지난주, OpenClaw 창립자가 자신의 토큰 (token) 사용량을 공개했습니다.

한 달 동안 6,030억 토큰을 사용했습니다. 공개된 요율로 대략 계산하면 약 130만 달러의 가치에 해당합니다.

물론 이것이 그의 실제 지출은 아닙니다. 그는 OpenAI 직원으로서 회사의 리소스를 무제한으로 무료 사용할 수 있기 때문입니다.

하지만 이 수치는 다음과 같은 점을 측정하기에 충분합니다. 일단 최상위 모델의 사용을 "개방"하게 되면, 회사가 한 사람의 사용량에 대해 얼마나 큰 대가를 치러야 하는지를 말입니다.

월 130만 달러는 약 900만 위안에 해당하며, 1년이면 1억 위안 이상이 됩니다.

설령 중국 내 오픈소스 모델(open-source model)과 같은 더 저렴한 방안으로 바꾼다 해도, 비용은 해외 플래그십 모델의 약 1/301/50 수준에 불과하겠지만, 그래도 1년에 여전히 200만300만 위안이 소요됩니다.

저의 결론은 매우 직설적입니다. 사용량에 제한이 없다면, AI 프로그래밍 (AI programming) 비용은 실제 개발 팀(심지어 한 팀 전체)을 고용하는 것보다 더 비쌀 수 있습니다.

연구용 에이전트 (research Agent)를 위한 워크플로우 (workflow) 프레임워크를 발견했습니다: Science Superpowers. 이것은 Superpowers (소프트웨어 개발 방법론)의 연구 버전으로, 핵심 아이디어는 에이전트 (Agent)가 연구 규범에 따라 행동하도록 하는 것입니다. 즉, 가설 사전 등록, 검증적/탐색적 분석의 구분, 재현 가능한 환경, 증거 우선 원칙 등을 따르게 합니다.

GitHub:
https://github.com/K-Dense-AI/science-superpowers
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이것은 에이전트 (Agent)가 시작될 때 자동으로 일련의 과정을 트리거합니다