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Claude Code, Codex, Copilot CLI, Pi용 플러그인으로, 저장소의 이전 세션에서 학습해 코딩 에이전트의 토큰 비용을 줄입니다.

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어떤 프로젝트인가요?

TokenEconomizer는 자주 작업하는 저장소에서 코딩 에이전트를 실행하는 비용을 낮춰 줍니다. 에이전트나 모델을 바꾸지 않고, 이전 세션에서 일어난 일을 기록해 이후 세션의 낭비를 줄입니다. 세 가지 방식으로 작동합니다. micro-skills는 올바른 테스트 명령어 같은 저장소 정보를 기억하고, 여러 세션에서 확인된 뒤 세션 시작 시 주입합니다. tool pruning은 에이전트 자체 설정을 통해 사용되지 않는 도구를 제거하며, 명령어 하나로 복원할 수 있습니다. loop guard는 judge model을 사용해 진행이 멈춘 턴을 감지하고 에이전트에 다른 방향을 제시하지만, 중단 여부는 사용자가 결정하도록 합니다.

이 플러그인은 Claude Code, Codex, GitHub Copilot CLI, Pi를 지원하며 opencode는 실험적으로 지원합니다. 각 기능을 개별적으로 켜고 끌 수 있으며, pruning을 실행하기까지 필요한 미사용 프롬프트 수와 같은 임계값도 설정할 수 있습니다. 자체 모델 호출은 사용자의 기존 에이전트 로그인으로 실행되며, 학습한 내용은 로컬의 ~/.tokeneconomizer에 저장됩니다.

함께 제공되는 논문은 에이전트와 모델 조합 5개에서 SWE-Bench 작업을 평가했으며, 평균 비용이 18.4%~30.9% 낮아졌다고 보고합니다. 이 수치는 저자들이 측정한 결과입니다.

핵심 기능

  • 01학습한 빌드 절차나 테스트 명령어 같은 저장소 정보를 세션 시작 시 주입합니다.
  • 02에이전트 자체 설정을 통해 사용하지 않는 도구를 제거하며, 명령어 하나로 복원할 수 있습니다.
  • 03judge model로 진행이 멈춘 턴을 감지하고, 설정 가능한 횟수까지 에이전트에 다른 방향을 제시합니다.
  • 04Claude Code, Codex, GitHub Copilot CLI, Pi에서 사용할 수 있습니다.
  • 05학습한 데이터를 로컬에 저장하며 모든 작업을 되돌릴 수 있습니다.

활용 사례

  • 팀이 같은 코드베이스에서 코딩 에이전트를 반복적으로 실행할 때 토큰 사용 비용을 줄이는 경우.
  • 에이전트가 같은 저장소 정보를 다시 찾아내는 장시간의 SWE 스타일 작업에서 비용을 절감하는 경우.
  • 수동으로 개입하지 않고 에이전트가 같은 실패 명령을 반복하는 상황을 멈추는 경우.

빠른 시작

  1. 1

    리포지토리를 클론합니다

    git clone https://github.com/microsoft/TokenEconomizer.git
  2. 2

    Claude Code에 플러그인 마켓플레이스를 추가합니다

    claude plugin marketplace add "$PWD/TokenEconomizer"
  3. 3

    플러그인을 설치합니다

    claude plugin install tokeneconomizer@tokeneconomizer
  4. 4

    Claude Code를 시작하고 플러그인 상태를 확인합니다

    /tokeneconomizer:status

사용 전 알아둘 점

  • 각 에이전트의 테스트를 거친 특정 버전만 지원합니다. 이전 버전은 지원하지 않습니다.
  • Python 3.10 이상과 지원되는 코딩 에이전트 중 하나가 필요합니다.
  • opencode는 실험적으로 지원하며, 두 가지 버전에서만 테스트했습니다.

Repolode 주간에 소개됨

포함된 컬렉션

Claude Code 도구·스킬·플러그인오픈소스 AI 에이전트 프레임워크와 앱AI 코딩 어시스턴트와 에이전트

토픽

#coding-agent#llm-cost#claude-code#codex#token-optimization#ai-agents#developer-tools

자주 묻는 질문

TokenEconomizer은(는) 무엇인가요?
Claude Code, Codex, Copilot CLI, Pi용 플러그인으로, 저장소의 이전 세션에서 학습해 코딩 에이전트의 토큰 비용을 줄입니다. TokenEconomizer는 자주 작업하는 저장소에서 코딩 에이전트를 실행하는 비용을 낮춰 줍니다. 에이전트나 모델을 바꾸지 않고, 이전 세션에서 일어난 일을 기록해 이후 세션의 낭비를 줄입니다. 세 가지 방식으로 작동합니다. micro-skills는 올바른 테스트 명령어 같은 저장소 정보를 기억하고, 여러 세션에서 확인된 뒤 세션 시작 시 주입합니다. tool pruning은 에이전트 자체 설정을 통해 사용되지 않는 도구를 제거하며, 명령어 하나로 복원할 수 있습니다. loop guard는 judge model을 사용해 진행이 멈춘 턴을 감지하고 에이전트에 다른 방향을 제시하지만, 중단 여부는 사용자가 결정하도록 합니다.
TokenEconomizer은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?
TokenEconomizer은(는) Apache-2.0 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
TokenEconomizer은(는) 아직 유지보수되고 있나요?
활발히 유지보수 중. TokenEconomizer의 마지막 커밋은 2026년 11월 6일입니다.
TokenEconomizer은(는) 어디에 사용할 수 있나요?
팀이 같은 코드베이스에서 코딩 에이전트를 반복적으로 실행할 때 토큰 사용 비용을 줄이는 경우. 에이전트가 같은 저장소 정보를 다시 찾아내는 장시간의 SWE 스타일 작업에서 비용을 절감하는 경우. 수동으로 개입하지 않고 에이전트가 같은 실패 명령을 반복하는 상황을 멈추는 경우.
TokenEconomizer는 어떻게 설치하나요?
리포지토리를 클론합니다: git clone https://github.com/microsoft/TokenEconomizer.git Claude Code에 플러그인 마켓플레이스를 추가합니다: claude plugin marketplace add "$PWD/TokenEconomizer" 플러그인을 설치합니다: claude plugin install tokeneconomizer@tokeneconomizer Claude Code를 시작하고 플러그인 상태를 확인합니다: /tokeneconomizer:status
TokenEconomizer은(는) 어디서 받을 수 있나요?
소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/microsoft/TokenEconomizer

요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.

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