Quadratic token cost growth in multi-turn agent loops
증상
Agent costs escalate rapidly during multi-turn conversations. A single task that should cost $0.50 ends up costing $5-8. Token usage grows quadratically because each turn resends the entire conversation history.
원인
LLMs charge for every input token in every turn. In multi-turn agent loops, the full conversation history is sent with each new turn, causing costs to grow quadratically rather than linearly. An unconstrained agent can cost $5-8 per software engineering task.
해결법
Quadratic cost growth 해결법
- 프롬프트 캐싱 활용
- 동일한 시스템 프롬프트/지시문은 캐싱하면 입력 비용 ~90% 절감
- 대부분의 주요 API 제공자가 prompt caching 지원
# Anthropic API example cache_control: {"type": "ephemeral"}
- 동적 턴 제한 설정
- 성공 확률 기반으로 턴 수 제한 → 비용 24% 절감 + 성능 유지
- 3회 실패 시 다른 접근법으로 전환
- 컨텍스트 윈도우 관리
- 이전 턴의 전체 출력 대신 요약만 유지
- 도구 호출 결과는 핵심 정보만 보존
- 라우팅 패턴
- 작업 복잡도에 따라 모델 선택 자동화
- 단순 작업: Haiku ($0.25/M), 복잡한 작업: Opus ($15/M)
예상 토큰 절약
이 에러로 삽질 시: 약 50,000~200,000 토큰 소비 이 해결법 참조 시: 약 5,000 토큰
출처
Stevens Institute - Hidden Economics of AI Agents
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예상 절약: 에러당 평균 $2~5
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