요금제 혜택

Addon T

부가 기능 사용자를 위한 옵션 요금제

애드온 T 요금제 안내

요금제 안내

기능별 추가 요금 비교 (-25%)

성공 처리된 사용량만 내부 청구 금액으로 환산합니다. 수학 유사문제 생성은 academy 계약 단가를 우선 적용하고, Questi는 사용자 요금제/기수 단가를 적용합니다.

청구 발생 항목 {billableCount}개 / 전체 항목 {totalCount}개

기능별 청구 내역

청구서

일/주/월/특정 기간 동안 Book Chat 웹 사용 추이를 조회합니다.

Book Chat 사용 추이

일/주/월/특정 기간 동안 내 서재/북챗 OCR 분석 사용 추이를 조회합니다.

북챗 OCR 분석 사용 추이

운영자 대시보드 및 사용자 제어

관리자 콘솔

일/주/월/특정 기간 동안 벼락치기 사용 추이를 조회합니다.

벼락치기 사용 추이

유사문제 생성/검토 사용 추이와 운영 핵심 지표를 한 화면에서 확인합니다.

내용 편집

수정 후 적용을 누르면 페이지에 반영됩니다.

수식 편집

생성

나만의 DB

검토

사용자 제어

선택한 기간의 저장 기록을 메뉴별 기준으로 집계합니다. 생성·수정·채점 요청은 각각 셉니다. 열람·다운로드·등록은 카드에 표시된 기준을 따릅니다.

관리자 대시보드

일/주/월/특정 기간 동안 1:1 튜터 해설 사용 추이를 조회합니다.

1:1 튜터 해설 사용 추이

이미지에서 템플릿을 만드는 요청의 처리 결과와 실제 API 호출·토큰·비용을 확인합니다. 요청 1건에는 최대 5페이지가 포함됩니다.

이미지→템플릿 사용량

일/주/월/특정 기간 동안 문서 변환 사용 추이를 조회합니다.

문서 변환 사용 추이

문서별 분석 시각·요청자·색인 호출·오류를 확인합니다. File Search가 제공하지 않는 토큰·비용은 미확인으로 표시합니다.

북챗 OCR 분석

해설 history별 분할·생성·수정의 토큰, 호출 수, 에이전트, 비용과 오류를 확인합니다.

손글씨 해설

기존 사용량 통계입니다. 과거 호출의 토큰·비용은 소급 집계하지 않습니다.

사용자 다운로드

일/주/월/특정 기간 동안 논술 첨삭 사용 추이를 조회합니다.

논술 첨삭 사용 추이

일/주/월/특정 기간 동안 시험지 유사도 분석 사용 추이를 조회합니다.

시험지 유사도 분석 사용 추이

일/주/월/특정 기간 동안 시험지 분석 사용 추이를 조회합니다.

시험지 분석 사용 추이

문서변환·시험지 분석·시험지 유사도 분석의 원본 시험지를 확인하고 내신·모의고사로 수집합니다.

시험지 원본 확인 및 수집

과목

시험지 자료 수집

날짜별 성공·실패

날짜별로 메뉴 성공·실패를 보고, 실패한 계정과 원인을 확인한 뒤 수정 후 해결 알림을 보냅니다.

{count}명에게 메일을 보냅니다.

해결 알림

실패 운영 콘솔

일/주/월/특정 기간 동안 문제 찾기(출처 찾기) 사용 추이를 조회합니다.

문제 찾기 사용 추이

기간별 사용량과 요청 수를 확인합니다.

인공지능 수학 유사문제 생성

건별 실행 기록과 기존 사용량 통계를 한곳에서 확인합니다.

해당 과목의 기존 기간별 사용량과 요청 수를 확인합니다. Legacy와 V2는 조회 방식의 구분이며, 데이터의 생성 시점을 나누는 기준은 아닙니다.

일/주/월/특정 기간 동안 영어 유사문제 생성 사용 추이를 조회합니다.

영어 유사문제 사용 추이

일/주/월/특정 기간 동안 국어 유사문제 생성 사용 추이를 조회합니다.

국어 유사문제 사용 추이

일/주/월/특정 기간 동안 수학 유사문제 생성 사용 추이를 조회합니다.

수학 유사문제 사용 추이

각 history의 실행자, LLM 사용량, 비용과 오류를 저장된 운영 메타데이터로 확인합니다.

상세를 열 때만 개별 호출 기록을 불러옵니다.

LLM 호출 내역

실행 상세

필터에 해당하는 전체 실행에서 발생한 오류를 빈도순으로 확인합니다.

주요 오류

계측 메타데이터가 저장된 실행 / 전체 실행

운영 현황

건별 실행

문제 생성 실행 기록

과학 유사문제 생성

일/주/월/특정 기간 동안 창의융합문제 생성 사용 추이를 조회합니다.

창의융합문제 사용 추이

일/주/월/특정 기간 동안 유사문제 생성 사용 추이를 조회합니다.

유사문제 생성 사용 추이

일/주/월/특정 기간 동안 손글씨 해설 사용 추이를 조회합니다.

손글씨 해설 사용 추이

일/주/월/특정 기간 동안 라벨링 API 사용 추이를 조회합니다.

라벨링 API 사용 추이

일/주/월/특정 기간 동안 수학 교구 사용 추이를 조회합니다.

수학 교구 사용 추이

수집 출처를 관리하고, 파이프라인을 돌리고, 뉴스를 직접 등록합니다.

제목과 주소를 넣으면 AI 가 요약·중요도·분류 초안을 만듭니다. 검토 후 게시하세요.

게시 제목

원문 제목

발표 제목을 그대로 붙여넣으세요

직접 등록

수집 → 중복 제거 → AI 선별 → 공식 원문 대조 → 게시 → 알림을 한 번 돌립니다.

수집 파이프라인

출처

피드가 있고 robots.txt 가 막지 않는 곳만 등록합니다.

수집 출처

교육뉴스 운영

일/주/월/특정 기간 동안 나만의 DB 사용 추이를 조회합니다.

나만의 DB 사용 추이

Legacy는 기존 시험지 분석 사용량 통계입니다. V2에서는 history별 생성·수정·재시도에서 계측된 토큰, 비용, 호출 에이전트와 오류를 합산해 보여줍니다. 과거 호출은 소급 집계하지 않습니다.

일/주/월/특정 기간 동안 검토(review) 사용 추이를 조회합니다.

검토 사용 추이

일/주/월/특정 기간 동안 문항 검토 및 숏컷 사용 추이를 조회합니다.

문항 검토/숏컷 사용 추이

원본 요청 한 건별로 분할·문항별 영상 생성·재시도의 토큰, LLM/TTS 호출, 비용과 오류를 합산합니다. API 비용은 계측 가능한 호출 기준이며 렌더링·저장소 비용은 포함하지 않습니다.

Legacy는 기존 영상 생성 요청 수와 완료된 영상 수를 보여줍니다. V2에서는 새로 계측된 history별 API 사용량을 확인합니다. 과거 호출은 소급 집계하지 않습니다.

요청 시각을 기준으로 완료된 영상 수와 원본 요청 수를 집계합니다. 문항별 하위 기록은 요청 수에 중복 포함하지 않습니다.

영상 생성

일/주/월/특정 기간 동안 구문 분석 사용 추이를 조회합니다.

구문 분석 사용 추이

각 문서 변환의 실행자, 처리 결과, 토큰, API 비용과 오류를 확인합니다.

기존 문서 변환의 기간별 사용량과 요청 수를 확인합니다. Legacy와 V2는 조회 방식의 구분입니다.

1명 이상 사용자들의 생성/검토/나만의 DB 사용 추이를 비교합니다.

사용자 개인 대시보드

크레딧 변동 내역

전체 사용자 목록(pagination) 조회 후, 사용자별 멤버십 변경, 크레딧 지급, 기능 제한 변경을 수행합니다.

커스텀 feature 추가

허용된 부가기능

사용자 크레딧 차감

사용자 크레딧 지급

사용자 기능 제한 변경

사용자 멤버십 변경

과거 구독 이력

전체 사용자

사용자

사용량 요약

일/주/월/특정 기간 동안 강의 영상 분석 사용 추이를 조회합니다.

강의 영상 분석 사용 추이

일/주/월/특정 기간 동안 영어 단어장 생성 사용 추이를 조회합니다.

영어 단어장 사용 추이

일/주/월/특정 기간 동안 교육 웹툰 사용 추이를 조회합니다.

교육 웹툰 사용 추이

Gemini 3.8 Flash가 SVG·GGB 보정 사항을 정리하고 gpt-image-2.5-flare가 그림을 보정합니다. GGB는 앞선 SVG 보정 지시·이미지를 참조하며, 점·선 개별 편집 없이 보정 이미지를 표시합니다.

옵션 2-1 · Gemini 보정 지시 + GPT Image 2.5 Flare

최상 난도 설계·독립 검증·그림 정합성 강화 · 독립 프롬프트

고급 설정: 킬러 옵션 구성 가져오기

킬러 옵션

원본 이미지·OCR은 참고하고 원문 SVG 재작성·캐시 재사용을 생략합니다. 변형 그림 생성·검증 설정은 기존 1-1과 같습니다.

프로세스 아르곤 1014

이전 기록: 퀘스티지오 1014_1023

선택한 크롭 이미지를 기하·대수·물리·기타로 분류해 워커 캐시에 전달합니다. 분류 결과에 따른 경고창은 표시하지 않습니다.

업로드 전 분류

원본에서 그림을 각각 크롭해 저장합니다. 여러 그림이면 그림 수 × 500 크레딧을 표시하고 차감 동의를 받은 뒤 그림별 처리를 시작합니다.

그림별 크롭·500 크레딧 동의

SVG1을 GeoGebra XML과 GGB1으로 변환해 생성 직후 열 수 있게 표시합니다.

SVG1 → GGB1

GGB1을 실제 로딩해 품질을 검사합니다. 보정 결과가 선택된 경우에만 GGB2를 만들고 활성 GGB를 바꾸며 GGB1을 이력에 보존합니다.

GGB 로딩·검사·필요 시 GGB2

원본 이미지의 문제 OCR 결과를 그림 크롭과 분리해 JSON으로 저장합니다.

문제 OCR 별도 저장

SVG·GGB 후보와 검사 이력을 저장하고 완료된 그림의 크레딧 예약을 확정합니다.

결과 저장·크레딧 정산

별도의 작도 코드·구조 계획 없이 원본 크롭을 직접 SVG1로 만들고 즉시 썸네일에 표시합니다.

원본 크롭 → SVG1·썸네일

원본 크롭과 SVG1 렌더링을 시각 비교합니다. 차이가 있는 경우에만 SVG2를 만들고 활성 SVG를 바꾸며 SVG1을 이력에 보존합니다.

원본 비교·필요 시 SVG2

퀘스티지오프로세스

이전 기록: 프로세스 아르곤 1015

퀘스티지오 1014_1023

사전 분류 결과가 캐시에 있으면 재호출하지 않습니다. 캐시가 없거나 이전 기타 분류를 재확인해야 하면 기하·대수·물리·기타 중 하나로 다시 분류합니다.

그림 종류 분류

직접 업로드 워커는 OCR보다 먼저 확정한 크롭 안의 그림 영역을 검출합니다. 여러 그림이 발견되면 중단하고, 선택한 영역을 PNG로 정규화합니다. 검출 결과 캐시가 있으면 모델을 재호출하지 않습니다.

그림 영역 검출·크롭 보정

선택된 SVG와 원본 그림을 사용해 GeoGebra XML을 생성합니다. 운영 091720 경로는 SVG 후보를 먼저 확정한 후 변환하며, 변환 충실도 보정에 추가 모델 호출이 있을 수 있습니다.

SVG → GeoGebra XML 변환

정적 무결성 검사와 headless GeoGebra 실로딩·캡처는 LLM 없이 수행합니다. 원본·SVG·GGB 캡처를 비교하는 시각 검토와 실패 시 한 번의 GGB 보정은 gemini-3.8-flash를 사용합니다. 기본 게이트 모드는 경고이며 최선 후보를 선택할 수 있습니다.

GGB 실로딩·품질 게이트·후보 보정

원본 이미지에서 문제 텍스트와 그림 포함 여부·유형 힌트·그림 bbox를 읽습니다. 원본에 그림이 여러 개면 선택한 크롭을 문맥 이미지로 사용합니다.

원본 이미지 OCR·그림 정보 추출

크롭 이미지를 /figures/classify-sources로 보내 기하·대수·물리·기타 유형을 먼저 판별합니다. 결과는 /figures 등록 요청에 전달되어 워커 분류 캐시에 저장됩니다.

업로드 전 그림 사전 분류

필요하면 원본 이미지의 문항 영역을 분할해 선택 그림과 맞는 문제 문맥을 고릅니다. 여러 그림이 있는 원본에서 크롭 기준으로 계속하는 경로에서는 이 호출을 건너뜁니다.

문항 영역 분할·문맥 선택

Method A에서 Python(matplotlib) 참조 그림과 구조 계획을 만듭니다. 운영에서 이 기능은 켜져 있습니다. 기타 그림은 건너뛰며, 인용 오류 시 gpt-6.1-sol 대체 모델을 사용할 수 있습니다.

Method A 참조 작도·구조 계획

선택한 SVG, GGB, XML, 캡처, 썸네일과 단계별 체크포인트·검증 이력을 저장하고 변환 결과와 크레딧을 확정합니다. 저장 자체에는 LLM을 호출하지 않습니다.

산출물 저장·크레딧 정산

새 SVG 후보가 만들어지면 원본 이미지 기준으로 기존 후보와 비교해 더 충실한 후보를 선택합니다. 후보가 하나면 별도 비교 호출은 없습니다.

SVG 후보 충실도 비교

원본 그림과 문항 텍스트, 선택적 Python 참조를 바탕으로 첫 SVG 후보를 생성합니다. 파싱·스타일 정규화·정적 기하 검사를 거칩니다.

원본 그림 SVG 재구성

첫 후보의 검토 결과나 추가 후보 생성 정책에 따라 원본을 기준으로 새 SVG 후보를 생성합니다. 캐시와 검증 결과에 따라 호출을 건너뛸 수 있습니다.

SVG 후보 재생성

원본 이미지와 렌더한 SVG를 비교해 누락·교차점·라벨·글자 비율 등을 검사합니다. 필요하면 재생성 피드백을 제공합니다.

SVG 시각 검토·필요 시 재생성

브라우저에서 그림을 선택하고 필요한 부분을 크롭한 뒤 크롭 이미지와 원본을 저장소에 업로드합니다. 브라우저 처리와 파일 전송에는 LLM을 사용하지 않습니다.

그림 선택·크롭·업로드

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