Microsoft와 UC Berkeley 연구진의 TokenEconomizer는 코딩 에이전트를 바꾸지 않고 저장소별 반복 작업 비용을 줄이는 플러그인입니다. 여러 세션에서 확인한 작업 지식을 넣고 사용하지 않는 도구를 제외하며 반복 실패가 감지되면 다른 접근을 권합니다. 실패 루프를 자동 종료하지는 않습니다. 277개 SWE-Bench 과제의 다섯 에이전트와 모델 조합에서 자체 호출 비용을 포함한 평균 비용이 18.4~30.9% 낮았다고 보고했습니다. 지식 학습 기능은 추가 호출 때문에 기본 비활성이고, 실제 절감과 성공률은 저장소 및 작업에 따라 확인해야 합니다.