클로드 사용량 제한을 해결하기 위한 마이크로소프트의 새로운 계획

원제 · This Is Microsoft's New Plan To Fix Claude's Usage Limits

13:083분 읽기AI LABS2026. 10. 28.컴퓨터/소프트웨어 · AI/미래기술

핵심 요약

마이크로소프트의 토큰 이코노마이저는 AI 에이전트의 세션 기록과 반복 실수를 학습하여 불필요한 도구와 토큰 낭비를 제거함으로써 작업 비용을 최대 30% 이상 절감한다.

하이라이트

  • 마이크로소프트가 개발한 '토큰 이코노마이저'는 AI 에이전트의 토큰 사용량을 줄여주는 플러그인 도구이다.

  • 깃허브 실제 프로젝트 6개의 버그 277개를 대상으로 한 테스트에서, Claude Code의 Sonnet 모델은 23.6%, Opus 모델은 30.9%의 비용 절감 효과를 기록했다.

  • 이 도구는 작업 방식을 직접 바꾸지 않고도 에이전트의 반복되는 실수와 사용되지 않는 도구를 추적하여 제거한다.

  • 초기 설치 시점에는 학습 데이터가 없어 비용이 오히려 증가할 수 있으며, 마이크로소프트의 테스트에서는 6번째 작업부터 비용이 절감되기 시작했다.

  • 기존 `.claude` 폴더의 30일간 세션 기록을 활용하도록 저장소를 수정하면, 초기 학습 기간 없이 즉시 과거 데이터를 기반으로 절감 효과를 얻을 수 있다.

타임라인

  1. 토큰 이코노마이저의 개요 및 테스트 결과

    토큰 이코노마이저는 에이전트가 작업을 수행할 때 소모되는 토큰 비용을 낮추기 위해 설계된 플러그인이다. 기존의 파일 지도를 미리 만드는 방식들과 달리, 이 도구는 에이전트의 실제 작업 세션과 명령어 실행 과정을 관찰하며 토큰 낭비 요소를 학습하고 제거한다. 실제 깃허브 버그 수정 실험에서 모델의 성능 저하 없이 명확한 비용 절감 효과를 증명했다.

    • 마이크로소프트가 개발한 토큰 이코노마이저는 AI 에이전트가 사용하는 토큰량을 줄여주는 도구이다.
    • 깃허브 프로젝트의 버그 수정 테스트 결과, 모든 환경에서 작업 비용이 낮아졌으며 Sonnet은 23.6%, Opus는 30.9%의 비용이 절감되었다.
    • 메시지마다 포함되는 토큰이 줄어들면서 에이전트가 작업에 더 집중하여 버그 수정 성공률이 높아지기도 했다.

  2. 토큰 낭비 원인과 도구의 세 가지 주요 기능

    에이전트는 대화가 진행될수록 필요 없는 이전의 대화 내용이나 사용하지 않는 도구들까지 함께 보내며 토큰을 소모한다. 토큰 이코노마이저는 이러한 비효율을 해결하기 위해 세 가지 접근법을 사용한다. 첫째, 반복되는 명령 오류를 마이크로 스킬로 기록해 재발을 막는다. 둘째, 장기간 쓰이지 않는 도구를 비활성화한다. 셋째, 에이전트가 무한 루프나 막힌 상황에 빠졌을 때 이를 감지하고 개입한다.

    • 에이전트는 매 요청마다 방대한 지침, 도구 목록, MCP, 전체 대화 내용을 함께 전송하여 토큰을 낭비한다.
    • 도구는 에이전트의 반복되는 실수를 '마이크로 스킬'이라는 사실 데이터로 기록하여 같은 실수를 방지한다.
    • 최소 두 개 이상의 세션에서 10번 이상 사용되지 않은 불필요한 도구를 자동으로 비활성화하여 매 턴 전송되는 토큰을 줄인다.

  3. 설치 방법 및 초기 학습 한계 극복 방안

    플러그인은 터미널을 통해 간편하게 설치할 수 있으며, 훅을 통해 세션 시작과 종료 시 자동으로 작동한다. 마이크로 스킬 기능은 토큰 소모와 보안상의 이유로 기본 꺼져 있으므로 본인 프로젝트라면 켜는 것이 유리하다. 다만 에이전트가 패턴을 학습하기 전까지는 초기 비용이 발생할 수 있는데, `.claude` 폴더에 저장된 이전 30일간의 세션 기록을 활용하도록 코드를 수정하면 이 공백기를 해결할 수 있다.

    • GitHub 저장소의 안내에 따라 사용하는 에이전트의 명령어를 복사하여 터미널에 붙여넣으면 쉽게 설치할 수 있다.
    • 기본 설정에서는 마이크로 스킬 기능이 꺼져 있으며, 사용량 한도 절약과 프롬프트 인젝션 방지를 위해 사용자 선택에 따라 켜야 한다.
    • 초기 설치 직후에는 학습된 데이터가 없어 오히려 비용이 더 나올 수 있으며, 6번째 작업부터 절감 효과가 나타난다.

  4. 상태 확인 명령어 및 실제 절감 효과 측정

    도구의 작동 상태를 점검하기 위해 다양한 명령어가 제공된다. status는 전반적인 학습 세션과 팩트 개수를 보여주며, tool prune은 비활성화된 도구들과 그 이유를 추적한다. 실제 측정 결과 메시지당 토큰 소모량이 대폭 감소했으며, 동일한 작업을 수행할 때 소요되는 전체 단계와 비용 또한 눈에 띄게 줄어드는 것으로 나타났다.

    • status, micro skills, tool prune 등의 명령어를 통해 현재 프로젝트의 플러그인 학습 상태와 비활성화된 도구 목록을 확인할 수 있다.
    • tool prune measure 명령어를 사용한 결과, 메시지당 토큰이 약 34,300개에서 24,400개로 줄어들어 약 29%의 절감 효과를 보였다.
    • 학습 데이터가 쌓인 상태에서 테스트한 결과, 플러그인을 사용했을 때 작업 단계와 전체 비용이 약 21% 감소했다.

설명

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