AI 에이전트는 점점 더 많은 일상적인 작업을 수행하고 있습니다: 경쟁자의 가격을 파싱하고, 소셜 미디어 계정을 관리하며, 광고 캠페인을 테스트합니다. 그러나 모든 자동화에는 숨겨진 비용 항목이 있습니다 — 프록시 트래픽. 우리는 일반적인 작업에 대해 세 가지 측정을 수행하고, AI 에이전트가 한 시간 및 한 달 동안 얼마나 많은 기가바이트의 트래픽을 소비하는지 확인했습니다. 이를 통해 프록시 예산을 정확하게 계산하고 과도한 비용을 지불하지 않도록 할 수 있습니다.
AI 에이전트의 트래픽 측정이 중요한 이유
대부분의 레지던트 및 모바일 프록시는 IP 수나 시간에 따라 판매되지 않고 트래픽 양에 따라 판매됩니다. 이는 일반적으로 포트당 고정 가격이 있는 데이터 센터 요금과 본질적으로 다릅니다. 수동 작업에 대해 이야기할 때 — 한 사람이 Instagram을 스크롤하거나 Ozon에서 가격을 확인하는 경우 — 트래픽 소비는 예측 가능하고 적습니다. 그러나 AI 에이전트가 작업을 수행할 때 상황은 근본적으로 달라집니다.
AI 에이전트는 중단 없이 작업하며, 종종 페이지를 완전히 열고(모든 이미지, 스크립트, 트래커 포함), 동시에 수십 개의 세션을 진행하고, 사람이 같은 시간에 할 수 있는 것보다 훨씬 더 많은 요청을 생성할 수 있습니다. 사전 측정 없이 구매한 트래픽 패키지가 몇 일 만에 소진되고 자동화가 한계 부족으로 중단되는 상황에 쉽게 처할 수 있습니다.
우리는 이 격차를 해소하기 위해 AI 에이전트를 사용하는 중재자, SMM 전문가 및 마켓플레이스 판매자에게 가장 일반적으로 발생하는 세 가지 시나리오에 대해 측정을 수행하기로 결정했습니다. 이들은 Dolphin Anty, AdsPower 및 Octo Browser와 같은 안티-디텍트 브라우저를 통해 자동화를 위해 AI 에이전트를 사용합니다.
측정 방법론: 무엇을 어떻게 계산했는가
실험의 순수성을 위해 우리는 동일한 조합을 사용했습니다: 레지던트 프록시가 연결된 안티-디텍트 브라우저 AdsPower, 프록시 서버 수준에서의 트래픽 카운터 및 브라우저에 내장된 네트워크 모니터를 통한 요청 로깅. AI 에이전트는 결정 내리기 위한 LLM 모듈을 갖춘 헤드리스 브라우저 기반 스크립트로 구현되었으며(Playwright + GPT 에이전트 조합과 유사), 테스트 전반에 걸쳐 동일한 프록시 세션을 통해 실행되었습니다.
각 시나리오는 하루 중 다양한 시간에 3회 반복 실행되어 콘텐츠의 동적 로딩 및 웹사이트의 광고 배너 무게 차이로 인한 오차를 배제했습니다. 최종 숫자는 세 번의 실행 평균값입니다. 우리는 총 전송 데이터량(들어오는 + 나가는 트래픽), HTTP 요청 수, 작업 수행 시간 및 에이전트의 단일 "작업"당 트래픽 소비량(상품 한 번 보기, 게시물 한 번, 광고 한 번 실행)을 기록했습니다.
중요한 점: 우리는 이미지 및 미디어 로딩을 차단하지 않았습니다. 실제 작업에서 AI 에이전트는 종종 시각적 콘텐츠를 분석해야 하기 때문입니다 — 페이지 스크린샷, 상품 카드 미리보기, 비디오 썸네일. 이는 API를 통한 텍스트 파싱에 비해 트래픽 소비를 증가시키지만, 브라우저를 통해 작업하는 대부분의 에이전트의 실제 작업 조건을 더 정확하게 반영합니다.
시나리오 1: Wildberries 및 Ozon 가격 파싱
에이전트의 작업: 지정된 카테고리에서 500개의 상품 카드를 обход하고 가격, 재고 및 평점을 기록하며 경쟁자의 가격과 비교하여 보고서를 작성합니다. 이러한 작업은 마켓플레이스에서 실시간으로 가격 변동을 모니터링하는 판매자에게 일반적입니다.
측정 결과: 500개의 상품 카드 처리는 에이전트에게 42분이 소요되었고 1.3GB의 트래픽이 필요했습니다. 카드당 약 2.6MB로, 순수 텍스트 데이터에 비해 상당히 많은 양입니다. 그 이유는 Wildberries와 Ozon이 상품의 모든 이미지, 사진이 포함된 리뷰 및 광고 블록을 각 페이지에 로드하기 때문입니다. 에이전트가 필요한 것은 가격뿐인데도 말입니다.
우리는 최적화를 테스트했습니다: 브라우저 수준에서 이미지 및 비디오 로딩을 비활성화하고 HTML 및 API의 JSON 응답만 남겼습니다. 소비량은 카드당 340KB로 거의 8배 감소했습니다. 그러나 Wildberries는 종종 표준 리소스 세트가 없는 "경량" 세션에서 CAPTCHA를 더 자주 표시하여 에이전트가 새로운 IP를 통해 반복 요청을 하게 만들었습니다. 이는 트래픽에서의 이익을 일부 소진하게 했습니다.
10,000개의 상품으로 전체 카탈로그를 확장하고 데이터를 매일 업데이트할 경우, 트래픽 소비량은 최적화 없이 하루 약 26GB, 미디어를 비활성화한 경우 약 3.4GB입니다. 이러한 양을 파싱하기 위해서는 데이터 센터 프록시가 더 적합합니다 — 기가바이트당 비용이 더 저렴하고 더 높은 속도를 제공하여 많은 병렬 흐름에서 중요합니다.
시나리오 2: Instagram/TikTok에서의 자동 게시 및 프로그레싱
에이전트의 작업: 실제 사용자의 행동을 모방하여 피드에서 15-20개의 게시물을 스크롤하고, 그 중 5-7개에 좋아요를 누르며, 2개의 댓글을 남기고, 3개의 스토리를 보고, 사진과 함께 게시물을 하나 게시합니다. 이러한 시나리오는 광고를 시작하기 전에 고객의 새로운 계정을 프로그레싱하거나 유기적으로 홍보하는 SMM 에이전시에서 일반적입니다.
측정 결과: 하나의 계정을 프로그레싱하는 전체 사이클은 8-11분이 소요되며 180-240MB의 트래픽을 소비합니다. 주요 소비는 스토리와 릴의 비디오입니다: 짧은 15초 동영상은 평균적으로 12-18MB의 크기를 가지며 기본 품질로 자동 재생됩니다. 필터를 통해 처리된 사진 게시물 하나를 게시하는 데는 추가로 15-20MB가 소요됩니다.
만약 에이전시가 매일 프로그레싱을 하는 30개의 계정을 관리한다면, 총 소비량은 하루 약 6-7GB, 즉 전체 계정 풀에 대해 월 약 180-210GB가 됩니다. 이는 프록시 예산에 미리 반영해야 할 상당한 수치입니다 — 특히 각 계정에 대해 별도의 IP를 사용하는 경우, 멀티 계정 사용 시 체인 밴을 피하기 위해서입니다.
이 작업을 위해 우리는 모바일 프록시를 추천합니다 — Instagram과 TikTok은 모바일 IP 주소에 대해 덜 공격적으로 반응하며, 이는 실제 사용자들이 주로 이들 IP를 통해 접속하기 때문입니다. 이는 추가적인 검증 및 CAPTCHA 빈도를 줄여주며, 반복적인 로그인 시도로 인해 트래픽 소비를 증가시키는 것을 방지합니다.
시나리오 3: Facebook Ads에서의 크리에이티브 테스트
에이전트의 작업: Facebook Ads Manager의 10개 광고 계정에 접속하여 각 계정에서 서로 다른 크리에이티브로 3개의 광고를 실행하고, 2시간 동안 20분마다 검토 상태를 추적하며, 노출 및 클릭에 대한 초기 통계를 수집합니다. 이는 동시에 수십 개의 조합을 테스트하는 중재자에게 일반적인 시나리오입니다.
Ads Manager는 테스트된 인터페이스 중 가장 "무거운" 인터페이스 중 하나입니다: 하나의 계정 대시보드를 로드하는 것만으로도 많은 JS 스크립트, 그래프 및 Meta Pixel 트래커로 인해 8-12MB의 트래픽을 소비합니다. 전체 사이클 — 10개 계정에 로그인하고, 이미지가 포함된 30개의 광고를 게시하며, 상태 확인을 6회 수행하는 데는 2시간 동안 890MB의 트래픽이 소요되었습니다.
매일 이러한 양의 계정으로 작업할 경우, 월 소비량은 약 26-27GB에 이를 것입니다. 만약 에이전시나 중재 팀이 50개 이상의 광고 계정을 안티-디텍트 브라우저인 Dolphin Anty 또는 Multilogin을 통해 관리한다면, 총 트래픽은 캠페인 모니터링 및 실행 활동만으로도 쉽게 월 100-150GB에 도달할 수 있습니다.
여기서 안정성과 IP의 "청결성"이 중요합니다: Facebook은 의심스러운 주소 변경이나 데이터 센터 IP로 작업할 때 계정을 공격적으로 차단합니다. 최적의 선택은 레지던트 프록시로, 계정당 하나의 안정적인 IP를 연결하여 일반 가정용 연결처럼 보이게 하여 AI 에이전트의 활동 중 차단 위험을 줄입니다.
트래픽 소비 요약표
아래는 AI 에이전트 작업 계획 시 필요한 트래픽 양을 빠르게 계산하기 위한 세 가지 시나리오에 대한 요약 숫자입니다.
| 시나리오 | 1회 작업당 트래픽 | 하루 트래픽 (일반 양) | 추천 프록시 유형 |
|---|---|---|---|
| Wildberries/Ozon 파싱 (10,000 카드) | 2.6MB / 미디어 없이 340KB | 26GB / 미디어 없이 3.4GB | 데이터 센터 |
| Instagram 프로그레싱/자동 게시 (30 계정) | 180-240MB per cycle | 6-7GB | 모바일 |
| Facebook Ads (10 계정, 30 광고) | 890MB for 2 hours | 10-13GB (2-3 사이클 시) | 레지던트 |
AI 에이전트의 트래픽 소비를 줄이는 방법
측정 결과, 트래픽의 대부분은 이미지, 비디오 및 추적 스크립트가 차지하며, 에이전트가 필요로 하는 유용한 데이터는 아닙니다. 다음은 자동화 품질을 손상시키지 않으면서 소비를 줄이는 검증된 방법입니다:
- 가능한 경우 미디어 로딩을 비활성화하세요. 가격 및 상품 특성의 순수 파싱 작업에는 이미지가 필요하지 않으며, 이는 80-85%의 절약을 달성합니다.
- 페이지 전체 렌더링 대신 마켓플레이스 및 소셜 미디어 API를 사용하세요, 안티-디텍트 브라우저와 플랫폼 규칙이 허용하는 경우 — 이는 요청의 무게를 몇 배 줄입니다.
- 상태 확인 빈도를 제한하세요. Facebook Ads 시나리오에서 20분마다 확인하는 것과 5분마다 확인하는 것은 모니터링 트래픽 소비를 거의 4배 줄입니다.
- 세션의 정적 리소스를 캐시하세요 — 로고, 인터페이스 아이콘, CSS 파일 — 에이전트가 매번 새로 시작할 때마다 다시 다운로드하지 않도록 합니다.
- 자동 재생을 위한 스토리/릴의 비디오 품질을 최소로 설정하세요, 이는 에이전트의 주요 작업 수행에 영향을 미치지 않는 경우에 한합니다.
이러한 방법의 조합은 우리의 테스트에서 시나리오에 따라 전체 트래픽 소비를 40-60% 줄였으며, 페이지의 무게가 줄어들어 에이전트의 작업 속도가 약간 증가했습니다.
작업에 적합한 프록시 유형 선택하기
프록시 유형은 트래픽 비용뿐만 아니라 AI 에이전트의 작업 안정성에도 직접적인 영향을 미칩니다. 마켓플레이스 대량 파싱의 경우, IP의 "인간성"에 대한 엄격한 검사가 없는 경우 데이터 센터 프록시가 최적입니다 — 이들은 빠르고, 기가바이트당 비용이 저렴하며, 대량의 동종 요청에 잘 맞습니다.
소셜 미디어 및 광고 계정 작업의 경우, 플랫폼이 자동화 및 멀티 계정 사용을 적극적으로 차단하는 만큼 레지던트 및 모바일 IP가 우선입니다. 이들은 일반 사용자 연결처럼 보이므로 CAPTCHA 및 차단 빈도를 줄여주며, 이는 간접적으로 반복적인 로그인 시도 및 재인증으로 인한 트래픽 소비를 절약합니다.
실용적인 조언: "모든 것을 위한" 대량 트래픽 패키지를 구매하지 마세요 — 프록시 유형에 따라 작업을 분리하세요. 이는 더 저렴하고 AI 에이전트의 안정적인 작업을 보장합니다.
결론
우리의 측정 결과, AI 에이전트의 트래픽 소비는 작업 유형에 따라 크게 달라집니다: 마켓플레이스 파싱은 최적화 없이 하루 수십 기가바이트를 소비할 수 있으며, 소셜 미디어에서의 자동 게시 작업은 계정 풀당 수 기가바이트, Facebook Ads 광고 계정 작업은 활발한 모니터링 시 10-13GB에 이를 수 있습니다. 이러한 숫자를 이해하면 프록시 예산을 보다 정확하게 계획하고 트래픽이 예상보다 빨리 소진되는 상황을 피할 수 있습니다.
만약 귀하의 AI 에이전트가 Wildberries 또는 Ozon에서 대량의 데이터를 파싱하고 있다면, 데이터 센터 프록시에 주목하세요 — 이는 속도와 트래픽 비용의 최적 비율을 제공합니다. Instagram 및 TikTok에서의 프로그레싱 및 자동화에는 모바일 프록시가 더 적합하며, 광고 계정 및 멀티 계정 작업의 안정성을 위해서는 계정당 고정 IP를 가진 레지던트 프록시가 필요합니다.