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예상 비용

이 문서의 수치는 워크샵 제작 시점(2026-07)의 발표 가격과 산정 근거에 따른 참고용 가이드입니다. 실제 청구액은 사용량·리전·프로모션에 따라 달라질 수 있으므로, 정확한 비용은 각 서비스의 최신 요금 페이지와 계정의 청구 대시보드에서 확인해 주세요.

실습 계정 기준 약 $2–5 수준입니다. 이 값은 다음을 전제로 합니다.

  • 각 모듈을 1회씩 완주 (M0 사전 준비 + M1–M4 본 과정 + M5 보너스 일부)
  • 대화 프롬프트·응답이 짧고 반복이 적은 정상 실습 궤적
  • 이 워크샵의 IP·계정·로그 수치는 전부 합성 데모 값입니다

여러 번 재실행하거나 프롬프트를 길게 넣는 경우 총액이 위 범위를 넘길 수 있습니다. 실습을 마치신 뒤에는 반드시 M6 정리(cleanup)로 잔여 리소스를 지워 주세요.

Bedrock 표준(Claude 계열)과 Mantle 엔드포인트(GPT 계열) 단가입니다 (참고용, 2026-07 시점, 백만 토큰당 USD).

모델 입력 (per 1M) 출력 (per 1M) 워크샵에서 쓰이는 곳
Claude Fable 5 (global.anthropic.claude-fable-5) 참고 참고 판정 티어 (M1–M3), M4 baseline, M5 리포트
Claude Opus 4.8 (global.anthropic.claude-opus-4-8) 참고 참고 Fable 5 refusal 시 fallback
GPT 5.6 Luna (openai.gpt-5.6-luna) 참고 참고 조사 티어 (M2–M3)
GPT 5.6 Sol (openai.gpt-5.6-sol) 참고 참고 M4 판정 비교 대상
Claude Sonnet 5 (global.anthropic.claude-sonnet-5) 참고 참고 M4 evaluator judge, M5 멀티에이전트 서브

정확한 단가는 각 모델의 Bedrock 요금 페이지·Mantle 콘솔 카탈로그에서 확인해 주세요.

대략적인 토큰 소비 (합성 데모 값)

섹션 제목: “대략적인 토큰 소비 (합성 데모 값)”

M1–M5를 각 1회씩 정상 궤적으로 완주했을 때의 추정치입니다.

모듈 활동 대략 토큰 (입력 + 출력) 사용 모델
M1 로컬 테스트 + Runtime invoke ~5K + ~2K Claude Fable 5
M2 조사관+판정관 하이브리드 invoke 2회 ~30K + ~10K Luna + Fable 5
M3 1차·2차 인시던트 invoke + 요약 저장 ~40K + ~15K Luna + Fable 5
M4 세션 스팬 채점 + 판정 티어 비교 (Fable 5 vs Sol) ~50K + ~15K + judge 별도 Fable 5, Sol, Sonnet 5 (judge)
M5 리포트 렌더 1회 ~10K + ~5K Claude Fable 5

이 토큰량은 대체로 모델 호출 부분에서 $1 미만 수준에 머무릅니다. 나머지 $1–4는 AgentCore 관리형 리소스·CloudWatch 적재·Lambda 호출 등을 합친 추정치입니다.

AgentCore 관리형 리소스 과금 개념

섹션 제목: “AgentCore 관리형 리소스 과금 개념”

AgentCore Runtime은 세션이 요청을 처리하고 있을 때만 vCPU·메모리 사용량에 대해 과금하는 소비 기반(consumption-based) 모델입니다. 이 워크샵의 세션은 응답이 짧고 총 실행 시간이 수십 초 수준이라 Runtime 자체 비용은 몇 센트 이하입니다.

Gateway는 기존 API·커넥터를 MCP 도구로 변환해 주는 관리형 계층입니다. 워크샵에서는 Lambda 타겟 1개와 Web Search 커넥터 타겟 1개만 만들고, 실습 중 몇 번의 도구 호출만 발생하므로 비용 부담은 작습니다. Web Search 커넥터는 호출당 별도 요금이 있을 수 있으므로 검색 호출 횟수에 유의해 주세요.

create_event 기록과 retrieve_memory_records 검색이 주 청구 요인입니다. 이 워크샵은 이벤트 2건(1차·2차 인시던트 요약)과 회상 1회 정도라 비용이 작습니다. eventExpiryDuration=30(일)으로 설정되어 있어 30일 뒤 자동 만료됩니다.

Evaluations — judge 모델 토큰 + 관측 데이터

섹션 제목: “Evaluations — judge 모델 토큰 + 관측 데이터”

Evaluations는 CloudWatch에 적재된 스팬을 입력으로 LLM-as-a-judge 채점을 수행합니다.

  • judge 모델의 토큰 사용량 — evaluator마다 Claude Sonnet 5(기본 judge)에 프롬프트를 던지므로 입력·출력 토큰이 발생합니다.
  • 관측 데이터 저장·조회 — 스팬이 CloudWatch Logs(aws/spans 등)에 적재되고, Logs Insights로 조회할 때 스캔 데이터 크기에 비례한 비용이 발생합니다. Transaction Search가 활성화되어 있어야 합니다.

워크샵 범위에서는 evaluator 두 종류를 baseline·비교 세션에 각 1회씩 실행하는 정도입니다.

CloudWatch — 로그·GenAI Observability

섹션 제목: “CloudWatch — 로그·GenAI Observability”

Runtime 로그(/aws/bedrock-agentcore/runtimes/{agent-id}-DEFAULT)와 트레이스 스팬(aws/spans), 모의 보안 로그 5종(/fashion/*), 조회 Lambda 로그가 CloudWatch에 적재됩니다. 적재량이 적으면 요금도 작지만, 실습 후 로그를 오래 남기는 것보다는 정리(cleanup)로 로그 그룹을 지우는 편이 안전합니다.

이 페이지의 예상 비용은 실습을 마친 뒤 리소스를 지웠다는 전제입니다. Runtime·Gateway·Memory·Evaluations는 활성 상태로 두면 관리형 리소스 요금이 계속 나올 수 있습니다.

  • 정리 절차는 M6 정리(cleanup) 페이지의 세 단계를 따라 주세요.
  • Bedrock long-term API 키는 cleanup.sh가 지우지 않으므로 콘솔에서 별도로 삭제하셔야 합니다.
  • 문제가 생겨 정리에 실패했다면 트러블슈팅을 참고해 주세요.