같은 분석이라도 어떤 API를, 어떤 순서로, 얼마나 받아 오느냐에 따라 크레딧 사용량이 크게 달라집니다. 이 문서는 분석 품질을 유지하면서 크레딧을 아끼는 방법을 정리했습니다.
크레딧 사용량을 결정하는 요인은 세 가지입니다.
| 요인 | 설명 | 관리 방법 |
| 출력 단가 | /path_finder(40)와 /cluster_finder(50)는 출력 단가가 높습니다. | 상세 분석이 필요한 시드에만 호출 → 원칙 1 |
| 반환 수량 | 출력 과금은 반환된 키워드 수에 비례합니다. | limit, hop을 목적에 맞게 지정 → 원칙 2 |
| 중복 호출 | 같은 키워드를 여러 API나 여러 번 호출하면 그만큼 과금됩니다. | 한 번에 받고, 중복을 제거한 뒤 호출 → 원칙 3 |
이 문서의 크레딧 계산은 반환 결과가
limit만큼 채워진다고 가정한 추정치입니다. 실제 과금은 각 응답의cost_detail을 따릅니다. 단가와 산정 규칙은 크레딧 산정 기준과 엔드포인트별 단가를 참고하세요.
원칙 1. 목록을 먼저 받고, 상세 분석은 골라서
/path_finder와 /cluster_finder에는 키워드 목록만 반환하는 keyword_list 버전이 있습니다. 경로 순서나 관계 구조는 빠지지만 단가가 훨씬 낮습니다.
| 비교 | 기본 limit | 호출 1회 크레딧 | 절감 |
/path_finder | 300 | 약 12,050 | — |
/path_finder/keyword_list | 300 | 약 630 | 약 11,420 (약 95%) |
/cluster_finder | 500 | 약 25,150 | — |
/cluster_finder/keyword_list | 500 | 약 1,030 | 약 24,120 (약 96%) |
따라서 다음 순서로 호출하면 비용을 줄일 수 있습니다.
| 단계 | 작업 | 사용 API |
| 1. 키워드 풀 수집 | 시드 키워드에서 연관·관계·경로 키워드로 확장 | /intent_finder/keyword_list, /cluster_finder/keyword_list, /path_finder/keyword_list |
| 2. 우선순위 선별 | 수집한 키워드의 검색량·의도·경쟁도를 조회해 분석 대상을 고름 | /keyword_info (1회 최대 1,000개) |
| 3. 구조 분석 | 선별한 시드만 검색 여정과 인식 구조를 분석 | /path_finder, /cluster_finder |
예시: 후보 시드 100개 중 20개만 상세 분석하는 경우
| 방법 | 호출 | 크레딧 |
| 100개 모두 상세 분석 | /path_finder 100회 + /cluster_finder 100회 | 3,720,000 |
| 2단계 접근 | keyword_list 2종 각 100회 (166,000) + 선별 20개만 /path_finder·/cluster_finder (744,000) | 910,000 |
| 절감 | 2,810,000 크레딧 (약 76%) |
※ 100개 중 20개를 선별한다고 가정한 계산입니다. 2단계의 /keyword_info 조회 비용은 두 방법에 똑같이 들기 때문에 비교에서 뺐습니다.
이럴 때는 상세 API를 바로 쓰세요
- “어떤 순서로 검색했는가”가 필요하면
/path_finder를 써야 합니다./path_finder/keyword_list에는 순서 정보가 없습니다.- 인식 그룹(communities)이나 키워드 간 관계(rels)가 필요하면
/cluster_finder를 써야 합니다.
원칙 2. 필요한 만큼만 받기
출력 과금이 있는 API는 limit(반환 개수 상한)을 지정하지 않으면 기본값만큼 반환합니다. 분석 목적에 맞게 지정하세요.
/intent_finder/keyword_list
| limit | 출력 크레딧 (시드 1개) | 추천 상황 |
| 100 (기본) | 200 | 빠른 탐색, 초기 검토 |
| 300~500 | 600~1,000 | 실무 SEO·광고 키워드 확보 |
| 10,000 (최대) | 20,000 | 전체 연관 키워드 풀 수집 |
/path_finder
| limit | 출력 크레딧 (대략) | 추천 상황 |
| 20~50 | 800~2,000 | 빠른 여정 탐색, 아이디어 확인 |
| 300 (기본) | 약 12,000 | 실무 표준. 대부분의 분석에 충분 |
| 1,000 (최대) | 약 40,000 | 심층 퍼널 분석, 대규모 연구 |
/cluster_finder — hop이 비용을 좌우합니다
| hop | 범위 | 추천 상황 |
| 1 | 중심 키워드와 직접 연결된 키워드만 | 핵심 연관 키워드만 빠르게 확인 |
| 2 (기본) | 직접 연결 + 2단계 확장 | 실무 표준 |
| 3 | 3단계까지 확장 | 전체 네트워크 탐색. 결과와 비용이 크게 늘어남 |
hop 2와 limit 300~500을 실무 기준으로 권장합니다.
/trend_finder/issue_list — 기본값이 1,000입니다
limit을 지정하지 않으면 최대 1,000건을 반환해 호출 1회에 최대 2,050 크레딧이 들 수 있습니다. 주요 이슈 50건만 필요하다면 limit: 50으로 150 크레딧이면 됩니다.
원칙 3. 한 번에 받고, 중복은 빼고
여러 정보가 필요하면 한 번에 받기
| API | 이렇게 하세요 | 이유 |
/keyword_info | data_type: "all"로 한 번 조회한 뒤 필요한 필드만 사용 | data_type과 관계없이 키워드당 10 크레딧. 나눠서 호출하면 그만큼 다시 과금 |
/serp | 여러 블록이 필요하면 features 필터 없이 전체 조회 1회 | 필터 유무와 관계없이 키워드당 30 크레딧. “AI Overview”와 “오가닉”을 따로 받으면 60 크레딧 |
/cluster_finder | 관계(rels)와 인식 그룹(communities)이 모두 필요하면 data_type: "all" | 나눠서 호출하면 그만큼 다시 과금 |
싼 API로 먼저 거르고, 비싼 API는 골라서
/keyword_info의 features 필드로 검색결과에 AI Overview 등이 노출되는지 먼저 확인할 수 있습니다. 노출되는 키워드만 골라 /serp로 상세 조회하면 비용이 줄어듭니다.
| 방법 | 호출 | 크레딧 |
| 1,000개 모두 SERP 조회 | /serp 1,000회 | 30,000 |
| 먼저 거르고 조회 | /keyword_info 1,000개 (10,000) + 선별 200개만 /serp (6,000) | 16,000 |
| 절감 | 14,000 크레딧 (약 47%) |
※ 1,000개 중 200개를 선별한다고 가정한 계산입니다.
중복 키워드는 제거한 뒤 호출하기
/intent_finder/keyword_list와/cluster_finder/keyword_list의 결과를 합치면 겹치는 키워드가 많습니다. 두 결과를 합친 뒤 중복을 제거하고/keyword_info를 호출하세요.- 여러 시드에서 모은 키워드에도 중복이 있습니다. 시드별로 바로
/keyword_info를 호출하지 말고, 합쳐서 중복을 제거한 뒤 호출하세요. /cluster_finder에서orientation(관계 방향)을 바꿔 요청하면 각각 별도로 과금합니다. 방향 비교가 꼭 필요할 때만 나눠서 호출하세요.
받은 데이터는 저장해서 다시 쓰기
같은 키워드를 짧은 간격으로 반복 조회하지 말고, 받은 결과를 사내 데이터 웨어하우스나 DB에 저장해 재사용하세요. 정기 모니터링은 분석에 필요한 주기(월간, 주간 등)에 맞춰 호출하면 됩니다.
원칙 4. 사용량을 보면서 운영하기
어디서 크레딧이 많이 쓰이는지 확인하기
GET /usage/summary는 무과금으로 기간별 사용량을 조회합니다. 엔드포인트별 크레딧 비율(credits_ratio)을 보면 어떤 API가 예산을 많이 쓰는지 알 수 있습니다. 출력 단가가 높은 /cluster_finder와 /path_finder의 비중부터 점검하세요. 자세한 사용법은 사용량 조회·한도 관리와 정산을 참고하세요.
AI 에이전트에 호출 기준을 알려 주기
AI 플랫폼이나 MCP로 연동하면 AI가 스스로 API와 파라미터를 고릅니다. 에이전트 지침(시스템 프롬프트)에 다음과 같은 기준을 넣어 두면 불필요한 대량 호출을 줄일 수 있습니다.
limit의 기본값 (예:/path_finder는 50,/trend_finder는 50)/cluster_finder의hop은 2 이하로 사용- 상세 분석 전에
keyword_list계열로 먼저 확인
비용 상한 설정하기
데이터 종량제는 월 크레딧 사용 상한을 설정할 수 있습니다. 상한에 도달하면 호출이 중단되므로 예상치 못한 대량 호출로 비용이 늘어나는 것을 막을 수 있습니다. 두 요금제 모두 사용량이 70%·90%·100%에 도달하면 이메일로 알려 드립니다.
체크리스트
호출 설계를 마치기 전에 확인하세요.
- ☐ 상세 구조가 필요 없는 단계에서는
keyword_list계열을 썼나요? - ☐
/path_finder,/cluster_finder,/intent_finder,/trend_finder에limit을 지정했나요? - ☐
/cluster_finder의hop을 3으로 설정하지 않았나요? - ☐
/keyword_info와/serp를 필드·블록별로 나눠 여러 번 호출하지 않나요? - ☐ 여러 API·시드에서 모은 키워드의 중복을 제거한 뒤
/keyword_info를 호출하나요? - ☐ 받은 결과를 저장해 재사용하나요?
- ☐ AI 에이전트 지침에 호출 기준을 넣었나요?
관련 문서
- 리스닝마인드 데이터 API 과금 정책
- 크레딧 산정 기준과 엔드포인트별 단가
- 비용 계산 예시
- 사용량 조회·한도 관리와 정산
- 엔드포인트별 파라미터는 API 레퍼런스를 참고하세요.
