Copilot agent-mode 비용 60% 절감

Token Proctor가 GitHub Copilot과 토큰 과금 LLM 위에 얹는 로컬 레이어로 공개됐다.

• 프롬프트를 0~100점으로 검증해 부족한 부분을 보완하고, 작업 유형에 맞는 모델을 추천한다.
• 비용은 **tokens × turns × $**로 사전 추정하며, 월간 플랜 대비 소모 비중도 함께 보여준다.
• 최적화 기준은 tokens, turns, balanced 세 가지로 나뉘며, 에이전트 루프처럼 턴이 많은 작업은 turns 기준으로 라우팅한다.

구성은 두 갈래다.

• VS Code chat participant(@proctor): vscode.chat과 vscode.lm 기반.
• MCP server: Copilot CLI, Copilot agent mode, Claude Desktop, Cursor 등에서 동일한 코어를 쓸 수 있다.

v0.4에서는 turn-aware cost projection이 추가됐다. 20턴짜리 리팩터 작업을 예로 들며, Claude Sonnet 4 기준 20 premium-equivalent requests가 들 수 있는 반면 o4-mini는 6.6 수준으로 내려가 약 67% 절감될 수 있다고 설명한다.

또한 js-tiktoken으로 정확한 토큰 카운트를 기본 적용하고, .token-proctor.json 정책 파일에서 허용/차단 모델, redaction 규칙, 감사 로그, 플랜 한도, LLM judge 설정을 관리한다.