GPT-6와 Claude 5.5, 이제 토큰보다 캐시가 중요하다
Agent가 긴 작업을 수행할 때, 모델 가격표보다 더 중요한 것은 '얼마나 많은 토큰을 재사용하는가'입니다.
AI 에이전트를 직접 개발하거나 LLM API를 사용하여 복잡한 워크플로우를 최적화하려는 개발자
·안정적인 컨텍스트(System Rule, Tool Schema 등)는 프롬프트 앞단에 배치하고, 가변적인 정보는 뒤에 두어 캐시 적중률(Cache Hit Rate)을 극대화해야 합니다.
·GPT-6의 'Explicit Breakpoint'나 'Cache Prewarming' 등 최신 기능을 활용해 자주 변하지 않는 문맥을 관리하고 불필요한 비용을 절감할 수 있습니다.
·무조건 세션을 늘리거나 모델을 바꾸기보다, 도구 사용 방식이나 Reasoning Effort 조절 전략을 최적화하여 기존 캐시를 유지하면서 작업 효율을 높이는 구조가 필요합니다.
