Claude Code 토큰 사용량을 줄여주는 Markdown 자동 변환 훅

작성자가 직접 제작한 도구에 대해 긍정적인 반응이며, 특히 사용량 제한에 민감한 사용자들에게 유용한 해결책으로 평가받고 있다.

• Claude Code 사용량이 금방 소진된다면 제공된 설치 스크립트를 통해 Markdown 변환 훅을 적용해볼 것.
• 이미 hooks.json을 사용 중인 경우 GitHub의 수동 설치 가이드를 참고하여 기존 설정과 병합할 것.

Token Optimization

— LLM이 텍스트를 처리하는 단위인 토큰의 사용량을 줄여 비용을 절감하고 컨텍스트 제한 내에서 더 많은 정보를 처리하는 기법이다. PDF와 같은 바이너리 형식은 텍스트보다 훨씬 많은 토큰을 소모하므로 이를 효율적인 형식으로 변환하는 것이 핵심이다.

PreToolUse Hook

— AI 에이전트가 특정 도구(파일 읽기 등)를 실행하기 직전에 사용자 정의 로직을 삽입하는 메커니즘이다. 이를 통해 입력 데이터를 가공하거나 실행 조건을 변경하여 에이전트의 동작을 최적화할 수 있다.

Markdown Conversion

— PDF, DOCX, XLSX 등 복잡한 문서 형식을 구조화된 텍스트인 마크다운으로 변환하는 과정이다. LLM은 마크다운의 구조적 태그를 잘 이해하며, 바이너리 형식 대비 토큰 소모량이 압도적으로 적어 효율적이다.