출처
- source_url: https://aisparkup.com/posts/14642
- author: Spark
- published: Wed, 22 Jul 2026 09:33:00 +0000
- raw: 2026-07-22-aisparkup-post-14642-ai-30-3
요약
원문 URL: https://aisparkup.com/posts/14642
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원문 발췌
토큰 아끼는 법을 조사하려고 리서치 파이프라인을 만들었습니다. 그런데 그 파이프라인이 30분 만에 한 달 치 토큰 한도를 다 써버렸습니다. 정작 결과물은 하나도 못 건진 채로 말이죠. 
– Quesma Blog 30분 만에 막힌 첫 시도 저자의 목표는 단순했습니다. AI 에이전트 비용에 관한 모니터링 도구, 팀들이 지출을 관리하는 방식, 실제로 효과가 있는 최적화 기법을 전부 조사하는 것이었습니다. 가장 익숙한 방식으로 시작했습니다. Claude Code의 딥리서치 기능에 큰 질문 하나를 던지고 맡겨봤죠. 이 기능은 에이전트 111개를 띄우고 검증할 주장 123개를 대기열에 올렸습니다. 그런데 30분쯤 지나 한도에 걸렸습니다. 검증이 끝난 주장은 25개뿐이었고, 최종 종합 결과는 아예 나오지도 못했습니다. 몇 시간을 기다려야 다시 쓸 수 있는 상태가 됐네요. 토큰을 아끼는 법을 조사하다가 정작 자신이 토큰을 다 써버린 겁니다. 첫날부터 이 문제를 몸으로 배운 셈이었습니다. 이미 내고 있던 구독료부터 다시 봤다 저자는 관점을 바꿨습니다. 프론티어 모델 하나가 30분 만에 바닥난다면, 이미 갖고 있는 도구들을 다시 살펴보는 게 낫겠다고 생각한 겁니다. 그가 이미 결제하고 있던 구독은 Claude, Codex, Antigravity 세 가지였습니다. 이론상으로는 추가 비용 없이 세 배의 토큰을 쓸 수 있는 셈입니다. 여기서 핵심 발상이 나왔습니다. 모든 작업에 가장 비싼 모델이 필요한 게 아니라는 거죠. 검색처럼 반복이 많은 작업에는 저렴하고 빠른 모델을, 검증처럼 정확도가 중요한 작업에는 조금 더 정확한 모델을 배정했습니다. 계획을 짜고 이견을 조율하는 작업에만 가장 비싼 모델을 쓰는 식으로 역할을 나눈 겁니다. 터미널 작업에 강한 …
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