AI 개발 외주 비용은 범위에 따라 크게 달라지며, 2026년 10월 기준 당사 가격으로는 업무 하나를 검증하는 파일럿이 USD 5,000–15,000(약 675만–2,025만 원), 여러 시스템과 연동하는 본 구축이 USD 20,000(약 2,700만 원)부터입니다. 실제 금액을 가르는 것은 모델이 아니라 데이터 정리, 연동 개수, 검증 수준이며, 출시 후에는 매달 운영비가 따로 듭니다.
원화 금액은 모두 당사 기준 환율(1 USD ≈ 1,350원)로 환산한 참고치입니다. 이 글은 견적서를 항목별로 뜯어 보고, 공개된 프로젝트 사례의 기간과 금액으로 규모감을 잡는 데 초점을 둡니다.
핵심 요약
- 베트남 하노이의 AI 엔지니어링 기업 NKKTech Global의 AI Pilot은 2026년 10월 기준 업무 하나를 실제 데이터로 3–4주 안에 검증하는 USD 5,000–15,000 고정가 서비스이며, 본 구축은 USD 20,000부터, LLM·RAG 시스템은 USD 30,000부터 시작합니다.
- AI 외주 견적을 비교할 때는 데이터 전처리, 시스템 연동, 정확도 검증이 각각 어디까지 포함되는지 같은 기준으로 확인해야 합니다.
- 공개 사례 연구에 따르면 미국 기술 기업의 Slack AI 운영 에이전트는 6주·USD 25,000 규모였고, 미국 핀테크의 LLM 문서 인텔리전스는 14주·USD 85,000 규모였습니다.
- AI 시스템은 출시 후에도 LLM API 사용료, 클라우드 비용, 유지보수 비용이 매달 발생하며, 사용량에 비례해 늘어납니다.
AI 개발 외주 비용, 견적서에서 이 항목부터 확인하십시오
견적서 총액만 보면 업체 간 비교가 불가능합니다. 같은 요청이라도 각 항목을 얼마나 포함했는지가 다르기 때문입니다.
| 견적 항목 | 무엇을 하는 작업인가 | 비용이 커지는 조건 |
|---|---|---|
| 요구사항·범위 정의 | 업무 하나를 한 문장으로 정하고 성공 기준을 합의 | 이해관계 부서가 많을 때 |
| 데이터 전처리 | PDF·HWP·스캔본에서 텍스트를 추출하고 중복·구버전 제거 | 문서 형식이 제각각이거나 OCR이 필요할 때 |
| 모델 연동 | LLM(대규모 언어 모델, 문장을 이해하고 생성하는 AI 모델) API 연결과 프롬프트 설계 | 여러 모델을 비교해야 할 때 |
| 시스템 연동 | ERP, 그룹웨어, CRM 등과 데이터 주고받기 | API가 없는 레거시 시스템일 때 |
| 평가·테스트 | 실제 업무 사례로 정답률을 측정하고 개선 | 오류 허용 범위가 좁은 업무일 때 |
| 배포·인수인계 | 서버 구성, 운영 문서, 코드 이관 | 보안 심사나 사내 인프라 배포가 필요할 때 |
특히 "평가·테스트" 항목이 빠진 견적은 싸 보이지만, 정확도가 기대에 못 미칠 때 추가 비용으로 돌아오기 쉽습니다. 견적서를 받으면 다음 다섯 가지를 서면으로 확인해 두십시오.
- 데이터를 보기 전에 고정 가격을 제시했다면, 데이터 상태에 따라 금액이 바뀌는 조건은 무엇인가?
- 정확도는 몇 건의 평가 사례로, 어떤 기준으로 측정하는가?
- 예상 사용량 기준의 월 운영비 추정치가 있는가?
- 소스 코드, 클라우드 계정, API 키는 누구 명의인가?
- 범위 변경은 작업 전에 견적과 승인을 거치는가?
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공개 사례로 본 프로젝트 규모와 기간
아래는 당사가 공개한 사례 연구 중 기간과 금액이 공개된 프로젝트입니다. 두 고객 모두 미국 기업이며, 한국 고객 사례가 아니라는 점을 밝혀 둡니다. 참고할 것은 지역이 아니라 범위와 금액의 관계입니다.
| 공개 사례 연구 | 범위 | 기간 | 금액 (USD / 원화 참고치) | 공개된 결과 |
|---|---|---|---|---|
| 미국 기술 기업의 AI 운영 에이전트 | Slack에서 동작하는 운영 에이전트(Claude API, RAG, Notion 연동) | 6주 | USD 25,000 (약 3,375만 원) | 상태 보고 시간 70% 감소 |
| 미국 핀테크의 LLM 문서 인텔리전스 | 금융 문서를 읽고 처리하는 LLM 시스템 | 14주 | USD 85,000 (약 1억 1,475만 원) | 처리 시간 80% 감소, 정확도 95%, 연간 USD 200,000 절감 |
두 사례의 차이는 연동 범위와 정확도 요구 수준입니다. 사내 도구 하나에 붙는 에이전트는 몇 주 단위로 끝날 수 있지만, 금융 문서처럼 오류 비용이 큰 업무는 검증과 예외 처리에 시간이 더 듭니다. 두 사례보다 작게 업무 하나만 먼저 확인하려면 AI Pilot이 그 단계에 해당하고, 납품된 코드는 고객사가 소유합니다. 파일럿을 주차별로 어떻게 운영하는지는 AI PoC 진행 방법에서 따로 다룹니다. 2026년 10월 기준 가격표 전체는 가격 페이지에 있습니다.
출시 후 매달 나가는 비용
개발비는 한 번이지만 운영비는 시스템이 돌아가는 동안 계속됩니다.
- LLM API 사용료. 모델 제공사는 토큰(모델이 텍스트를 처리하는 단위, 한국어 한 글자가 여러 토큰이 되기도 함) 수에 따라 과금합니다. 요청 길이와 횟수, 모델 등급에 따라 금액이 달라집니다.
- 클라우드와 저장소. 서버, 데이터베이스, 문서 검색용 벡터 저장소 비용입니다.
- 유지보수. 모델 제공사가 구형 모델 지원을 종료하면 교체 작업이 필요합니다. 유지보수 견적은 개발 견적과 별도로 받아 두십시오.
- 내부 담당자 시간. 결과 검토와 지식 데이터 갱신은 결국 사내 인력이 맡게 됩니다.
파일럿 기간에 실제 호출량을 기록해 두면, 본 구축 단계에서 월 운영비를 근거 있게 추정할 수 있습니다.
외주가 아닌 선택지가 더 나은 경우
모든 AI 과제에 외주 개발이 필요하지는 않습니다. 회의록 요약이나 문서 작성 보조처럼 흔한 업무는 이미 쓰고 있는 그룹웨어나 SaaS의 AI 기능이 더 싸고 빠를 수 있습니다. 범위가 작은 노코드 자동화는 역량 있는 프리랜서가 적은 비용으로 해낼 수 있습니다. AI가 회사의 핵심 경쟁력이고 수년간 계속 개발할 계획이라면 사내 채용이 장기적으로 유리합니다. 외주 개발이 맞는 경우는 자사 데이터와 고유한 업무 흐름에 맞춰야 하고, 코드와 데이터 흐름을 직접 통제하면서 빠르게 검증하고 싶을 때입니다.
자주 묻는 질문
AI 개발을 외주로 맡기면 비용이 보통 얼마나 드나요? 범위에 따라 다르지만, 2026년 10월 기준 당사 가격으로 업무 하나를 검증하는 파일럿은 USD 5,000–15,000(약 675만–2,025만 원), 본 구축은 USD 20,000(약 2,700만 원)부터입니다. 공개 사례 연구에서는 6주짜리 운영 에이전트가 USD 25,000, 14주짜리 금융 문서 시스템이 USD 85,000이었습니다.
AI 외주 견적이 업체마다 몇 배씩 차이 나는 이유는 무엇인가요? 업체마다 데이터 전처리, 시스템 연동, 테스트와 정확도 검증, 배포 지원을 포함하는 정도가 다르기 때문입니다. 항목별 견적을 요청해 같은 범위끼리 비교하면 차이의 원인이 보입니다.
AI 시스템을 만든 뒤에도 매달 비용이 드나요? 네. LLM API 사용료, 클라우드와 저장소 비용, 유지보수 비용이 매달 발생합니다. 사용량에 따라 금액이 달라지므로 파일럿 단계에서 실제 호출량을 측정해 두는 것이 좋습니다.
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고정 범위. 베트남 시니어 엔지니어. 14일 킥오프.

10+ years building AI systems for Toyota, Sony, and Rakuten in Japan. Founded NKKTech in 2018 with a senior-only engineering model.
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