작업에 가장 적합한 가장 저렴한 모델을 선택하고 토큰 사용량을 낮게 유지합니다. 작업 시작 시, 계획 수립 전, 하위 에이전트에 위임하기 전, 또는 여러 파일을 읽기 전에 사용하세요.
모델 라우팅 및 토큰 절약란 무엇인가요?
이 스킬은 AI 에이전트(예: Claude Code, Cursor, Codex)가 작업의 복잡도에 따라 Sonnet, Opus, Haiku 모델을 지능적으로 라우팅하여 비용과 성능을 최적화하는 방법을 제공합니다. 기본적으로 Sonnet(~90%의 작업)을 사용하지만, 새로운 여러 모듈에 걸친 기능, 아키텍처 변경, 원인을 알 수 없는 버그, 보안 검토, 대규모 마이그레이션과 같은 고난이도 작업에는 Opus를 전략적으로 사용합니다. Haiku는 순수 조회, 로그 요약, 파일 목록화 등에 사용되며, 하위 에이전트에게 위임할 수 있습니다. 토큰 절약을 위해 PLAN.md를 먼저 읽고, 필요한 파일만 읽으며, node_modules나 dist-electron 등 불필요한 디렉토리는 읽지 않습니다. 또한 긴 명령어 출력을 잘라내고, 이미 편집한 파일을 다시 읽지 않으며, 대화 내역을 짧게 유지하고, 세션당 하나의 작업만 수행함으로써 컨텍스트 창을 효율적으로 관리합니다.