Claude 모델 계층화로 비용을 80% 절감하는 멀티 에이전트 시스템 'Super Lab Lite'

작성자의 효율적인 모델 조합 방식에 대해 긍정적인 반응을 보이며, 유사한 워크플로 최적화 사례에 관심을 보임.

• 중규모 연구나 시장 분석 등 작업 분할이 가능한 워크로드에 모델 티어링을 적용하라.
• 비용 절감을 위해 Haiku와 Sonnet을 데이터 수집 및 분석 단계에 적극 활용하라.

• Haiku, Sonnet, Opus를 작업 성격에 맞게 조합하면 성능 저하 없이 API 비용을 80% 절감할 수 있다.
• 데이터 수집, 분석, 합성으로 이어지는 계층적 에이전트 구조는 복잡한 연구 작업에 효과적이다.
• 독립적인 파이썬 스크립트나 Claude Code 스킬로 구현하면 복잡한 프레임워크 의존성 없이 즉시 배포 가능하다.