# 에이전트 하네스 프롬프트와 도구 축소로 비용 최대 3배 절감, 연구서 확인

동일한 모델을 사용해 SWE-bench Verified에서 Claude Code, mini-SWE-agent, OpenCode를 비교한 연구에 따르면, 하네스 프롬프트와 도구 스키마를 최소화함으로써 정확도 저하 없이 비용을 최대 3배 절감할 수 있는 것으로 나타났다.

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출처: DAIR.AI · 2026. 10. 8. 05:03:16 게시

한 [연구 논문](https://academy.dair.ai/papers/what-does-a-harness-buy-tokens-mostly-2610.04433)은 기본 모델을 고정한 상태에서 에이전트 하네스 변경이 성능에 미치는 영향을 평가하기 위해 SWE-bench Verified의 447개 과제에 걸쳐 Claude Code, mini-SWE-agent, OpenCode를 테스트했다. Claude Code와 mini-SWE-agent의 점수 차이는 5점 이내였으며, 하네스를 변경했을 때의 결과 변화는 동일한 하네스를 재실행했을 때와 거의 비슷했고, 두 경우 모두 45개 과제로 구성된 고난도 서브셋에서 13% 과제의 결과를 바꿨다.

연구 결과에 따르면 하네스 시스템 프롬프트와 도구 스키마를 간결하게 유지하면 정확도를 떨어뜨리지 않고 토큰 비용을 최대 3배까지 절감할 수 있다. 비용 차이는 시스템 프롬프트와 도구 정의가 매 단계마다 다시 전송되면서 에이전트 궤적이 길어질수록 누적 토큰 사용량이 급증하기 때문에 발생했다.

Tags: SWE-bench, AI 에이전트, Claude Code, 벤치마크

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