マイクロソフトとUCバークレー、AIコーディングエージェントのコスト削減プラグインを公開
TokenEconomizerはモデルの重みを変更せず、Claude CodeやCodexなど主要エージェントに組み込める。SWE-Benchで最大30.9%のコスト削減を確認。
マイクロソフトとUCバークレーの研究者は、AIコーディングエージェントのコストを最大30.9%削減するオープンソースツール「TokenEconomizer」を公開した。タスクの成功率を維持したまま導入できるとしている。aitimes.comが報じた。
TokenEconomizerはプラグインとして、Claude Code、Codex、GitHub Copilot CLI、Paiといった主要なコーディングエージェントに組み込める。モデルの重みや内部構造を変更する必要はない。
SWE-Benchの6リポジトリにわたる277タスクを5つのエージェント・モデル構成で評価したところ、既存の実行手法と比べてコストは18.4〜30.9%低下した。Pass@1のタスク成功率は5構成のうち4つで上昇し、残る1つでも低下幅は1ポイントにとどまった。累積コストは、評価したすべてのリポジトリで6タスク目以降にベースラインを下回った。
未使用ツールの読み込みと失敗の繰り返しを抑制
Claude Codeを使った実験では、5つ以上の先行タスクを経た後のツール呼び出しの約30%が過去の操作を繰り返していた。毎回読み込まれた23個のツールのうち16個は一度も使われていなかった。また失敗した10回の実行が、分析対象タスクの17%を占めながら総コストの32%を消費していた。
TokenEconomizerはこうした無駄に対し、Micro-skills、Tool Pruning、Failure-loop Interventionの3機能を提供する。Web開発ベンチマークのWeb-Benchでも16.0〜21.2%のコスト削減が確認された。プラグインはGitHubでオープンソースとして公開され、別途GPUを用意する必要はない。
なお、研究者のAaron J. Li氏は2026年10月にXへの投稿で、TokenEconomizerがSWE-Benchで同等のタスク成功率を保ちながら18.4〜30.9%低いキャッシュ考慮コストを実現すると述べていた。
よくある質問
TokenEconomizerはどのコーディングエージェントで使えますか？
Claude Code、Codex、GitHub Copilot CLI、Paiなど主要なコーディングエージェントにプラグインとして組み込めます。
コスト削減効果はどの程度ですか？
SWE-Benchの277タスク評価で18.4〜30.9%、Web-Benchで16.0〜21.2%のコスト削減が確認されています。
利用にGPUは必要ですか？
別途GPUを用意する必要はないとされています。