Tokenomics: 에이전트 기반 소프트웨어 엔지니어링에서의 토큰 사용량 정량 분석

LLM 기반 멀티 에이전트(LLM-MA) 시스템이 소프트웨어 개발 생명주기(SDLC)에 도입되고 있으나, 예측 불가능한 비용과 자원 소모 문제는 여전히 해결 과제로 남아 있다.

본 연구는 ChatDev 프레임워크와 GPT-5 reasoning 모델을 활용하여 설계, 코딩, 코드 리뷰, 테스트 등 각 개발 단계별 토큰 소비 패턴을 분석했다. 주요 연구 결과는 다음과 같다.

• 코드 리뷰(Code Review) 단계가 전체 토큰 소비의 평균 **59.4%**를 차지하며 가장 많은 자원을 소모한다.
• **입력 토큰(Input tokens)**이 평균 **53.9%**를 차지하여, 에이전트 간 협업 과정에서 상당한 비효율성이 존재함을 시사한다.

결론적으로 에이전트 기반 소프트웨어 엔지니어링의 주요 비용은 초기 코드 생성보다는 자동화된 정제 및 검증(refinement and verification) 과정에서 발생한다. 이 연구는 향후 비용 예측을 최적화하고, 더욱 토큰 효율적인 에이전트 협업 프로토콜을 개발하는 데 기여할 수 있다.