대상 독자: AI 프로그래밍 도구(예: Cursor, Windsurf, trae 등)를 사용 중인 개발자, 그리고 AI 비용에 대한 인식이 부족한 기술 관리자.

핵심 관점: 토큰은 단순한 과금 단위가 아니라 '주의력 자원'이자 '연산력 화폐'입니다. 에이전트 모드의 남용, 컨텍스트 관리의 소홀은 전술적 근면(AI에게 막 일하게 함)으로 전략적 게으름(스스로 생각하지 않음)을 감추는 행위입니다.

당신의 'AI 지출'이 월급보다 높을 수도 있다

며칠 전, 제 토큰 청구서를 확인해봤습니다. 그 숫자를 봤을 때, 저는 약간 놀랐습니다: 1000만 토큰. 주의, 이건 한 달 사용량이 아니라 하루입니다.

제가 이 정도면 엄청난 줄 알았습니다. 그런데 제가 토큰 계산 관련 짧은 영상을 올렸습니다.

결과, 댓글에서 **'하늘 위에 하늘'**이 무엇인지 보게 되었습니다.

아래 그림은 네티즌 '老K的日常'의 하루 2억 토큰 소비 기록 스크린샷입니다:

처음에는 개별 사례일 거라 생각했지만, 많은 네티즌이 하루에 1억을 소비한다고 댓글을 달자, 이건 보편적인 현상임을 깨달았습니다.

1억 토큰이란 무엇일까요? '일부 주류 상용 모델'의 일반적인 과금 수준(입력/출력 별도 과금, 합쳐서 대략 10달러 / 백만 토큰으로 수준 추정)으로 계산하면, 하루에 1000달러를 태운 셈입니다. 하루에 7000위안(한화 약 130만 원)을 태웠습니다. 많은 초급 프로그래머의 한 달 월급도 AI가 '생각'하는 이 하루를 감당하지 못할 수 있습니다.

(참고: 모델/공급업체마다 가격 차이가 크며, 입력과 출력의 단가도 종종 다릅니다. 여기서의 목적은 소수점 두 자리까지 정밀 계산하는 것이 아니라 '규모 감각'을 먼저 세우는 것입니다.)

직접 다시 계산하고 싶다면, 일반적으로 이 공식 하나면 됩니다(캐시/할인 등 특별 규칙 무시): 비용 ≈ (입력토큰 / 1,000,000) × 단가_in + (출력토큰 / 1,000,000) × 단가_out

이건 너무 반직관적입니다. 우리는 항상 AI가 싸다고 생각하고, OpenAI는 오히려 가격을 내리려 합니다. 그런데 실제 엔지니어링에서 토큰 소비는 왜 기하급수적으로 폭발할까요?

오늘, 이 '토큰 블랙홀' 배후의 논리와 우리가 손실을 어떻게 막을 수 있는지 깊이 파헤쳐 보겠습니다.

1. 왜 토큰이 '기하급수적으로 폭발'할까?

많은 형제들이 토큰의 규모에 대해 전혀 개념이 없습니다. 생각하기를: '아이고, 코드 몇 줄 보내는 건데 뭐가 많겠어?'

1. 명확한 계산 해보기

먼저 엔지니어링적으로 충분한 정량적 감각을 세워봅시다. 단호하게 말씀드리자면: 토큰은 글자 수도 아니고, 문자 수도 아닙니다. 모델이 텍스트를 분할한 '인코딩 조각'이며, 모델마다 사용하는 tokenizer가 다르므로 범위만 줄 수 있고, '어디에나 통용되는' 상수를 줄 수는 없습니다.

아래 숫자들은 '추산 자'로 생각하세요(목적은 규모 판단, 비용 예측, 손실 방지 결정):

• 중국어 한자 1개: 일반적으로 1–2 토큰(고빈도 글자는 1에 가깝고, 생소한 글자/조합은 2–3에 더 쉽게 도달)
• 영어 단어 1개: 일반적으로 1.2–1.5 토큰 정도(대략 추산 시 1.3도 가능)
• 코드 1줄 ≈ 10–50 토큰(들여쓰기, 주석, 타입 선언 포함)
  • 간결한 비즈니스 로직 ≈ 12–20 토큰
  • 타입 어노테이션, interface, JSDoc, 4칸 들여쓰기 포함 ≈ 20–35 토큰
  • 많은 import / 데코레이터 / 주석 포함 ≈ 30–50+ 토큰
• 소스 파일 1개(400–600줄, 현대 TS/Java 프로젝트) ≈ 4,000–24,000 토큰은 흔함(중간값 ≈ 12,000–18,000)
• 중형 프로젝트 1개(100–200개 소스 파일, src/만 계산, node_modules/ / 생성 코드 제외)
  • 핵심 소스 코드 '통독하기'는 종종 백만 토큰부터 시작
  • 테스트, 설정, 스크립트, 의존성 선언, 로그까지 함께 넣으면 천만 토큰도 이상하지 않음

현재 프론트엔드 프로젝트는 TypeScript로 가득 차 있고, 복잡한 Interface 정의가 많습니다. 또는 Java는 수십 줄의 Import가 흔합니다. 이 '보일러플레이트 코드'들은 사실 토큰 킬러입니다. 중형 프로젝트에 파일이 100개 있다면, AI에게 '코드를 읽게' 하는 것만으로도 100만 토큰이 바로 날아갈 수 있습니다.

2. 토큰의 '눈덩이' 효과

토큰 소비가 가장 무서운 것은 단일 대화가 아니라 다중 대화에서의 컨텍스트 누적입니다.

LLM의 메커니즘은 상태 비저장입니다. AI가 당신의 이전 말을 기억하게 하려면, 시스템은 일반적으로 '시스템 프롬프트 + 대화 기록 + 참조한 파일/코드 조각 + 도구 호출 출력(예: 검색 결과, 오류 로그)'을 함께 묶어 모델에 보냅니다. 당신은 한 마디만 물었다고 생각하지만, 사실 '전체 컨텍스트 패키지'를 반복해서 지불하는 겁니다.

• 1라운드: 1만 토큰 전송, AI 1천 회신.
• 2라운드: (1만 + 1천 + 새 질문) 전송, AI 회신...
• 10라운드: 당신의 Context는 이미 20만 토큰으로 부풀어 있을 수 있습니다.

이때, 단지 '변수 이름 좀 바꿔줘'라고 한 마디 물어도 20만 토큰의 비용이 소비됩니다. 이것이 당신은 별로 한 것 같지 않은데, 청구서는 미친 듯이 치솟는 이유입니다.

더 심각한 것은: **에이전트 모드는 '적극적으로 파일을 읽는다'**는 점입니다. '사용자 모듈 최적화해줘'라는 한 마디에, 그것은 먼저 관련 디렉토리를 훑어보고, 의존성을 추적하고, 설정을 추적하고, 테스트를 추적할 수 있습니다... 그것은 게으른 것이 아니라, '기본 전략에 따라 책임을 다하는' 것이며, 기본 전략은 종종 많이 읽고, 많이 시도하고, 많이 반복하는 것입니다.

2. 두 가지 '게으름'이 당신의 엔지니어링 능력을 망치고 있다

댓글의 그 몇몇 '1억 형님들'을 복기해보니, 토큰 급증의 근원에는 AI의 소비 메커니즘 문제뿐만 아니라 사람의 게으름도 밀접하게 관련되어 있음을 발견했습니다.

아래는 두 가지 전형적인 **'사고 게으름'**입니다.

게으름 1: 방관자형

당신도 이런 심리가 있지 않나요:

• '이 오래된 프로젝트 너무 엉망이야, 로직 보기 귀찮아, 그냥 AI에 던져버리자.'
• 'Cursor가 에이전트 모드 나왔네, 좋아, 버그 고치게 하자.'

그래서, 당신은 전체 src 폴더를 에이전트에 던지고, 모호한 지시를 내립니다: '사용자 모듈 좀 최적화해줘.' 에이전트가 작업을 시작합니다:

• 50개 파일을 읽습니다(50만 소비).
• utils를 참조하는 걸 발견하고, 유틸리티 클래스를 또 읽습니다(20만 소비).
• 수정을 시도하고, 오류가 나서, 오류 로그를 읽습니다(10만 소비).
• 수정을 시도하고, 또 오류가 납니다...

그것은 미친 듯이 시행착오를 거듭하고, 미친 듯이 토큰을 소비합니다. 그런데 당신은요? 핸드폰을 보며, 자신의 효율성이 정말 높다고 생각합니다. 진실은: 당신은 돈으로 '가짜 효율성'을 사고, 후기 유지보수가 불가능한 코드를 양산하고 있습니다.

더 전문적으로 말하면, 여기에는 두 층위의 손실이 있습니다:

• 비용층: 입력 토큰 증가, 반복 횟수 증가, 비용 선형 중첩
• 엔지니어링층: 당신은 컨텍스트와 결정권을 잃고, 결국 '돌아가기만 하면 되는' 통제 불가능한 시스템만 남음

게으름 2: 모래와 진흙형

버그를 만났을 때, 당신은 어떻게 AI에 던지나요? 전체 오류 콘솔을 Ctrl+A로 복사하거나, 그냥 @Codebase로 AI가 직접 찾게 하지 않나요?

이걸 **'모래와 진흙'**이라고 합니다. 당신은 문제의 핵심을 파악하기 귀찮고, 핵심 코드 조각을 선별하기 귀찮습니다. 99%의 무효 정보(잡음)와 1%의 유효 정보(신호)를 한꺼번에 AI에 쑤셔넣습니다.

AI는 증폭기와 같습니다.

• 명확한 로직(신호)을 주면, 당신의 지혜를 증폭시키고, 토큰은 적게 쓰고 효과는 좋습니다.
• 혼란과 모호함을 주면, 당신의 혼란을 증폭시키고, 토큰은 급증하고, 쓰레기를 생산합니다.

3. 방안: AI를 효율적으로 사용하고, 토큰 소비를 줄이는 방법

당신의 지갑을 지키고, 더 중요한 것은 당신의 엔지니어링 통제권을 지키기 위해, 우리는 AI와의 협업 모드를 반드시 바꿔야 합니다.

1. 최소 컨텍스트 원칙

이것은 AI 프로그래밍의 제1원리입니다. 항상 AI에게 현재 문제를 해결하는 데 필요한 최소 코드 집합만 제공하세요.

Cursor에서, 이러한 연산자를 잘 활용하세요:

• @File: 전체 폴더가 아닌 관련 파일만 참조.
• Ctrl+L** 코드 선택**: 전체 파일이 아닌 커서로 선택한 50줄 코드만 Chat에 보냄.
• @Docs: 서드파티 라이브러리의 경우, 추측하게 하지 말고 문서 참조.

이것은 제가 자주 사용하는, 구조화된, 재사용 가능한 SOP입니다(따라 하면, 토큰이 눈에 띄게 줄어듭니다):

이 말의 의미는: AI와 협업할 때, 효율성과 정확성에 주의해야 합니다. 구체적인 방법은 다음과 같습니다:

• 먼저 목표 명확히: AI에게 현재 문제와 원하는 결과를 간결 명료하게 알려주고, 스스로 추측하게 하지 마세요.
• 문제 재현 간소화: 복잡한 방법을 쓰지 않고 가장 간단한 방법으로 문제를 재현할 수 있으면, 관련 없는 내용을 많이 붙이지 말고 최소한의 핵심 코드만 붙이세요.
• 최소 필수 정보 제공: 관련된 1-3개 파일, 핵심 함수, 오류 스택의 앞 몇 줄만 제공하고, 전체 정보는 필요 없습니다.
• 수정 사항 반환 요구: AI에게 어디를 어떻게 고쳤는지, 왜 고쳤는지만 알려주게 하고, 전체 코드를 장문으로 다시 쓰게 하지 마세요.
• 마지막으로 당신이 최종 확인: 가장 간략하게 검증하여 수정 사항이 다른 곳에 영향을 미치지 않도록 하세요.

간단히 말해, 최소한의 가장 핵심적인 정보로 AI가 일하게 하고, 최종 통제권과 판단권은 유지하세요.

2. 가장 중요한 것: 먼저 생각하고, Prompt하고, 먼저 계획하고, 행동하라

엔터 키를 누르기 전에, 스스로 10초 멈추고 세 가지 질문을 하세요:

• 내가 어떤 문제를 해결하려는가? (경계 정의)
• 이 문제는 어떤 핵심 모듈과 관련되는가? (컨텍스트 선별)
• 내가 직접 쓴다면, 어떻게 쓸 것인가? (사고 제공)

당신은 1이고, AI는 뒤의 0입니다. 만약 1이 서지 않으면, 뒤의 0이 아무리 많아도 무의미한 소비일 뿐입니다.

진심 몇 마디

'하루 1억 토큰' 이야기는 아마 모두에게 일어나지는 않을 것입니다. 하지만 토큰 낭비 행동은 AI 프로그래밍을 사용하는 거의 모든 프로그래머가 경험했을 것입니다.

AI는 프로그래밍을 더 쉽게 만들었지만, 여전히 문턱이 존재합니다. 진짜 잘 쓰는 사람에게만 호랑이에 날개를 달아줍니다.

예전에는, 당신이 쓴 엉망진창 코드가 동료만 '괴롭혔습니다'. 지금은, 당신이 게으름 피운 것이 직접 청구서의 숫자가 되어, 급증하는 비용으로 스스로를 벌합니다.

그러니, '방관자'가 되지 마세요. 깊이 생각하고, 정확하게 표현하고, 먼저 계획하고 행동하는 AI 아키텍트가 되세요. 이것이 우리가 이 시대에 가진 가장 큰 대체 불가능성입니다.