abto

AI 게이트웨이 · 성과 분석 솔루션

AI에 쓴 돈, 성과로 돌아왔나요?

abto는 LLM 트래픽을 한곳에서 라우팅하고, 호출마다 비용과 지연을 기록하며, 어떤 모델·프롬프트가 전환을 만드는지까지 잇습니다.

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DOM 이벤트 + abto 게이트웨이 → 분석

$0.012/req9.2%전환

AI에 쓴 돈성과로 측정됩니다

  • gpt-4o6.8%
  • claude-3.74.1%
  • gemini-2.09.2%추천

비용 −37% · 모델 선택의 근거가 생깁니다

비용과 성과

유저 행동과 LLM 비용이, 한 화면에서 만납니다

DOM 이벤트로 잡은 사용자 행동과 게이트웨이가 기록한 호출 비용을 abto가 잇고 분석해, 어떤 모델이 실제 전환을 만드는지 근거로 보여줍니다.

USER · DOM EVENTSloggingBuy nowCartclick → checkout_suggestabto · GATEWAYgpt-4o$0.004claude-3.7$0.012gemini-2.0$0.003abto모델 선택 근거성과 측정MODEL$/req전환gpt-4o$0.0046.8%claude-3.7$0.0124.1%gemini-2.0$0.0039.2%비용−37% ▼전환+9.2% ▲

DROP-IN

쓰던 SDK 그대로, 한 줄만 바꾸면 됩니다

OpenAI 호환이라 호출 코드를 다시 쓸 일이 없습니다. 식별자는 헤더로 흘려보내면 게이트웨이가 읽고 소비할 뿐, 벤더로는 넘어가지 않습니다.

chat.tsOpenAI SDK
import OpenAI from "openai"; const client = new OpenAI({  baseURL: "https://gw.abto.dev/v1", // 이 한 줄만 abto로  apiKey: process.env.ABTO_API_KEY,}); await client.chat.completions.create(  { model, messages },  { headers: { // 게이트웨이가 읽고 strip — 벤더로는 안 갑니다      "x-abto-user-id": user.id,      "x-abto-node-id": "checkout_suggest",  } },);
한 줄 교체

baseURL만 abto 게이트웨이로. 나머지 호출 코드는 그대로입니다.

헤더로 운반

x-abto-user-id·x-abto-node-id로 식별자를 흘려보내면 게이트웨이가 소비합니다.

키로 식별

tenant는 API 키로 자동 식별 — 추가로 설정할 것이 없습니다.

토큰과 호출 수로는, 무엇이 돈값 했는지 알 수 없습니다

정작 중요한 건 따로 있습니다. 어떤 사용자 행동이 어떤 LLM 비용을 만들었고, 그 비용이 매출과 전환으로 돌아왔는가. abto는 ‘누가 무엇을 클릭했나’를 넘어, 비용과 성과 사이의 끊긴 고리를 잇습니다.

작동 방식

요청 하나가 성과가 되기까지

  1. 01

    Request요청 표준화

    OpenAI 호환 요청을 받아 내부 canonical 형식으로 바꿉니다.

    inbound → canonical

  2. 02

    Route라우팅 배정

    user·node 단위 sticky 배정으로 OpenAI·Anthropic·Gemini를 오갑니다.

    sticky · user·node

  3. 03

    Observe호출 관측

    호출마다 비용·지연·결과를 기록합니다. 전송은 비동기라 응답을 늦추지 않습니다.

    OpenTelemetry · async

  4. 04

    Attribute성과 귀속

    사용자 행동 → LLM 비용 → 실제 전환을 한 줄로 잇습니다.

    behavior → cost → conversion

이 세 가지면 충분합니다

01

AI 게이트웨이 & 라우팅

OpenAI 호환 엔드포인트 하나로 OpenAI·Anthropic·Gemini를 오갑니다. 사용자·노드 단위 sticky 배정이라 실험이 흔들리지 않습니다.

02

호출 단위 관측

OpenTelemetry 위에서 모든 호출의 비용·지연·결과를 남깁니다. 전송은 비동기라 응답 속도를 건드리지 않습니다.

03

전환까지 잇는 분석

사용자 행동 → LLM 비용 → 실제 성과를 한 줄로 잇습니다. 어떤 모델·프롬프트가 전환을 만드는지 데이터로 증명하세요.

  • raw 프롬프트·응답은 기본 미수집 — hash·metadata만
  • Go 기반 stateless 게이트웨이
  • npm 한 줄로 붙이는 가벼운 SDK

가장 먼저 써보세요

사전 예약 명단에 올리면, 출시 소식을 가장 먼저 보내드립니다.

AI 비용을, 성과로 증명할 준비가 되셨나요?

문의 ·contact@abto.app