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핵심 메시지: AI 도구(Genie Code, Claude Code 등)를 도입할 때 가장 큰 우려는 비용입니다. Databricks AI Gateway를 통해 사용자별 Rate Limit, 비용 상한, 사용량 모니터링을 걸 수 있어 제한적이고 안전하게 AI 도구를 도입할 수 있습니다.

AI Gateway란?

Databricks AI Gateway는 모든 AI 모델 호출(Genie Code, Claude Code, Cursor 등)을 중앙에서 관리하는 프록시 레이어입니다. 쉽게 말해, AI 도구가 LLM(대규모 언어 모델)을 호출할 때 반드시 이 게이트웨이를 거치도록 하여 “누가, 언제, 얼마나” 사용했는지 추적하고 제어합니다.
💡 DBU(Databricks Unit)란? Databricks의 컴퓨트 과금 단위입니다. Foundation Model API를 통해 AI 모델을 호출하면 사용한 토큰 수에 비례하여 DBU가 과금됩니다. 외부에서 각 AI 모델을 별도로 구독할 필요 없이, Databricks 청구서 하나로 통합 관리됩니다.
1

사용자 (AI 도구)

Genie Code

Databricks 노트북 내장 AI

Claude Code

터미널 기반 AI 코딩

Cursor

IDE 기반 AI 코딩

Databricks AI Gateway (Model Serving)

Rate Limit

사용자/팀별 요청 수 제한

비용 추적

토큰 사용량 실시간 모니터링

감사 로그

누가, 언제, 얼마나 사용했는지 기록
3

Foundation Models

Claude

Anthropic

GPT

OpenAI

Gemini

Google

왜 중요한가?


Databricks에서 제공하는 AI 도구 라이선스

Databricks AI Gateway를 통해 사용할 수 있는 AI 도구들:
💡 핵심: 외부 AI 모델을 직접 구독하지 않아도, Databricks Foundation Model API를 통해 AI Gateway에서 중앙 관리하면서 사용할 수 있습니다. 비용은 DBU(Databricks Unit)로 통합 과금됩니다.

AI Gateway 주요 기능

1. 사용자별 Rate Limit

💡 화면 참고: Model Serving → Endpoint → Rate Limits 설정 화면

2. 사용량 모니터링 (System Tables)

💡 화면 참고: System Tables 쿼리 결과 — 사용자별 토큰 사용량

3. Guardrails (안전 장치)

4. 비용 귀속 (Cost Attribution)

System Tables + 태깅으로 팀별 비용을 분리하고 대시보드로 모니터링할 수 있습니다.

도입 시나리오 예시

Phase 1: 파일럿 (1개월)

Phase 2: 확대 (3개월)


AI Gateway 설정 방법 (Genie Code 프롬프트)

Foundation Model API 엔드포인트 생성

사용량 모니터링 대시보드


주요 문서 링크


핵심 정리

AI 도구 도입의 가장 큰 장벽은 “비용 통제 불가” 우려입니다. Databricks AI Gateway는:
  1. 사용자별 Rate Limit으로 과사용 방지
  2. System Tables로 사용량/비용 실시간 모니터링
  3. Guardrails로 데이터 보안 확보
  4. DBU 통합 과금으로 별도 AI 구독 불필요
제한적이고 안전하게 AI 도구를 도입할 수 있습니다.

다음 단계