Tamp: 코딩 에이전트를 위한 52.6% 토큰 절감 압축 프록시

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핵심 요약

코딩 에이전트가 매 턴마다 전체 대화 기록과 도구 실행 결과를 다시 전송하면서 발생하는 막대한 API 비용 문제를 해결하기 위해 Tamp가 개발됐다. 이 도구는 에이전트와 API 서버 사이에서 프록시로 동작하며 JSON 공백 제거, 중복 파일 참조 전환, LLMLingua-2 기반 신경망 압축 등 8단계의 압축 과정을 자동으로 수행한다. A/B 테스트 결과 입력 토큰을 평균 52.6% 절감하면서도 모델의 응답 품질은 원본과 동일하게 유지됨이 확인됐다. 개발자는 별도의 코드 수정 없이 에이전트의 API 엔드포인트를 로컬 호스트로 변경하는 것만으로 즉시 비용을 절반 이하로 줄일 수 있다.

배경

Node.js (npx 사용 가능 환경), LLM API Key (Anthropic, OpenAI, Gemini 등), 코딩 에이전트 도구 (Cursor, Aider, Claude Code, Cline 등)

대상 독자

코딩 에이전트(Cursor, Aider, Claude Code 등)를 빈번하게 사용하여 API 비용 부담을 느끼는 개발자 및 팀

의미 / 영향

이 도구는 LLM 기반 에이전트의 운영 비용을 절반으로 낮춤으로써 더 긴 세션과 더 복잡한 작업을 경제적으로 수행할 수 있게 한다. 특히 컨텍스트 윈도우가 큰 모델을 사용할 때 토큰 효율성을 극대화하여 개발 생산성을 높이는 데 기여할 것이다.

섹션별 상세

코딩 에이전트의 반복적인 전체 컨텍스트 전송이 비용 폭증의 주원인이다. 매 턴마다 파일 읽기, CLI 출력 등 누적된 데이터가 중복 전송되어 턴이 반복될수록 입력 토큰이 기하급수적으로 증가한다. 실제 측정 결과 세션당 $6-15의 비용이 발생하며 이 중 약 60%가 도구 결과로 인한 데이터 비대화로 나타났다. 효율적인 컨텍스트 관리가 에이전트의 실질적인 사용성을 결정짓는 핵심 요소이다.

Tamp는 데이터 유형별 최적화된 8단계 압축 파이프라인을 제공한다. JSON 공백을 제거하는 minify, 배열을 컬럼 단위로 인코딩하는 toon, 잠금 파일의 불필요한 해시를 제거하는 prune 등 무손실 기법을 순차적으로 적용한다. 특히 동일한 파일을 여러 번 읽을 경우 내용 대신 참조를 보내는 dedup 방식은 중복 데이터를 획기적으로 줄인다. 이를 통해 lockfile 기준 최대 81%, 파일 목록 기준 49%의 토큰 절감 효과를 거두었다.

LLMLingua-2를 활용한 신경망 기반 텍스트 프루닝으로 소스 코드와 텍스트의 밀도를 높인다. 단순 규칙 기반 압축으로 해결하기 어려운 소스 코드의 의미론적 중요도를 판단하여 불필요한 토큰을 제거한다. 이 과정은 사이드카 프로세스로 자동 실행되며 사용자가 선택적으로 활성화할 수 있다. 내부 벤치마크에서 소스 코드 토큰을 약 40% 줄이면서도 모델의 이해도를 유지하는 성능을 보였다.

대규모 A/B 테스트를 통해 압축 후에도 모델의 추론 품질이 변하지 않음을 입증했다. OpenRouter와 Claude 모델을 사용하여 12개 시나리오에서 총 120회의 API 호출을 수행하며 응답의 일관성을 검증했다. 테스트 결과 8개 주요 시나리오 모두에서 압축된 요청에 대한 응답이 원본과 동일함이 확인됐다. 이는 품질 저하에 대한 우려 없이 실무 환경에 즉시 도입할 수 있는 근거가 된다.

코드 예제

bash

npx @sliday/tamp

Tamp 프록시 서버를 실행하는 명령

text

localhost:7778

코딩 에이전트 설정에서 API 엔드포인트로 지정할 주소

실무 Takeaway

코딩 에이전트 사용 시 npx @sliday/tamp를 실행하고 API 엔드포인트를 localhost:7778로 설정하면 즉시 토큰 비용을 50% 이상 절감할 수 있다.
JSON, Lockfile, 중복 파일 읽기 등 코딩 에이전트 특유의 데이터 중복을 타겟팅한 8단계 압축 파이프라인으로 무손실 압축 효율을 극대화한다.
Claude 등 고성능 모델 사용 시 팀 단위에서 연간 수천 달러의 비용 절감 효과를 기대할 수 있으며 모델의 응답 품질은 원본과 동일하게 유지된다.

언급된 리소스

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