AI 코딩 에이전트의 여러 작업 단계를 한 턴에 묶어 토큰 절약
Codex나 Claude Code 같은 를 쓸 때, 보통은 파일 수정, 버그 수정, 테스트 스크립트 수정, 빌드, 테스트·린트 실행, (를 쓴다면) 결과 화면 확인까지 각각 별도의 턴(에이전트가 모델을 호출하는 한 번의 왕복)으로 처리된다. 이 방식이면 최대 6번의 턴이 필요하다. 대신 이 모든 단계를 "step1, step2..." 형태의 계획으로 한 번에 묶어서 하나의 매크로 명령으로 모델에 전달하면, 턴 수를 40~80% 줄이고 토큰 사용량도 비슷한 비율로 줄일 수 있다고 한다.
작성자는 high 모델로 Codex에서 이를 테스트했고, DeepSWE 스타일의 전체 저장소 재작성 과제로 벤치마크한 결과를 (Tura-AI/tura)에 공개했다. 그중 "매크로 + 역방향 추론"이라는 설정에서는 60개 과제 중 48개 통과(80%), 약 2억 3천만 토큰 사용, 2017라운드, 예상 비용 약 221달러라는 수치를 보고했다.
핵심 포인트
- 기존 방식: 파일 수정→버그 수정→테스트 수정→빌드→테스트/린트→(면) 화면 확인까지 최대 6개의 별도 턴 필요
- 제안 방식: 여러 단계를 step1~step5로 묶은 매크로 명령을 한 번에 전달
- 작성자 주장: 턴 수 40~80% 감소, 토큰 사용량도 비슷하게 감소
- (Tura-AI/tura)에서 DeepSWE 스타일 전체 저장소 재작성 과제로 벤치마크 공개
- '매크로 + 역방향 추론' 설정: 60개 중 48개 통과(80%), 약 2.3억 토큰, 2017라운드, 예상 비용 약 221달러