노드별 크레딧 소모량
AI Canvas의 일부 노드는 크레딧을 소모합니다. 노드별로 소모하는 크레딧의 양에 대해 안내합니다.
- 크레딧의 최소 소모량은 1 크레딧입니다
- 크레딧의 소수점은 버림 계산됩니다
- 노드별 크레딧 소모량은 분기별로 변동될 수 있습니다
노드별 크레딧 소모량
| 노드명 | 크레딧 소모량 | 비고 |
|---|---|---|
| 프롬프트 | 각 행당 1 크레딧 (gpt-4o-mini 기준) | • 선택하는 모델에 따라 변동 • 최소 1 크레딧 소모 |
| 챗 UI | 1회당 1 크레딧 (gpt-4o-mini 기준) | • 선택하는 모델에 따라 변동 • "PDF 데이터" 노드와 연결 후 질문 시 AI에게 전달할 페이지 수에 따라 변동 • 소모량 = 모델별 기본값 × AI에게 전달할 페이지 수 |
| 에이전트 | LLM 호출 1회당 1 크레딧 (gpt-4o-mini 기준) | • 선택하는 모델에 따라 변동 • 도구(문서 검색·웹 검색 등) 사용 시 호출 횟수만큼 가산 자세한 내용은 에이전트 크레딧 계산 참고 |
| 크롤링 | (검색어 개수) × (검색어당 개수 속성 구간별 크레딧 소모량) | 자세한 내용은 크롤링 크레딧 계산 참고 |
| X 크롤링 | (검색어 개수) × (수집 건수) × 14 크레딧 | • 게시물 1건당 14 크레딧 • X API 사후 정산: 실제 수집 건수 기준이며 0건이면 0 크레딧 자세한 내용은 X 크롤링 크레딧 계산 참고 |
| 고급 크롤링 | (검색어 개수) × (검색어당 개수 속성 구간별 크레딧 소모량) | 자세한 내용은 크롤링 크레딧 계산 참고 |
| URL 리더 | 각 행당 10 크레딧 | - |
| 텍스트 임베딩 | 각 행당 0.03 크레딧 | 최소 1 크레딧 소모 |
| 이미지 임베딩 | 각 행당 0.14 크레딧 | 최소 1 크레딧 소모 |
| PDF 데이터 | 약 1000글자당 0.03 크레딧 | 최소 1 크레딧 소모 |
| 대화형 아바타 | 1분당 400 크레딧 | 처음 시작 시 400 크레딧 소모 |
| 얼굴 인식 | 각 행당 2 크레딧 | - |
| 파이썬 스크립트 우측 채팅 | 1회당 1 크레딧 | 파이썬 스크립트 자체는 소모 없음 |
위 크레딧 소모량은 AI 모델·인프라 환경 변화와 신규 기능 반영을 위해 분기별로 검토됩니다.
프롬프트 / 챗 UI의 모델별 크레딧 소모량은 노드에서 모델 선택 시 확인할 수 있습니다.
크레딧 계산 규칙
최소 소모량
크레딧의 최소 소모량은 1 크레딧입니다.
예시:
- 텍스트 임베딩으로 10개의 행 처리 시:
0.03 × 10 = 0.3→ 1 크레딧 소모
소수점 버림
크레딧의 소수점은 버림 계산됩니다.
예시:
- 이미지 임베딩으로 20개의 행 처리 시:
0.14 × 20 = 2.8→ 2 크레딧 소모
각 행당 소모량 계산 예시
URL 리더로 100개 행 처리 시:
10 크레딧 × 100개 행 = 1,000 크레딧 소모
에이전트 크레딧 계산
에이전트 노드는 하나의 응답을 만드는 동안 LLM을 여러 번 호출할 수 있습니다. 도구(문서 검색, 웹 검색, 문서 읽기 등)를 사용하면 그 결과를 읽어 답변을 이어가기 위해 LLM이 추가로 호출되기 때문입니다.
크레딧은 이 LLM 호출 횟수를 기준으로 계산됩니다.
(LLM 호출 횟수) × (모델별 크레딧 배율)
- 도구를 N번 사용하면, 결과를 종합해 최종 답변하는 호출까지 포함해 LLM은 N+1번 호출됩니다.
- 모델별 크레딧 배율은 노드에서 모델 선택 시 확인할 수 있습니다.
- 이미지 생성을 요청하면 호출 크레딧과 별도로 이미지 1장당 85 크레딧이 가산됩니다.
에이전트 계산 예시 (gpt-4o-mini · gpt-5-nano 기준, 배율 1)
| 상황 | LLM 호출 횟수 | 크레딧 소모 |
|---|---|---|
| 도구 없이 바로 답변 | 1 | 1 |
| 문서를 1번 검색 후 답변 | 2 | 2 |
| 도구를 3번 사용 후 답변 | 4 | 4 |
| 이미지 1장 생성 후 답변 | 2 | 2 + 85 = 87 |
도구 호출 성향이 강한 모델(GPT-5 계열 등)은 연결된 문서를 더 적극적으로 찾아 읽어 답변 품질이 높아지지만, 그만큼 LLM 호출이 늘어 크레딧도 더 소모될 수 있습니다.
크롤링 크레딧 계산
크롤링 / 고급 크롤링 노드의 크레딧 소모량은 다음과 같이 계산됩니다:
(검색어 개수) × (검색어당 개수 속성 구간별 크레딧 소모량)
- 크롤링 노드는 결과 100개당 15 크레딧을 소모합니다.
- 고급 크롤링 노드는 결과 100개당 20 크레딧을 소모합니다.
검색어당 개수에 따라 구간별로 크레딧이 계산됩니다.
검색어당 개수 속성 구간별 크레딧 소모량
| 구간 (검색어당 개수 값) | 크롤링 | 고급 크롤링 |
|---|---|---|
| 1 ~ 100 | 15 | 20 |
| 101 ~ 200 | 30 | 40 |
| 201 ~ 300 | 45 | 60 |
| 301 ~ 400 | 60 | 80 |
| 401 ~ 500 | 75 | 100 |
| 501 ~ 600 | 90 | 120 |
| 601 ~ 700 | 105 | 140 |
| 701 ~ 800 | 120 | 160 |
| 801 ~ 900 | 135 | 180 |
| 901 ~ 1000 | 150 | 200 |
크롤링 계산 예시
크롤링 노드, 검색어 2개, 검색어당 개수 150으로 설정한 경우:
- 검색어당 개수 150은 101 ~ 200 구간에 해당 → 30 크레딧
- 계산:
2개 × 30 크레딧 = 60 크레딧 소모
고급 크롤링 노드, 검색어 2개, 검색어당 개수 150으로 설정한 경우:
- 검색어당 개수 150은 101 ~ 200 구간에 해당 → 40 크레딧
- 계산:
2개 × 40 크레딧 = 80 크레딧 소모
X 크롤링 크레딧 계산
X 크롤링 노드는 X(Twitter) API를 통해 게시물을 수집하며, 게시물 1건당 14 크레딧을 소모합니다.
(검색어 개수) × (수집 건수) × 14 크레딧
X API는 사용한 만큼 과금되는(pay-per-use) 방식이므로, 크레딧은 실제 수집된 게시물 건수를 기준으로 사후 정산됩니다. 한 건도 수집되지 않으면 0 크레딧이 소모됩니다.
실행 전에는 실제 수집 건수를 알 수 없으므로, 잔액 검사를 위해 상한 예약치가 먼저 계산됩니다.
(검색어 개수) × (수집 건수 상한) × 14 크레딧
- 수집 건수 상한은 노드 설정값으로 정해지며 최소 10건 ~ 최대 10,000건 범위로 제한됩니다.
- 검색어 개수는 직접 입력한 검색어와 입력 데이터에서 선택한 열의 값에 따라 결정됩니다.
- 실제 소모량은 예약치보다 적을 수 있으며, 실행 후 실제 수집 건수로 정산됩니다.
X 크롤링 계산 예시
검색어 1개, 수집 건수 상한 100으로 설정한 경우:
- 실행 전 예약:
1개 × 100건 × 14 = 1,400 크레딧(상한 예약) - 실제 수집이 30건이면:
30건 × 14 = 420 크레딧소모 - 수집 결과가 0건이면: 0 크레딧 소모