마이크로소프트와 UC버클리 연구진은 AI 코딩 에이전트의 운영 비용을 낮추는 플러그인 '토큰이코노마이저(TokenEconomizer)'를 공개했다. 이 도구는 모델 자체를 바꾸지 않고 외부에서 동작하며, 클로드 코드·코덱스·깃허브 코파일럿 CLI·파이 같은 주요 코딩 에이전트와 연동된다. 연구진은 SWE-벤치의 6개 코드 저장소, 277개 작업, 5가지 에이전트·모델 조합으로 평가한 결과 비용이 기존 방식보다 18.4~30.9% 줄었다고 밝혔다. Pass@1은 5개 조합 중 4개에서 높아졌고, 나머지 1개도 1%포인트 하락에 그쳤다.

핵심은 이전 작업의 경험을 다음 작업에 재사용하는 방식이다. 토큰이코노마이저는 작업 기록을 짧은 지침으로 정리하는 '마이크로 스킬', 쓰지 않은 도구를 다음 세션에서 제외하는 '도구 정리', 같은 오류를 반복할 때 다른 해결법을 유도하는 '실패 루프 개입'을 제공한다. 연구진은 기존 에이전트가 이미 확인한 정보를 다시 찾고, 실제로 쓰지 않는 도구 설명까지 계속 불러오며 비용을 낭비한다고 설명했다. 같은 저장소에서 작업을 반복할수록 절감 효과가 커졌고, 웹벤치에서도 16.0~21.2% 비용 절감이 확인됐다.