How Do AI Agents Spend Your Money? Analyzing and Predicting Token Consumption in Agentic Coding Tasks

Thu, 30 Apr 2026 08:08:31 GMT

### 저자

Longju Bai, Zhemin Huang, Xingyao Wang, Jiao Sun, Rada Mihalcea, Erik Brynjolfsson, Alex Pentland, Jiaxin Pei

### 💡 개요

본 연구는 AI 에이전트가 코딩 작업 수행 시 발생하는 토큰 소비 패턴을 체계적으로 분석한 최초의 연구입니다. 에이전트 기반 코딩 작업은 일반적인 코드 추론이나 코드 채팅보다 훨씬 많은 토큰을 소비하며, 특히 입력 토큰이 전체 비용을 주도하는 것으로 나타났습니다. 또한, 토큰 소비는 작업 난이도와 직접적인 상관관계를 보이지 않으며, 에이전트 자체도 수행 전 정확한 토큰 사용량을 예측하는 데 어려움을 겪습니다.

### 🔑 시사점 및 한계

- AI 에이전트의 광범위한 도입이 LLM 토큰 소비 증가에 큰 영향을 미치며, 에이전트 기반 작업의 높은 토큰 비용을 고려해야 합니다.

- 토큰 효율성은 모델별로 상당한 차이를 보이며, 높은 토큰 사용량이 반드시 높은 정확도를 보장하지는 않아 효율적인 모델 선택과 비용 관리가 중요합니다.

- 인간 전문가의 작업 난이도 평가와 실제 에이전트의 토큰 소비 간의 불일치는 AI 에이전트의 작동 방식에 대한 근본적인 이해가 필요함을 시사합니다.

- 현재의 프론티어 모델들은 자신의 토큰 사용량을 정확하게 예측하지 못하며, 실제 비용을 과소평가하는 경향이 있습니다. 따라서 예측 모델의 정확도 향상 및 새로운 효율적인 에이전트 설계가 향후 연구 과제입니다.

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[PDF 보기](https://arxiv.org/pdf/2604.22750)