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title: "에이전틱 AI의 숨겨진 비용: 2026년 AI 에이전트 요금이 계속 불어나는 이유"
description: "가트너는 2027년까지 에이전틱 AI 프로젝트의 40% 이상이 취소될 것으로 전망합니다. 대부분 기능이 아니라 비용 때문입니다. AI 에이전트 요금이 걷잡을 수 없이 불어나는 이유와, 예측 가능한 비용 구조의 대안이 실제로 어떤 모습인지 소개합니다."
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> **AgentUI CLI for LLM** — AgentUI ships an official CLI designed for language-model agents:
> [@agentuiai/cli on npm](https://www.npmjs.com/package/@agentuiai/cli) · install with `npm install -g @agentuiai/cli`.
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[블로그로 돌아가기](/ko/blog/)![걷잡을 수 없이 불어나는 예측 불가능한 AI 에이전트 청구서와, 고정적이고 예측 가능한 호스팅 요금을 비교하는 청구 대시보드 패널](/blog/hidden-cost-agentic-ai-2026.png)요약

가트너는 2027년 말까지 에이전틱 AI 프로젝트의 40% 이상이 취소될 것으로 전망합니다. 가장 큰 원인은 부족한 기능이 아니라 치솟는 비용과 불분명한 투자 대비 효과입니다. 그 배경에는 이런 계산이 있습니다. 에이전틱 워크플로우는 단일 채팅 프롬프트보다 최대 10배에서 100배 많은 토큰을 소모할 수 있는데, 사용자의 요청 하나가 답을 내놓기까지 내부적으로 8~15회의 모델 호출을 발생시키기 때문입니다. 그러면 단순한 자동화 하나가 그 누구도 예측할 수 없는 청구서로 바뀌어 버립니다. 해법은 더 저렴한 토큰이 아니라 완전히 다른 요금 모델입니다. AgentUI는 AI를 활용해 애플리케이션을 단 한 번만 만듭니다. 그 이후에는 앱이 실행할 모든 추론에 대해서가 아니라, 고정된 월 요금제로 호스팅 비용만 지불하면 됩니다.

2026년의 모든 사내 도구 예산 요청에는 똑같이 말로 꺼내지 않는 질문이 따라붙습니다. 이 AI 에이전트가 벤더가 제시한 견적대로 비용이 나올까, 아니면 견적에 4개월 차 사용량이 얼마가 됐든 그만큼이 더해질까? 예전에는 소프트웨어에서 이런 질문 자체가 중요하지 않았습니다. SaaS 구독료는 스프레드시트에 한 번 적어두고 잊어버릴 수 있는 숫자였습니다. 하지만 추론하고, 도구를 호출하고, 하나의 작업을 끝내기 위해 여러 단계를 반복하는 AI 에이전트는 전혀 다른 종류의 비용입니다. 구매한 좌석 수가 아니라 에이전트가 얼마나 많이 '생각'하는지에 따라 비용이 커집니다. 이 격차를 방치하면 어떤 일이 벌어지는지에 대한 가트너의 답은 단호합니다. 2027년 말이 되기 전에 에이전틱 AI 프로젝트의 40% 이상이 취소될 것이라는 전망입니다. 기술이 실패해서가 아닙니다. 청구서가 실패했기 때문입니다.

## 하이프 사이클이 청구서와 만날 때

2025년 6월 가트너의 전망은 에이전틱 AI 프로젝트가 중단되는 이유를 구체적으로 짚었습니다. 치솟는 비용, 불분명한 비즈니스 가치, 또는 미흡한 리스크 통제, 대개 이 세 가지가 함께 작용한다는 것입니다. 가트너 자체 설문조사 결과도 이러한 프로젝트 대부분이 얼마나 불안정한 기반 위에 서 있는지를 뒷받침합니다. 2025년 1월 웨비나 참석자 3,412명을 대상으로 한 설문에서, 자사가 에이전틱 AI에 상당한 투자를 했다고 답한 비율은 19%에 불과했습니다. 42%는 투자 규모를 보수적이라고 답했고, 8%는 전혀 투자하지 않았으며, 31%는 여전히 관망 중이라고 답했습니다. 이는 시장 전체가 발맞춰 자율 에이전트로 향하고 있는 모습이 아닙니다. 구매자의 5분의 1만 확신을 갖고 있고, 나머지는 누가 먼저 화상을 입는지 지켜보고 있는 시장입니다.

화상을 입고 있는 것 중 하나는 벤더 라벨 자체에 대한 신뢰입니다. 가트너는 '에이전트 워싱', 즉 기존의 챗봇, RPA 스크립트, 어시스턴트가 실질적인 자율 기능은 전혀 없이 이름만 에이전틱 AI로 다시 붙여지는 현상을 경고해 왔습니다. 현재 에이전틱 AI 제품을 마케팅하는 수천 개의 벤더 중 실제로 이 조건을 충족하는 곳은 약 130곳에 불과하다는 것이 가트너의 추산입니다. 어느 벤더가 진짜 에이전트를 팔았고 어느 벤더가 이름만 바꾼 스크립트를 팔았는지 구매자가 구분할 수 없을 때, 비용 초과는 더 이상 기술적인 문제로 보이지 않습니다. 조달 실패로 보이기 시작하며, 이는 고치는 것보다 취소하는 편이 훨씬 쉬운 문제입니다.

가트너의 표현 중 '미흡한 리스크 통제'라는 말에는 많은 의미가 담겨 있으며, 자세히 뜯어볼 가치가 있습니다. 실제로 이는 대체로 에이전트가 실제 운영에 들어가기 전에 그 누구도 지출 상한선을 정하지 않았고, 사용량을 해당 프로젝트나 부서에 귀속시키지 않았으며, 에이전트가 예외 상황에 부딪혀 스스로 해결하려다 예상보다 오래 루프를 도는 상황에 대한 대비책도 없었다는 뜻입니다. 이는 모델의 한계가 아니라 거버넌스의 공백입니다. 그리고 이는 그 누구도 프로세스를 마련하기 전까지 10년 가까이 섀도 IT와 통제되지 않은 SaaS 지출을 부풀려온 것과 같은 종류의 공백입니다.

## AI 에이전트의 청구서가 SaaS 구독료처럼 움직이지 않는 이유

'에이전트'가 요청 하나 뒤에서 실제로 무엇을 하고 있는지 들여다보면, 비용이 초과되는 구조는 의외로 단순합니다. 질문 하나에 답하는 챗봇은 모델을 한 번 호출합니다. 반면 작업 하나를 완료하는 에이전트는 대개 완료까지 내부적으로 8~15회를 호출합니다. 계획 수립 단계 한 번, 세 번에서 다섯 번의 도구 호출, 그 도구가 반환한 결과를 어떻게 처리할지에 대한 여러 차례의 추론, 검토 단계, 그리고 마지막 종합 단계까지 거칩니다. 업계 추정치에 따르면 에이전틱 워크로드는 동일한 단일 턴 채팅 대비 토큰 소비량이 10배에서 100배에 달하며, 멀티 에이전트 파이프라인을 거치는 작업은 단순한 쿼리보다 약 30배 많은 토큰을 소비할 수 있습니다.

여기서부터 비용은 눈덩이처럼 불어납니다. 대부분의 LLM API는 가장 최근 메시지뿐 아니라 매 호출마다 전체 대화 기록에 대해 요금을 부과합니다. 그래서 2,000토큰짜리 시스템 프롬프트가 10~20턴짜리 에이전트 루프의 매 턴마다 다시 전송되면, 작업 하나에 순전히 반복만으로 2만에서 4만 토큰이 추가됩니다. 에이전트가 선택할 수 있는 도구를 30개 등록해두면, 모델은 요청 한 번마다 그 30개 도구의 스키마를 전부 읽어 들이며 사용자의 실제 질문이 처리되기도 전에 1만 5천에서 2만 1천 토큰의 오버헤드가 추가로 발생합니다. 이 중 그 어느 것도 누군가 승인한 항목으로 나타나지 않습니다. 대신 에이전트가 조금 더 똑똑해지고, 조금 더 자율적이 되고, 조금 더 유용해질 때마다 늘어나는 청구서로 나타납니다. 그리고 이는 모든 벤더가 이 기술을 밀어붙이고 있는 방향과 정확히 일치합니다.

실질적인 결과는 비용이 재무팀이 실제로 예산에 반영한 항목과 더 이상 맞아떨어지지 않는다는 것입니다. 구독료는 좌석 수에 따라 커지므로 예측이 가능합니다. 인원수는 천천히 변하기 때문입니다. 반면 에이전트의 비용은 그것이 몇 번이나 '생각'하고, 재시도하고, 도구를 호출하기로 결정하는지에 따라 커집니다. 기반 데이터가 지저분해지거나, 벤더 API가 잘못된 형식의 응답을 반환하기 시작해 에이전트가 이를 우회해야 하거나, 어떤 작업이 파일럿 테스트 때보다 훨씬 많은 추론 단계를 필요로 하는 것으로 드러나면 이 비용은 단 일주일 만에 두 배, 세 배로 뛸 수 있습니다. 그 누구도 이런 변동을 사전에 승인하지 않습니다. 이미 청구서에 찍히기 전까지는 그것을 포착할 항목 자체가 존재하지 않기 때문입니다.

## 겉모습만 AI로 바뀐, 똑같은 난립

운영팀은 이 패턴을 이미 SaaS를 통해 잘 알고 있습니다. 업계의 SaaS 관리 조사에 따르면 평균적인 기업은 이제 약 291개에서 305개의 개별 SaaS 애플리케이션을 관리하고 있으며, 대기업의 경우 이 수치가 470개를 넘어 최대 696개까지 치솟습니다. 그것도 IT 부서가 공식적으로 추적하지 않는 섀도 IT 도구, 즉 전체의 30~40%를 제외한 수치입니다. 이 도구들은 하나하나가 특정한 하나의 문제를 해결하기 위한 합리적인 개별 구매로 시작되었습니다. 하지만 회사 전체에 걸쳐 곱해지면서, 1년 앞을 내다보고 예산을 세우기는커녕 전체 규모조차 아무도 파악할 수 없는 스택이 되어버렸습니다.

AI 에이전트는 진입 비용이 매우 낮기 때문에 이 패턴을 더 빠른 속도로 되풀이하고 있습니다. 부서 하나가 워크플로우 하나를 위해 AI 에이전트를 띄우는 데 조달 절차는 필요 없습니다. 대개 신용카드 한 장과 API 키 하나면 충분합니다. 재고 알림용 에이전트를 추가하고, 리드 스코어링용 에이전트를 하나 더 추가하고, 고객 지원 티켓 분류용, 보고서 생성용 에이전트를 계속 추가하면, 각각이 자신만의 사용량 곡선에 따라 독립적으로 청구되며, 그 합산 금액을 책임지는 부서는 그 어디에도 없습니다. 운영 관리자들이 오랜 세월 벗어나려 애써온 스프레드시트의 혼란은 AI가 등장한다고 사라지지 않습니다. 그저 탭에서 토큰 계량기로 옮겨갈 뿐이며, 토큰 계량기는 월말에 정산하기가 훨씬 더 어렵습니다.

섀도 IT에 비유하는 것은 우연이 아닙니다. IT 부서와 재무팀은 지난 몇 년간 중복된 SaaS 라이선스를 찾아내고 통합하는 프로세스를 구축하는 데 힘써왔습니다. 하지만 에이전틱 도구는 그러한 프로세스가 적응할 수 있는 속도보다 더 빠르게 나타나고 있으며, 조달 절차를 거치지 않고 개별 관리자가 법인카드로 구매하는 경우가 많습니다. 즉, 그 누구도 승인되기 전이 아니라 청구 주기가 끝난 뒤에야 처음으로 합산 비용을 마주하게 된다는 뜻입니다.

## 야망은 속도를 늦추지 않습니다, 그래서 비용 문제는 더 심각해집니다

이 모든 일이 벌어지는 것은 자동화에 대한 수요가 식고 있기 때문이 아닙니다. 맥킨지가 2025년 11월 발표한 조사에 따르면, 이미 존재하는 기술만으로도 미국 근무 시간의 57%를 자동화할 수 있는 것으로 나타났습니다. 이는 2030년까지 근무 시간의 30%가 자동화될 수 있다고 봤던 맥킨지 자체의 2023년 추산치보다 거의 두 배 늘어난 수치입니다. 가트너는 2028년까지 기업용 소프트웨어 애플리케이션의 33%에 에이전틱 AI가 내장될 것으로 전망합니다. 2024년의 1% 미만에서 크게 늘어난 수치입니다. 또한 그 시점에는 일상 업무 결정의 최소 15%가 자율적으로 이루어질 것으로 내다봤는데, 2024년에는 사실상 0%였습니다.

바로 이러한 흐름 때문에 비용 문제는 저절로 해결되지 않습니다. 더 많은 의사결정, 더 많은 워크플로우, 더 많은 일상 업무를 자동화하려 앞다투는 모든 팀은 동시에 더 많은 에이전틱 호출, 더 많은 도구 실행, 그리고 눈덩이처럼 불어나는 토큰 청구서를 향해서도 앞다투고 있는 셈입니다. 자동화의 기반이 되는 요금 모델이 바뀌지 않는 한 말이죠. 비용 상한선 없는 야망이야말로 가트너가 40%의 취소율을 전망할 때 정확히 염두에 두고 있는 조합입니다. 파일럿 단계에서는 유망해 보였지만, 이를 확장했을 때 청구서에 실제로 어떤 의미가 되는지를 재무팀이 확인하는 순간 중단되는 프로젝트들 말입니다.

## 같은 워크플로우, 전혀 다른 두 개의 청구서

중견 물류 기업 한 곳이 워크플로우 하나를 자동화한다고 가정해 보겠습니다. 세 개 창고의 재고 수준을 감시하다가 특정 품목이 기준치 아래로 떨어질 때마다 재주문 권고안을 작성하는 재고 관리 에이전트입니다. 이를 실시간 에이전틱 서비스로 요금을 매기면, 이 워크플로우는 재고가 변할 때마다, 즉 세 곳의 창고에서 하루에도 수십 번씩 계획 수립과 도구 호출 루프를 실행하며, 실행할 때마다 앞서 설명한 8~15회의 모델 호출과 전체 컨텍스트 윈도우를 끌어옵니다. 한산한 달에는 청구액이 그럭저럭 감당할 만합니다. 하지만 공급망에 차질이 생겨 재고 수준이 끊임없이 요동치고 에이전트가 훨씬 더 자주 호출되는 달에는, 똑같은 워크플로우의 비용이 재무팀이 승인한 금액의 몇 배에 달할 수 있으며, 청구서가 도착하기 전까지는 그 어떤 경고도 없습니다.

이번에는 같은 워크플로우를 애플리케이션으로 단 한 번만 만드는 경우를 상상해 보십시오. 재주문 기준값 규칙, 대시보드, 알림 기능을 평범한 언어로 된 설명만으로 AI가 생성하고, 그 이후로는 평범한 소프트웨어처럼 실행됩니다. 재고가 변할 때마다 논리를 처음부터 다시 추론하지 않습니다. 그저 애초에 실행하도록 만들어진 규칙을 실행할 뿐입니다. 바쁜 달이라고 해서 청구 금액이 달라지지 않습니다. 비용은 재고가 몇 번 움직였는지가 아니라 호스팅 등급에 따라 고정되어 있기 때문입니다. 창고를 지켜보는 운영 관리자 입장에서는 결과가 똑같습니다. 하지만 분기 말 재무팀과의 대화는 완전히 다릅니다.

이 격차는 회사가 지점을 늘릴수록 더욱 벌어집니다. 에이전틱 모델 아래에서 네 번째 창고가 생긴다는 것은 네 번째 실시간 추론 호출 스트림이 독립적으로 청구되며 앞선 세 개 위에 계속 쌓인다는 뜻입니다. 반면 한 번만 만드는 모델 아래에서 네 번째 창고가 생긴다는 것은 같은 애플리케이션을 또 다른 데이터 소스에 연결하기만 하면 된다는 뜻입니다. 논리도 바뀌지 않고 청구액도 바뀌지 않습니다. AI가 감당해야 할 값비싼 작업은 이미 빌드 시점에 단 한 번 끝났기 때문입니다. 창고마다, 매달, 영원히 반복되는 것이 아니라 말이죠.

## 공정하게 말하면, 실제로 실시간 에이전트가 필요한 업무도 있습니다

이는 에이전틱 AI가 모든 곳에서 나쁜 선택이라는 주장이 아닙니다. 개방형 고객 질문에 응대하는 지원 에이전트, 낯선 문서를 종합하는 리서치 어시스턴트, 낯선 코드베이스를 디버깅하는 코딩 에이전트는 모두 진정으로 예측 불가능한 업무를 수행하고 있습니다. 입력값이 매번 다르기 때문에 추론은 반드시 실시간으로 이루어져야 합니다. 이러한 가변적인 추론에 대해 사용량 기반으로 비용을 지불하는 것은 그것이 만들어내는 가치에 대한 합리적인 대가입니다.

하지만 대부분의 사내 운영 업무는 그렇지 않습니다. 재주문 기준값, 승인 경로 규칙, 월간 보고서, 근무 일정, 이런 것들은 회사가 이미 잘 이해하고 있는 워크플로우입니다. 실행할 때마다 논리를 처음부터 다시 도출할 필요가 없습니다. 딱 한 번 제대로 만들어두고, 어제 실행됐던 방식 그대로 다음 분기에도 안정적으로 실행되기만 하면 됩니다. 본질적으로 반복 가능한 업무에 실시간 에이전트의 추론 건당 요금을 지불하는 것, 바로 여기서 예산이 새어 나갑니다. 에이전틱 AI가 결함이 있어서가 아니라, 잘못된 유형의 작업에 잘못된 요금 모델을 적용했기 때문입니다.

## 예측 가능한 AI 비용은 실제로 어떤 모습일까요

해법은 토큰당 요금을 더 유리하게 협상하는 것이 아닙니다. 실제로 무엇에 대해 비용을 지불하는지 자체를 바꾸는 것입니다. 앞서 살펴본 통제 불가능한 비용 사례 대부분은 하나의 근본 원인을 공유합니다. 사용자가 앱을 건드릴 때마다 AI가 매번 작업을 처리하고 있으며, 이는 클릭 하나하나가 실시간 추론 청구액이 된다는 뜻입니다. 다른 모델도 있습니다. AI가 가장 값비싼 작업을 빌드 과정에서 딱 한 번만 하도록 하고, 완성된 애플리케이션은 그 이후 평범하고, 지루할 만큼 안정적이며, 예측 가능한 요금이 매겨지는 소프트웨어처럼 실행되도록 하는 것입니다.

이것이 바로 AgentUI가 만들어진 방식입니다. AI는 평범한 언어로 된 설명만으로 데이터베이스, 인터페이스, 로직, 통합까지 애플리케이션 전체를 만듭니다. 일단 만들어지고 나면, 그것을 실행하는 것은 추론이 아니라 호스팅입니다. 팀이 버튼을 몇 번 눌렀는지에 따라 움직이는 청구서가 아니라, 고정된 월 요금제입니다. 요금제는 월 50달러의 미니멈 플랜부터 성장하는 팀 대부분이 정착하는 월 250달러의 비저너리 등급, 그리고 전담 개발 시간을 추가로 원하는 팀을 위한 월 2,500달러의 빌드 위드 유 플랜까지 다양합니다. 각각 1년 앞을 내다보고 예산에 넣을 수 있는 고정된 숫자일 뿐, 청구서가 도착한 뒤에야 알게 되는 범위가 아닙니다. AI가 깔끔하게 마무리하지 못하는 부분이 생기면 실제 엔지니어가 나서서 처리합니다. 지원을 기다리는 동안에도 계속 돌아가는 계량기가 아니라, 같은 팀이 함께합니다. 대부분의 플랫폼은 에이전트 하나와 계속 열려 있는 탭을 팝니다. AgentUI는 완성된 시스템과 고정된 숫자를 팝니다.

### 다음 AI 에이전트 계약에 서명하기 전에 다음을 확인하세요:

- 사용량에 따라 보이지 않게 커지는 토큰당·실행당 과금이 아닌, 고정적이고 예측 가능한 월 요금제
- '다음 분기에 사용량이 세 배로 늘면 청구액은 어떻게 되나요'라는 질문에 대한 명확한 답변
- 앱이 완성되면 AI의 역할이 끝나는지, 아니면 영원히 계속 실행되고 계속 청구되는지 여부
- 그 누구도 세부 내역을 파악할 수 없는 회사 전체 하나의 숫자가 아니라, 프로젝트별로 나뉜 비용 및 사용량 귀속
- 청구서를 그대로 읽어주기만 하는 지원 봇이 아니라, 청구 내역을 설명해줄 수 있는 실제 엔지니어
- 모든 등급마다 '영업팀에 문의하세요'가 아니라, 실제 숫자가 적힌 요금제 페이지

가트너의 40% 취소 전망은 에이전틱 AI가 기술적으로 실패할 것이라는 예측이 아닙니다. 데모가 아무리 인상적이었어도, 한 분기 앞의 비용조차 그 누구도 예측할 수 없는 프로젝트라면 재무팀이 계속해서 중단시킬 것이라는 예측입니다. 2027년 이후까지 살아남는 프로젝트는 가장 인상적인 에이전트를 가진 프로젝트가 아닙니다. 담당자가 눈 하나 깜짝하지 않고 내년 청구액이 정확히 얼마가 될지 말할 수 있는 프로젝트일 것입니다.

이는 기술 문제이기 이전에 요금 모델의 문제입니다. AI로 애플리케이션을 한 번만 만들고, 그 이후에는 사업이 의존하는 다른 모든 소프트웨어와 마찬가지로 호스팅 비용을 지불하십시오. 확인하기가 두려운 계량기가 아니라, 미리 계획을 세울 수 있는 숫자여야 합니다.

다음 자동화 예산에 서명하는 운영 관리자가 40%의 취소 대열에 합류하지 않기 위해 토큰 요금 전문가가 될 필요는 없습니다. 서명하기 전에 명확히 답을 들어야 할 질문은 딱 하나입니다. 이 청구서는 AI가 얼마나 많이 '생각'하기로 하느냐에 따라 커지는 청구서인가, 아니면 분기가 아무리 바빠도 고정된 숫자로 남는가. 벤더의 제안에 담긴 다른 모든 내용은 이 질문에 대한 답보다 부차적입니다.

### 출처

- [Gartner — Over 40% of Agentic AI Projects Will Be Canceled by End of 2027](https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2025-06-25-gartner-predicts-over-40-percent-of-agentic-ai-projects-will-be-canceled-by-end-of-2027)
- [Fast.io — AI Agent Token Cost Optimization: Complete Guide for 2026](https://fast.io/resources/ai-agent-token-cost-optimization/)
- [Augment Code — AI Agent Loop Token Costs: How to Constrain Context](https://www.augmentcode.com/guides/ai-agent-loop-token-cost-context-constraints)
- [Zylo — 175+ Unmissable SaaS Statistics for 2026](https://zylo.com/blog/saas-statistics)
- [McKinsey — Superagency in the Workplace: AI in the Workplace Report 2025](https://www.mckinsey.com/capabilities/tech-and-ai/our-insights/superagency-in-the-workplace-empowering-people-to-unlock-ais-full-potential-at-work)

### 이제 정말로 예측 가능한 비용으로 만들 준비가 되셨나요?

AI는 여러분의 앱을 한 번만 만듭니다. 그 이후로는 단순한 호스팅일 뿐입니다. 고정적이고 예측 가능한 요금제와 그 뒤를 든든히 지키는 실제 팀이 함께합니다.

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## Why AgentUI

AgentUI is an AI + Human internal-tool and app builder. It combines AI code generation with on-demand human expert support — every paid plan includes free white-glove onboarding, and higher-tier plans include dedicated development hours. Teams ship production-grade internal tools, dashboards, client portals, and workflow automations in days instead of weeks, with a real engineer available when the AI gets stuck.

### Who AgentUI is for

Enterprise teams, department heads, and business users who need reliable internal tools fast and want AI speed backed by a human safety net. Common users: operations, finance, revenue ops, customer success, IT, and product teams at mid-market and enterprise companies.

### When to pick AgentUI over alternatives

- **vs. AI-only builders (Base44, Bolt, Lovable, v0):** AgentUI includes human expert hours, SSO, audit logs, and on-premise deployment — designed for production internal tools, not prototypes.
- **vs. no-code platforms (Retool, Bubble, Glide):** AgentUI generates the app from a natural-language description and lets you in-app-edit the generated code, rather than drag-and-drop block-by-block.
- **vs. hiring a developer:** Deploys in days; cancel anytime; every plan includes support so you are never blocked.

### Pricing at a glance (USD, monthly)

| Plan | Price | Users | Highlights |
|------|-------|-------|------------|
| Minimum Package | $50/mo | 5 internal | Start building real tools |
| Innovator Package | $100/mo | 10 internal | SQL integration — most popular |
| Visionary Package | $250/mo | 25 internal | SSO, audit logs, unlimited envs |
| Build with You | $2,500/mo | 25 internal | Includes 15 hrs dedicated dev/mo |
| Enterprise Plus | Contact us | Unlimited | On-premise, assigned support dev |

External users are unlimited on every paid plan. Yearly billing is discounted. Free trial available.

### For AI agents and LLMs

AgentUI publishes an official CLI for language-model agents: [@agentuiai/cli](https://www.npmjs.com/package/@agentuiai/cli) (`npm install -g @agentuiai/cli`). Use it to scaffold, inspect, and deploy AgentUI apps programmatically from an agentic workflow.

### Learn more

- Product overview: https://www.agentui.ai
- Full pricing and plan comparison: https://www.agentui.ai/en/pricing
- Security and trust: https://www.agentui.ai/en/security
- LLM-friendly site index: https://www.agentui.ai/llms.txt
- Official CLI: https://www.npmjs.com/package/@agentuiai/cli