소개
선진 AI 캐릭터 상호작용 플랫폼으로서 Reverie는 투명하고 공정한 크레딧 소비 전략을 사용하면서 사용자들을 위한 포괄적인 보상 시스템을 구축하고 있습니다. 이 글은 우리의 크레딧 시스템이 어떻게 작동하는지 설명하여, 사용자들이 크레딧 소비가 때때로 예상보다 빠르게 느껴질 수 있는 이유와 보상 프로그램을 통해 더 많은 크레딧을 얻는 방법을 이해할 수 있도록 도와줍니다.
크레딧 소비 메커니즘: 완전한 토큰 투명성
왜 별도의 토큰과 크레딧 시스템을 사용하나요?
Reverie는 투명성을 최대화하기 위해 토큰과 크레딧 분리 설계 철학을 채택합니다:
- 토큰 수: AI 모델 제공업체에서 반환됨 - 우리는 이 숫자들을 절대 수정하거나 숨기지 않습니다
- 크레딧 소비: 실제 토큰 사용량과 모델 비용을 기반으로 계산됨
- 완전한 기록: 사용자는 모든 대화에 대한 토큰 사용량과 해당 크레딧 소비를 볼 수 있습니다
이 설계는 사용자들이 자신의 사용 패턴을 명확히 이해할 수 있게 하고 "블랙박스" 청구 모델을 피할 수 있게 합니다.
왜 다른 모델들이 다른 크레딧을 소비하나요?
Reverie의 크레딧 소비는 실제 토큰 사용량과 모델 비용을 기반으로 합니다. 우리는 토큰 숫자를 인위적으로 조정하지 않습니다. 계산 공식은 다음과 같습니다:
크레딧 소비 = 토큰 수 × 모델 배율
다른 AI 모델들은 크게 다른 비용을 가지므로, 우리는 다른 배율을 설정합니다:
| 모델 | 배율 | 제공업체 비용 | 플랫폼 전략 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.1 | 1.0x | 극도로 낮음 | 기본 모델, 사용자 혜택 |
| Kimi K2 | 1.1x | 중간 비용 | 약간 조정, 비용에 근접 |
| DeepSeek R1 | 1.2x | 중간 비용 | 가벼운 조정, 저렴함 |
| Claude 4 Sonnet | 10.0x | 극도로 높음 | 심각한 손실로 운영 |
우리의 비용 현실: 사용자 경험을 위한 손실 운영
중요한 참고사항: 현재 LLM 제공업체 가격 책정을 기반으로, 우리의 일부 모델 가격 책정은 실제로 심각한 손실로 운영되고 있습니다:
- Claude 4 Sonnet: 제공업체 비용이 극도로 높아서, 우리의 10배 배율로도 여전히 실제 비용을 감당할 수 없습니다
- 사용자 우선 원칙: 사용자들이 가장 선진적인 AI 기술을 경험할 수 있도록 손실을 흡수하기로 선택했습니다
- 장기 투자: 양질의 서비스를 제공함으로써 지속 가능한 비즈니스 모델을 구축할 수 있다고 믿습니다
- 비용 투명성: 토큰과 크레딧 기록에서 사용량을 완전히 표시합니다
왜 때때로 크레딧이 빠르게 소모되는 것처럼 보이나요?
크레딧이 예상보다 빠르게 소비되는 것을 발견한다면, 가능한 이유들은 다음과 같습니다:
- 더 긴 AI 응답: 모델의 응답이 길수록 더 많은 토큰이 소비됩니다
- 확장된 대화 기록: 시스템이 대화 컨텍스트를 유지하며, 긴 채팅은 토큰 사용량을 증가시킵니다
- 특별한 메모리 콘텐츠: 시스템이 더 나은 경험을 제공하기 위해 중요한 정보를 기억하며, 이는 추가 토큰이 필요합니다
- 모델 선택: Claude 4 같은 고급 모델 사용은 상당히 더 많은 크레딧을 소비합니다
우리는 완전한 투명성을 보장하기 위해 크레딧 기록에서 실제 토큰 수와 해당 크레딧 소비를 표시합니다.
관대한 보상 시스템
1. 가입 보너스 🎁
- 보상 금액: 50,000 크레딧 (5만 크레딧)*
- 획득 방법: 계정 가입 완료
- 설명: 여러 고품질 대화를 위한 충분한 시작 자본
2. 일일 로그인 보상 📅
- 기본 보상: 20,000 크레딧 (2만 크레딧)*
- 획득 방법: 매일 첫 로그인 시 자동으로 부여
- 설명: 정기 사용자들은 매일 무료 크레딧을 받습니다
구독 사용자 보너스 💎
구독 사용자는 등급에 따라 추가 일일 로그인 보너스를 획득합니다：
- PRO 플랜：+25% 보너스（매일 총 25,000크레딧）
- PREMIUM 플랜：+50% 보너스（매일 총 30,000크레딧）
- ULTIMATE 플랜：+100% 보너스（매일 총 40,000크레딧）
이는 ULTIMATE 구독자가 일일 로그인만으로 매월 최대 120만 크레딧을 얻을 수 있다는 것을 의미합니다！
3. 추천 보상 시스템 🤝
추천 가입 보너스
- 추천인 보상: 50,000 크레딧 (5만 크레딧)*
- 피추천인 보상: 50,000 크레딧 (5만 크레딧)*
- 트리거 조건: 피추천 사용자가 추천 링크를 통해 성공적으로 가입
추천 구매 커미션
- 커미션 비율: 10%*
- 설명: 피추천 사용자가 크레딧 패키지를 구매할 때, 추천인은 10% 크레딧 커미션을 받습니다
- 예시: 피추천 사용자가 $100 크레딧 패키지(2800만 크레딧)를 구매하면, 추천인은 280만 크레딧을 받습니다
중요 알림
보상 배포 알림: 남용을 방지하기 위해 다음 상황에서는 보상이 배포되지 않을 수 있습니다:
- 자기 자신을 추천하는 사용자들 (동일한 기기, IP 주소 등으로 감지)
- 악의적인 보상 파밍 행위
- 플랫폼 규칙을 위반하는 기타 추천 활동
우리는 보상 시스템의 공정성과 지속 가능성을 보장하기 위해 추천 활동을 검토합니다.
4. 크리에이터 보상 프로그램 🎨
우리는 포괄적인 크리에이터 인센티브 시스템을 구축했습니다:
보상 기준
- 계산 기준: 유료 크레딧(구독 또는 구매)만 포함되며 무료·보너스 크레딧은 제외*
- 기본 임계값: 캐릭터의 월간 유료 크레딧 소비가 100만 크레딧 초과*
- 보상 비율: 임계값을 초과한 유료 크레딧 소비의 5%를 크리에이터 보상으로 지급*
- 계산 공식:
(소비된 유료 크레딧 - 100만) × 5%
보상 조건
- 캐릭터가 공개되어 있어야 함
- 크리에이터가 인증된 크리에이터 프로필을 가져야 함
- 크리에이터 본인의 사용량은 계산되지 않음
정산 주기
- 빈도: 전월 보상의 월별 정산
- 배포 방법: 크리에이터 크레딧 계정에 직접 입금
- 투명성: 완전한 거래 기록과 메타데이터
📢 중요 공지: *표시된 크레딧 금액과 보상 정책은 시장 조건, 운영 비용, 사용자 피드백에 따라 조정될 수 있습니다. 주요 정책 변경사항은 미리 발표하지만, 경미한 조정(작은 배율 변경 등)은 사전 통지 없이 시행될 수 있습니다.
구독 사용자 혜택
구독 크레딧 할당
| 구독 플랜 | 월별 크레딧 | 설명 |
|---|---|---|
| PRO | 260만 크레딧 | 기본 전문 사용자 |
| PREMIUM | 600만 크레딧 | 고급 사용자 |
| ULTIMATE | 2200만 크레딧 | 프리미엄 사용자 |
크레딧 구매 보너스
구독 사용자는 크레딧 구매 시 15% 추가 보너스를 누립니다:
| 가격 | 일반 사용자 | 구독 사용자 | 추가 보너스 |
|---|---|---|---|
| $10 | 220만 크레딧 | 253만 크레딧 | +33만 크레딧 |
| $50 | 1300만 크레딧 | 1495만 크레딧 | +195만 크레딧 |
| $100 | 2800만 크레딧 | 3220만 크레딧 | +420만 크레딧 |
크레딧 사용 우선순위
시스템은 지능적인 크레딧 소비 순서를 사용합니다:
- 구독 크레딧 우선: 활성 구독이 있는 경우, 시스템이 구독 할당을 먼저 사용합니다
- 구매 크레딧 다음: 구독 크레딧이 소진된 후, 구매한 크레딧을 사용합니다
- 완전한 기록 추적: 모든 소비에는 상세한 소스 기록이 있습니다
투명한 사용 기록
계정 설정에서 확인할 수 있습니다:
- 크레딧 거래 기록: 모든 크레딧 변경의 상세 기록
- 사용 분석: 토큰 소비 및 크레딧 사용 통계
- 보상 기록: 획득한 모든 보상과 그 출처
- 구독 할당: 구독 크레딧 사용 상태
자주 묻는 질문
Q: AI 모델이 때때로 예상보다 많은 크레딧을 소비하는 이유는?
A: 이는 완전히 정상적입니다. 크레딧 소비는 실제 토큰 사용량을 기반으로 하며, 가능한 이유들은 다음과 같습니다:
- AI가 더 긴 응답을 생성함
- 대화 기록이 길어서 더 많은 컨텍스트 토큰이 필요함
- 대화에 특별한 메모리가 필요한 중요한 정보가 포함됨
- 다른 모델들은 다양한 처리 방법과 토큰 계산 접근법을 가지고 있음
Q: 내 크레딧이 음수로 표시되는 이유는?
A: 우리의 크레딧 계산은 입력 및 출력 토큰 별도 회계를 사용합니다:
- 메시지 전송 시: 크레딧이 입력 토큰 비용을 충당하기에 충분하면 메시지를 보낼 수 있습니다
- AI 응답 후: 시스템은 출력 토큰 크레딧 소비를 차감합니다
- 음수 잔액 이유: 출력 토큰 소비가 클 경우, 계정 잔액이 음수가 될 수 있습니다
- 지속적 사용: 음수 잔액은 향후 사용에 영향을 주지 않습니다; 시스템은 다음 메시지에서 입력 토큰 비용에 대해 크레딧이 충분한지 다시 확인합니다
Q: 크레딧 사용 효율성을 최대화하는 방법은?
A: 권장사항:
- 적절한 모델 선택 (일상 대화에는 DeepSeek V3.1이 최고의 가치 제공)
- 불필요한 대화 기록을 정기적으로 정리
- 일일 로그인 보상을 완전히 활용
- 친구들을 초대하여 가입시켜 추천 보상 획득
Q: 구독 크레딧과 구매 크레딧의 차이점은?
A: 구독 크레딧은 매월 재설정되고, 구매 크레딧은 영구적입니다. 시스템은 최대 가치를 보장하기 위해 구독 크레딧을 우선시합니다.
결론
Reverie의 크레딧 시스템 설계 철학은 투명하고, 공정하며, 관대함입니다. 우리는 소비 세부사항을 숨기지 않으면서 사용자들이 무료 크레딧을 얻을 수 있는 여러 방법을 제공합니다. 일반 사용자, 크리에이터, 구독자 모두 우리 플랫폼에서 AI 상호작용으로부터 뛰어난 가치를 누릴 수 있습니다.
우리는 최고의 사용자 경험을 제공하기 위해 크레딧 시스템을 지속적으로 최적화하고 있습니다. 크레딧 소비에 대한 질문이 있으시면, 언제든지 상세한 사용 기록을 확인하거나 고객 서비스 팀에 문의하실 수 있습니다.
시작할 준비가 되셨나요? 요금제 보기에서 당신의 니즈에 가장 적합한 구독 또는 크레딧 패키지를 선택하세요.
중요한 면책조항
- 정책 조정 권리: AI 모델 비용 변동, 시장 환경 변화 및 기타 요인으로 인해 이 글에서 언급된 크레딧 금액과 보상 비율이 조정될 수 있습니다
- 사전 통지: 투명성을 보장하기 위해 주요 정책 변경사항은 미리 발표하지만, 경미한 조정은 사전 통지 없이 시행될 수 있습니다
- 기존 크레딧: 정책 조정은 일반적으로 미래 보상에만 영향을 미치며, 이미 획득한 크레딧은 영향을 받지 않습니다
- 사용자 권리: 우리는 항상 사용자 경험을 우선시하며 모든 조정에서 사용자 이익을 충분히 고려할 것입니다
이 문서는 Reverie의 현재 크레딧 정책(발행일 기준)을 반영합니다. 운영 비용, 시장 조건 및 사용자 피드백에 따라 관련 정책을 조정할 권리를 보유하지만, 모든 변경사항이 투명하고 공정하게 이루어질 것을 보장합니다.