 있습니다.

이러한 결제 방식의 유연성은 연구비를 체계적으로 계획하고 집행하는 데 실질적인 도움이 됐습니다.

결국 연구실에서 AI API를 사용할 때 중요한 것은 단순히 결제가 가능한지가 아니라, 연구비가 들어오고 집행되는 다양한 방식에 맞춰 AI 비용을 자유롭게 관리할 수 있는가였습니다.

여러 LLM을 써서 실험을 해야 하는데, 관리는 점점 배가 됩니다

AI를 연구에 활용하다 보면 하나의 모델만 사용하는 것보다 연구 목적과 작업에 따라 여러 모델을 선택해야 하는 경우가 있습니다. 성능이 중요한 작업에는 고성능 모델을, 단순한 작업에는 비용 효율적인 모델을 사용하는 식입니다.

하지만 여러 AI 프로바이더를 직접 이용하려면 모델마다 별도로 가입하고 Key를 발급·관리해야 합니다.

연세대학교의 한 연구실도 초기에는 OpenAI와 Claude 중 하나를 선택해 직접 가입하고 사용하는 방식으로 AI를 활용했습니다. 이 때문에 필요한 모델이 있어도 기존에 사용하던 프로바이더 안에서 선택해야 했고, 서비스 가입 여부에 따라 사용할 수 있는 모델의 범위가 제한됐습니다.

AI Gateway를 도입한 이후에는 여러 AI 모델을 하나의 환경에서 사용할 수 있게 됐습니다. 연구 목적과 작업 특성에 따라 필요한 모델을 선택하고, 상황에 따라 다른 모델을 활용할 수 있게 된 것입니다.

연구에 활용하는 AI 모델은 연구 목적이나 작업에 따라 계속 달라질 수 있습니다. 따라서 특정 프로바이더에 종속되기보다 필요한 모델을 상황에 따라 선택할 수 있는 환경을 갖추는 것이 중요합니다.

크레딧 환불 신청에 한 달 반, 해외 제공사의 고객 지원 문제

해외 AI 서비스를 직접 이용하면서 예상하지 못했던 또 하나의 불편은 결제 과정에서 문제가 발생했을 때 신속한 대응을 기대하기 어렵다는 점이었습니다.

연세대학교 연구실에서도 한번은 필요한 금액보다 몇 배나 많은 크레딧을 선결제하는 실수가 발생한 적이 있습니다. 담당 학생은 빠르게 환불을 요청했지만 해외 AI 제공사의 고객지원은 AI 챗봇에서 넘어가질 않아 원활하지 않았고, 결국 환불을 받기까지 약 한 달 반이 소요되었습니다.

연구실의 경우, 환불 과정 역시 구성원이 직접 확인하고 관리해야 합니다. AI를 연구에 활용하는 것과 별개로 정산 및 행정 이슈를 해결하는 데 엄청난 시간과 노력이 필요했습니다.

이후 렛서 AI Gateway를 이용하면서 해외 AI 프로바이더에 직접 결제하는 대신 국내 사업자를 통해 AI API 비용을 결제하고 관리할 수 있게 됐습니다. 렛서는 한국 담당자가 배정되며 영업일 기준 24시간 이내에 답변을 드립니다.

연구비는 한정적인 자원이기 때문에, 결제나 이용 과정에서 문제가 발생했을 때 얼마나 원활하게 대응할 수 있는지도 중요한 요소입니다. AI 게이트웨이는 국내 사업자로 정산 및 행정 이슈 응답을 빠르고 신속하게 대처해 드려, 훨씬 더 안심하고 예산을 집행할 수 있습니다.

연구에만 집중 할 수 있도록 설계된 “AI API 통합관리 시스템”

연세대학교 연구실의 사례를 보면 AI Gateway를 도입한 이유는 단순히 더 많은 AI 모델을 사용하기 위해서만은 아니었습니다.

처음에는 필요한 AI 서비스를 한데 모아 직접 이용하는 것으로 충분해 보였습니다.

하지만 실제 연구실 환경에서의 진짜 문제점은 AI 활용이 늘어나면서 결제와 예산 관리, 모델 선택, 환불 대응, 사용량 관리, API Key 관리까지 함께 고려해야 하는 상황이었습니다.

특히 이러한 업무를 연구실 구성원 중 한 사람이 맡게 되면서, AI 활용이 늘어날수록 관리 업무도 함께 늘어날 수밖에 없었습니다.

AI Gateway를 도입한 이후에는 이러한 업무를 하나의 환경에서 관리할 수 있게 됐습니다.

연구에 집중할 수 있는 AI 환경을 만들어 갑니다.

연구실에서 AI를 활용하는 목적은 결국 연구의 효율과 생산성을 높이는 것입니다. 하지만 AI 사용이 늘어날수록 결제, 예산, 모델 선택, API 관리 등의 업무도 함께 늘어날 수 있습니다.

렛서는 대학 연구실에서 직접 겪었던 문제를 바탕으로 서비스를 만들었습니다. 비슷한 어려움을 가지고 있는 ‘학교·교육기관’에는 AI API 수수료와 운영·관리 비용을 특별히 면제하고 있습니다.

렛서 AI Gateway는 AI API 결제부터 다양한 모델 활용, 예산과 사용량 관리까지 하나의 환경에서 운영할 수 있도록 지원합니다.

연구 효율은 늘리고 관리 부담은 줄일 수 있도록,
렛서 AI Gateway와 함께 연구에 더 집중할 수 있는 환경을 만들어보세요.