최근 시스티마(Systima)의 연구 결과에 따르면, 앤트로픽(Anthropic)의 AI 코딩 도구인 클로드 코드(Claude Code)가 오픈소스 에이전트인 오픈코드(OpenCode)에 비해 훨씬 더 많은 토큰을 소모하는 것으로 밝혀졌습니다. 이는 AI 에이전트를 활용하는 개발자와 기업의 운영 비용에 상당한 영향을 미칠 수 있는 중요한 발견입니다.
연구팀은 클로드 코드와 오픈코드를 동일한 모델, 동일한 환경, 동일한 작업에 투입하여 전송 및 수신되는 모든 데이터를 면밀히 분석했습니다. 그 결과, 클로드 코드는 사용자의 프롬프트가 도착하기도 전에 시스템 프롬프트, 도구 스키마, 스캐폴딩 등으로 약 33,000개의 토큰을 사용하는 반면, 오픈코드는 약 7,000개의 토큰만을 사용하는 것으로 나타났습니다. 이는 클로드 코드가 시작부터 약 5배 더 많은 토큰을 소비한다는 의미입니다. 또한, 클로드 코드는 캐시 비효율성도 심각하여, 동일한 작업을 반복해도 수만 개의 프롬프트 캐시 토큰을 매번 다시 작성하여 최대 54배 더 많은 캐시 토큰을 사용했습니다. 여기에 설정 파일이나 서브 에이전트(subagent)를 추가하면 초기 토큰 사용량은 75,000~85,000개까지 치솟을 수 있습니다.
이러한 토큰 사용량의 차이는 AI 에이전트 운영 비용에 직접적인 영향을 미칩니다. 토큰은 LLM(대규모 언어 모델) 사용의 핵심 과금 단위이기 때문에, 불필요하게 많은 토큰을 사용하는 것은 곧 비용 증가로 이어집니다. 특히 EU AI Act와 같이 시스템 동작 로깅 및 이해를 요구하는 규제가 강화되는 상황에서, 에이전트가 실제로 무엇을 얼마나 보내는지 정확히 아는 것은 중요합니다. 이번 연구는 AI 에이전트의 효율성을 최적화하고 비용을 절감하기 위한 노력이 필요하며, 오픈소스 대안이 상용 솔루션보다 특정 측면에서 더 효율적일 수 있음을 시사합니다.