Token 단가보다 Turn Count가 결정하는 LLM Agent 실질 비용 역전 현상 분석

Context

LLM Model Name 기반의 가격 체계가 실제 Agentic Workflow의 비용을 예측하지 못하는 불일치 발생. Per-token 단가 중심의 예산 수립 방식이 런타임 시 발생하는 Token 소비량과 Turn Count 변수를 반영하지 못하는 한계 노출.

Technical Solution

• Task Cost 결정 요인을 '단가 × 모델 결정 소비 토큰'으로 정의한 비용 방정식 수립
• Dashboard 추정치 대신 Agent Session Log에서 Per-call Token Count를 직접 추출하는 정밀 측정 체계 구축
• Turn Count 증가에 따른 Input Token 누적 가속화 및 Cache-read 비율(63~75%)이 비용에 미치는 영향 분석
• Skill 적용을 통한 Solution Path 압축으로 불필요한 Exploratory Backtracking 제거 및 Turn Count 감소 유도
• 모델의 추론 능력에 따라 Skill이 '지름길(Shortcut)' 또는 '오버헤드(Overhead)'로 작용하는 상관관계 규명