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최근 아티클
dense 벡터만 쓰는 Semantic Search, sparse 벡터와 RRF는 언제 섞어야 할까?
검색엔진이 쓰는 dense 벡터와 sparse 벡터가 각각 무엇을 잘 찾고 무엇을 놓치는지, 두 검색 결과를 순위로 합치는 RRF가 어떻게 계산되는지 설명합니다. 의류 상품 1만 개를 작은 임베딩 모델로 검색한 실측에서 모델번호 검색어의 상위 10개 안에 정답을 찾은 비율은 dense 0.8, 하이브리드 1.0이었습니다.
@Hong2026-10-27조회 120
Claude Code가 파일을 통째로 다시 쓰면 출력 토큰이 몇 배가 될까?
204줄 파일의 help 문구 한 줄을 필요한 부분만 고치게 한 경우와 Write로 전체를 다시 쓰게 한 경우를 `claude -p`로 다섯 번씩 돌리고 세션 로그를 분해했습니다. 결과 diff는 같았지만 출력 토큰 중앙값은 736 대 4,055로 약 5.5배였고, 늘어난 몫은 거의 다 Write로 끝난 응답이었습니다.
@Hong2026-10-26조회 290
haiku로 바꾸면 Claude Code 비용이 열 배 싸진다는데, 과연 진짜일까?
같은 조사 과제와 버그 수정 과제를 haiku, sonnet, opus에 `claude -p`로 다섯 번씩 시키고, sonnet에서는 `MAX_THINKING_TOKENS=0`으로 사고를 꺼 봤습니다. 조사 과제 비용 추정치는 haiku가 opus의 약 31분의 1, 버그 수정의 성공당 비용은 약 22분의 1이었고, 사고를 끄는 환경 변수는 효과가 없었습니다.
@Hong2026-10-26조회 122
Claude Code에 설명은 생략하라고 하면 출력 토큰이 줄어들까?
같은 한 줄 수정을 지시만 바꿔 `claude -p`로 조건마다 5번씩 시켰더니, 설명 생략은 마지막 보고만 줄여 출력 중앙값이 713에서 598토큰이 됐습니다. 코드 리뷰에 '파일:줄 / 문제 / 수정안' 형식을 걸면 출력은 6,227에서 1,886토큰으로 줄었고, 지적 수도 8개에서 4개로 줄었지만 빠진 것은 주로 테스트·성능·스타일 같은 부차 지적이었습니다.
@Hong2026-10-26조회 139
codebase-memory-mcp를 쓰면 토큰이 10배 준다는데, 과연 진짜일까?
codebase-memory-mcp 0.12.1을 `claude -p`에 붙여 rich 저장소 질문 4개를 3번씩 물었습니다. 정답은 두 조건 모두 12/12였지만 그래프 도구는 12번 중 2번만 쓰였고 입력 토큰 중앙값은 19% 늘었으며, 늘어난 몫의 약 68%는 요청마다 붙는 1,522토큰이었습니다.
@Hong2026-10-26조회 180
GitNexus를 쓰면 AI 에이전트가 코드를 놓치지 않는다는데, 과연 진짜일까?
GitNexus 1.6.12 코드 그래프를 붙인 Claude Code와 기본 도구만 쓴 Claude Code에 rich 저장소의 코드 탐색 질문 4개를 `claude -p`로 3번씩 보냈습니다. 자동 판정 정답은 12번 중 12번 대 11번이었고 Read로 연 파일은 줄었지만, 불러온 MCP 도구 설명이 요청마다 다시 실려 입력 토큰 중앙값은 50,988에서 94,520으로 늘었습니다.
@Hong2026-10-26조회 241
graphify를 쓰면 에이전트 토큰이 80% 준다는데, 과연 진짜일까?
graphify 0.9.95를 공식 방법대로 Claude Code에 붙이고 rich 저장소 질문 4개를 `claude -p`로 조건별 12번씩 물었습니다. 매번 graphify를 먼저 불렀고 정답 수도 같았지만, 호출과 턴이 늘어 입력 토큰 중앙값은 51,530에서 86,766으로 68% 늘었습니다.
@Hong2026-10-26조회 139
context-mode를 쓰면 도구 출력이 98% 줄어든다는데, 과연 진짜일까?
context-mode 1.0.169를 `claude -p`에 붙여 30번 잰 결과, 도구만 따로 부르면 pytest 출력이 137,851바이트에서 5,936바이트로 줄었지만 세션에서는 잘린 결과를 받은 뒤 다시 실행해 입력 토큰이 줄지 않았고 비용 추정은 2.2배였습니다.
@Hong2026-10-24조회 172
Headroom을 쓰면 코딩 에이전트 토큰이 20% 준다는데, 과연 진짜일까?
Headroom 0.41.0 프록시를 압축만 끈 같은 프록시와 `claude -p`로 28번 비교했습니다. 실패한 테스트 출력은 Claude Code가 이미 1만 자로 잘라 입력 중앙값이 2.0%만 줄었고, 숨은 원문 재요청까지 더한 합계는 0.8% 늘었으며, 자유 과제에서는 압축할 출력이 거의 없었습니다.
@Hong2026-10-24조회 276
lean-ctx를 쓰면 85가지 넘는 셸 출력을 압축해 준다는데, 과연 진짜일까?
lean-ctx 3.11.4 Bash hook을 `claude -p`로 30번 잰 결과, pytest 출력은 5,524바이트에서 524바이트로 줄었지만 빠진 값을 다시 조회하느라 입력 토큰 중앙값이 29,918에서 47,252로 늘었고, 명령을 맡기면 압축이 한 번도 일어나지 않았습니다.
@Hong2026-10-24조회 120