병원 AI챗봇 도입 비용은 방식에 따라 10배 이상 차이가 납니다. 크게 두 갈래로 나뉩니다.
차이
10배 이상
SaaS
대화당 과금
DIY
토큰 원가만
| 관리형 SaaS | 직접 구축(DIY) | |
|---|---|---|
| 과금 방식 | 대화(상담)당 과금 | 토큰 원가만 부담 |
| 초기 세팅 | 쉬움 | 직접 구축 필요 |
| 비용 확장성 | 상담량 늘수록 선형 증가 | 상담량 늘어도 원가는 낮음 |
| 추가 기능 | 상담데스크·분석 포함 | 별도 개발 필요 |
관리형 SaaS — 대화(상담)당 과금
해외는 해결(resolution)당 과금, 국내는 상담 참여당 과금(예: 대화 1건당 수백 원)이 일반적입니다. 초기 세팅은 쉽지만 상담량이 늘수록 비용이 선형으로 커집니다. 월 상담량이 늘어날수록 비용도 그만큼 커집니다.
직접 구축(DIY) — 토큰 원가만 부담
OpenRouter 같은 LLM 게이트웨이를 통해 직접 구축하면, 실제 지불하는 비용은 AI 모델의 토큰 원가뿐입니다. 상담 1건(문의→안내 5회 왕복 기준)에 드는 토큰 비용은 모델 등급에 따라 달라지며, 월 3,000상담이어도 중급 모델 기준으로는 SaaS 방식보다 훨씬 낮은 수준에 그칩니다.
관리형 SaaS와 직접 구축 비교
왜 이렇게 차이가 날까
SaaS는 상담데스크·분석·노코드 편의를 함께 파는 구조라 마진이 크게 붙습니다. 직접 구축은 그 편의 대신 토큰 원가만 지불하는 구조입니다. 대신 상담원 인계·티켓팅 같은 기능은 별도로 만들어야 합니다.
병원이 선택할 기준
상담량이 적고 빠른 도입이 우선이면 SaaS, 상담량이 많거나 다국어·해외환자 대응처럼 커스터마이징이 필요하면 직접 구축이 장기적으로 유리합니다.
정리
비용만 보고 결정하기 전에, AI가 병원 정책을 잘못 안내하면? 글에서 책임 리스크도 함께 확인하시길 권합니다.