AI로 개발자 채용 자동화하기, 이게 진짜 판이 뒤집힌 거야

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AI로 자동화하는 비용 절감법, 진짜로 157배 싸게 쓰는 라우터 만든 사람

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AI로 자동화하는 비용 절감법을 직접 코딩으로 구현해서, 2주 만에 $21 아끼고 실제 결과물까지 뽑아낸 개발자 얘기야.

어떤 문제에서 시작했냐

이 사람이 눈치챈 건 단순한 거였어. 요약, 초안 작성, 분류, 정보 추출 같은 일상적인 AI 작업들 — 사실 Claude나 ChatGPT 같은 최상위 모델이 굳이 필요 없거든. 8B~70B 급 오픈소스 모델도 충분히 잘 처리해. 근데 대부분의 사람들은 습관적으로 비싼 모델에 전부 때려넣고 있다는 거지.

만든 것: AI로 자동화하는 비용 절감법의 실체

Followloop(followloop.app)이라는 라우터 툴을 직접 만들었어. 핵심 원리는 작업 복잡도를 자동 분류해서 가장 적합한(그리고 가장 싼) 모델로 보내는 것.

  • 단순 작업 → Cerebras Llama(하루 100만 토큰 무료), Groq, Gemini Flash
  • 중간 난도 → Groq 70B, SambaNova
  • 복잡한 작업 → Claude Haiku (최후 수단으로만)

MCP(Model Context Protocol)로 작동하니까 Claude Desktop, Cursor, Claude Code 등 MCP 호환 환경이면 어디든 붙일 수 있어. 1,300개 이상의 안전 검증된 MCP 서버 라이브러리도 덤으로 딸려오고.

실제 결과

2주 동안 자기 AI 워크플로에 직접 돌린 수치야.

  • 처리한 작업 수: 9,200건
  • 실제 발생 비용: $0.1360
  • 절약한 금액: $21.24 (Claude Sonnet 기준 대비)
  • 토큰당 평균 비용: Sonnet 대비 약 157배 저렴

대시보드에서 "내가 실제로 낸 돈 vs 전부 Sonnet 썼을 때 냈을 돈"을 나란히 보여줘서 차이가 바로 눈에 들어오는 구조야.

따라할 수 있는 포인트

네가 직접 Followloop을 안 써도 이 구조는 가져갈 수 있어.

  1. 작업을 분류부터 해봐 — 네가 매일 AI한테 시키는 것들이 진짜 복잡한 추론이 필요한지, 아니면 그냥 패턴 처리인지 구분해봐.
  2. 무료 티어 모델부터 써봐 — Cerebras, Groq는 무료 플랜이 꽤 넉넉해. 단순 작업은 여기서 먼저 테스트해봐.
  3. 비용 추적을 시각화해 — "얼마나 아꼈는지"를 수치로 보는 것 자체가 습관을 바꾸게 만들어.

AI로 자동화하는 비용 절감법의 핵심은 거창한 게 아니야 — 비싼 모델 쓸 필요 없는 작업을 골라내는 것, 그게 전부야.

🔗 참고 링크

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