📰 데일리 테크 다이제스트 - 2026-07-05

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Why cheaper models alone won’t save your AI budget

The New Stack이 에이전틱 AI의 토큰 소비 문제를 다뤘다. 가장 저렴한 값에 가장 유능한 모델을 찾는 것이 늘 목표였지만, 에이전틱 AI로 오면서 AI 시스템 전반의 토큰 소비가 너무 높아지는 새 문제가 엔지니어를 괴롭히고 있다. 중간 복잡도의 에이전트 요청은 추론 사슬 전체에서 2만6만 토큰을 쓰지만, 사소하지 않은 엔지니어링 작업은 문제 하나에 15만20만 토큰을 태울 수 있다. 비용은 빠르게 누적된다. 에이전트 하나로 5만 토큰이 드는 작업이 여러 전문 에이전트가 함께 붙으면 수십만 토큰이 되는데, 각 에이전트가 제 일을 하려면 충분한 컨텍스트가 필요하기 때문이다. 500토큰짜리 응답을 내놓으려고 3만 토큰의 컨텍스트를 처리하는 일도 드물지 않다. 특히 멀티 에이전트 구조에서 두드러지는데, 한 에이전트가 다른 에이전트에 위임하려면 현재 상태와 작업 지시를 하위 에이전트의 컨텍스트 윈도우에 실어야 하고, 결과를 돌려받은 오케스트레이터는 그것을 추적 중인 모든 것과 함께 다시 읽어들인다. 결국 모든 인계마다 입력 토큰이라는 세금이 붙고 루프가 돌 때마다 복리로 불어난다. 해법으로는 단계 사이에 옮기는 컨텍스트를 압축하되 추론은 보존하는 방식이 제시된다.

💡 왜 중요한가: 인계마다 입력 토큰 세금이 복리로 붙는다는 지적이 핵심이라, 멀티 에이전트 구조를 설계할 때 에이전트 수보다 인계 횟수를 줄이는 쪽이 비용에 직접 작용한다.

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