뉴스 - 원문 기반 요약 필요

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title: "영업 지원 AI, 긴 대화 비용 문제 해결법" description: "뉴스 - 원문 기반 요약 필요" date: 2026-06-19 tags: [ai-news] source: "https://dev.to/shashank_ms_6a35baa4be138/building-conversational-ai-systems-for-sales-support-with-llm-2gld" sidebar: order: 0

제목(한글): 영업 지원 AI, 긴 대화 비용 문제 해결법 원문 제목(영문): Building Conversational AI Systems for Sales Support with LLM 원문: Building Conversational AI Systems for Sales Support with LLM 소스: dev-to-ai MD 파일: content/2026-06-19/dev-to-ai-building-conversational-ai-systems-for-sales-suppo.md

핵심 내용

영업 상담 AI를 만들 때 가장 큰 걸림돌은 '토큰 비용'이에요. 대화 30턴에 50페이지짜리 계약서까지 컨텍스트에 넣으면, 토큰 과금 방식에서는 비용이 폭발하거든요.

요청 건당 정액 과금 방식을 쓰면 입력 길이에 상관없이 동일한 요금이 적용돼요. 이 방식이 기존 토큰 과금 대비 최대 100배까지 저렴해질 수 있다고 해요. DeepSeek V4 Flash는 100만 토큰 컨텍스트 윈도우를 지원하고, Kimi K2.6은 131K 컨텍스트에 비전 기능까지 갖췄어요.

영업 AI 시스템 설계의 핵심은 검색·메모리·액션 3개 레이어인데, 레이어가 쌓일수록 프롬프트가 커져요. 비용 구조를 어떻게 설계하느냐가 실제 서비스 운영 가능성을 가르는 포인트예요.

잡돌쌤의 한마디

토큰 과금 대신 요청 건당 정액제를 쓰면 긴 대화·문서 처리 비용이 최대 100배 줄어들 수 있어요.

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출처: Building Conversational AI Systems for Sales Support with LLM