Adaptive Thinking 도입 후 추론 깊이 67% 급감 및 요금제 구조의 경제적 한계 노출

Context

Long-running Agent 워크플로우 확산에 따른 추론 비용 상승으로 기존 Pro 플랜의 경제적 지속 가능성 결여. 고정된 추론 예산 모델에서 효율성 중심의 가변적 모델로 전환하며 발생한 추론 품질 저하 문제 직면.

Technical Solution

• 고정 예산 방식에서 모델이 턴별 추론량을 결정하는 Adaptive Thinking 구조로 전환하여 비용 최적화 시도
• Intelligence-Latency Curve의 최적점을 찾기 위해 Default Effort Level을 High에서 Medium(85/100)으로 하향 조정
• 추론 과정의 외부 관측성을 제한하는 Redact-thinking 헤더 도입을 통한 UI/UX 최적화
• 성능 저하 해결을 위해 환경 변수(CLAUDE_CODE_DISABLE_ADAPTIVE_THINKING=1)를 통한 Fixed Budget 강제 설정 옵션 제공
• 특정 세션 내 /effort high 명령어를 통한 일시적 추론 자원 할당량 확대 로직 적용