[공개] Pi 코딩 에이전트를 위한 13가지 토큰 최적화 확장 기능 - 9,100 → 약 2,300 토큰/턴으로 절감. 커뮤니티의 피드백을 구합니다.
[Open] I vibecoded 13 slim token-cost-optimization extensions for the Pi coding agent - 9,100 → ~2,300 tokens/turn. Want the community to tear it apart and improve it
핵심 요약
Pi 코딩 에이전트의 불필요한 툴 스키마를 제거해 토큰 비용을 77% 절감하는 최적화 확장 기능을 개발했습니다.
- 토큰 비용 절감 — 툴 스키마 최적화로 턴당 토큰 사용량을 9,100개에서 2,300개로 대폭 줄임
- 확장 기능 설계 — 훅 기반 및 명령어 기반 방식을 도입해 불필요한 툴 등록을 방지함
- 성능 검증 요청 — 정규식 로직, 토큰 측정 방식, 유지보수 구조에 대한 피드백을 구함
- 기능 모듈 제공 — 비용 추적, 로그 기록, 예산 관리, 메모리 최적화 등 11가지 도구 포함
Pi(DeepSeek Flash, 토큰당 과금)를 쓰는데 숨겨진 컨텍스트 오버헤드 때문에 돈 나가는 거 진짜 짜증 나더라. 확장 프로그램 하나 깔 때마다 툴 스키마가 등록되는데, 이게 쓰든 안 쓰든 매 턴마다 주입됨. 알고 보니 아무 말도 안 했는데도 풀 설정 상태면 턴당 토큰을 9,100개씩 처먹고 있었음.
그래서 싹 다 뜯어고치고 핵심만 가볍게 다시 만들었다. 내가 배우고 만든 건 이거임:
비용 절감을 위한 3가지 규칙:
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Hook 전용 확장(pi.on(...))은 툴 스키마를 아예 안 넣음
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명령어 기반(/command)은 모델의 툴 목록에 아예 안 뜸
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모델이 자율적으로 행동해야 할 때만 툴을 등록함 (총 2개: bg_task, web_search)
Measured result: 9,103 → ~2,300 tokens/turn (~77% reduction)
What's in the repo:
- cost-rollup — live per-turn + session cost widget
- tool-logger — logs every call + cost + model; detects waste (re-reads, broad scans)
- cache-miss-alarm — calibrated warm→cold detection (ignores false positives from model switches/new sessions)
- budget-guard — session/daily budget warnings
- slim-memory — command-based memory, auto-injected (0 schema)
- slim-todo — checkbox todo
- slim-bg-task — ONE bg_task tool (vs pi-background-tasks' ~13)
- slim-web-search — /search + optional web_search (Brave/Exa/Tavily)
- slim-codemap — "route before explore" (idea from Tempest's Atlas)
- token-saver — compacts read/grep/find/ls output in context
- a shared lib/danger-patterns.ts so the two security guards can't drift
Repo: github.com/holocen/pi-token-trimmer
I want your eyes on it. Specifically:
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정확성 - 정규식이나 안전 로직에 버그 없나? (Claude한테 검토받아서 진짜 버그 3개 잡았는데, 더 있을지도 모름)
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토큰 계산 - 내 측정 방식이 맞는 건가? (자세한 건 docs/measurement.md 참고)
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누락된 패턴 - 내가 놓치고 있는 비용 절감 확장 프로그램이 있나?
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유지보수성 - 공유 모듈 방식인데, 더 나은 구조가 있을까?
뭐 고장 났거나 더 좋은 아이디어 있으면 댓글 좀 달아줘. 난 그냥 바이브코더(vibecoder)라 틀린 거 지적받는 거 환영함. 그래서 여기 올린 거니까.


