Microsoft Research ve UC Berkeley araştırmacıları, kodlama ajanı maliyetlerini %30,9’a kadar azaltan açık kaynaklı bir maliyet kontrol eklentisi olan TokenEconomizer'ı yayınladı. 277 SWE-Bench görevinde test edilen araç, model ağırlıklarına veya ajan koduna dokunmadan beş ajan‑model ayarında ortalama maliyetleri %18,4 ile %30,9 arasında düşürdü.
Eklenti, ajanı bir kara kutu gibi ele alan dış bir kontrolör olarak çalışır ve tamamlanmış izlerden her depo için durum tutar. İz özetlerini tek satırlık gerçeklere dönüştürmek için mikro becerileri kullanır, ardışık boş görevlerden sonra kullanılmayan araçları budar ve dönüş bütçelerini zorlayarak ve takılı kalma durumlarını tespit ederek hata döngülerine müdahale eder. Sistem, Python 3.10 veya daha yeni bir sürümle Claude Code, Codex, GitHub Copilot CLI ve Pi ile çalışır.
Değerlendirmelerde, TokenEconomizer beş ayardan dördünde Pass@1 doğruluğunu artırırken, birden fazla depo ve Web‑Bench ile CredData gibi ölçütlerde zaman içinde tutarlı tasarruf sağladı. Açık kaynak projesi, dış depo durum yönetiminin otomatik yazılım mühendisliği iş akışlarında token israfını önemli ölçüde azaltabileceğini gösteriyor.
Neden önemli: Bu maliyet kontrolörü, geliştiricilere temel model ağırlıklarını değiştirmeden kodlama ajanı token israfını neredeyse üçte birine kadar azaltmanın pratik bir yolunu sunuyor.