AI
Microsoftがコーディングエージェントのトークンコストを最大30.9%削減するプラグイン「TokenEconomizer」を公開
2026/11/01
コーディングエージェントのコスト問題に挑む新ツール
Microsoft ResearchとUC Berkeleyの研究チームが、コーディングエージェント向けのオープンソースコストコントローラー「TokenEconomizer」を公開した。同ツールはGitHub上で公開されており、Claude Code・Codex・GitHub Copilot CLI・Piといった主要エージェントに対応するプラグインとして動作する。モデルの重みもエージェントのコードも変更せずに機能する点が特徴で、Python 3.10以上の環境があればGPUや専用APIキーは不要とされている。
277件のSWE-Benchタスクを用いた評価では、5つのエージェント＋モデルの組み合わせにわたって平均コストを18.4〜30.9%削減したと研究チームは報告している。特にClaude CodeとOpus 4.8の組み合わせでは30.9%の削減を達成し、別ツールのRTKと組み合わせると33.2%にまで向上したという。また、評価対象となった30のリポジトリ×設定セルすべてでコスト削減が確認されたとしている。
なぜコーディングエージェントはトークンを無駄にするのか
研究チームはClaude CodeとOpus 4.8を使い、6リポジトリの60タスクをプロファイリングすることで、トークン浪費の主要な原因を3つ特定した。
繰り返しの探索行動：5つ以上のタスクを先行して処理していた場合、ツール呼び出しの約30%が過去のタスクと同じ操作を繰り返していた。
未使用ツールスキーマの読み込み：毎ターン23種類のツールスキーマが読み込まれるが、そのうち16種類は一度も呼び出されておらず、全呼び出しの98%はわずか3種類のツールで賄われていた。
失敗ループ：失敗したタスクはタスク全体の17%にすぎないにもかかわらず、総コストの32%を消費していた。
また、研究チームはRTK・Serena・AiderのRepoMapという既存の3つの固定ツールについても検証したが、「どれもどこでも安くなるわけではなかった」と報告している。たとえばすべての手法がDjangoではコストを削減した一方、SymPyではコストが上昇したという。
3つのメカニズムで無駄を排除
TokenEconomizerはエージェントをブラックボックスとして扱う外部コントローラーとして機能し、リポジトリごとに状態を保持しながら以下の3つのポリシーを適用する。
1. マイクロスキル
LLMを用いたプロポーザーが過去のトレースのダイジェストから「テストコマンドはXである」といった1行の知識を生成する。各知識は正規表現ベースの検出器を持ち、後続タスクを追加のモデル呼び出しなしに照合できる。ある知識がプロンプトに追加されるのは、編集ファイルが重複しないタスクで3回確認された後であり、必要率が0.4以上を維持する必要がある。矛盾が1件生じると5回の確認相当として扱われるため、誤った知識は素早く除外される設計だ。
2. ツールプルーニング
シェル・読み込み・書き込み・編集ツールは常に保持されるが、それ以外のツールは連続3タスクで未使用の場合、またはLLMジャッジが「不要」と判定した場合にマスクされる。全ツールカタログは5タスクごとに再監査される。この仕組みにより、DjangoをClaude Codeで処理した場合、タスク2の最初のリクエストにおけるプロンプトトークン数が43,351から16,295へと大幅に削減されたと報告されている。
3. 失敗ループへの介入
コントローラーはターン予算を「成功したランの長さの90パーセンタイルの1.25倍」として学習する。ルールベースの安価なチェックが繰り返し失敗やエラーの頻発を検出し、LLMジャッジが0.7以上の信頼度でエージェントがスタックしていると判断した場合、まず1回リダイレクトが行われ、それでもループが再発する場合は停止される。
限界と課題
一方で、ReposVul監査においては6.4〜9.3%の削減にとどまるケースも報告されており、Opus 4.8ではPass@1スコアが1.0ポイント低下したという結果も示されている。すべての状況で万能というわけではなく、リポジトリや設定によって効果の幅があることは留意が必要だ。
TokenEconomizerはMicrosoftのGitHubリポジトリにてオープンソースで公開されており、論文はarXiv（2610.22732）でも参照できる。
出典: Meet TokenEconomizer: Microsoft’s Plugin That Cuts Coding Agent Costs by Up to 30.9%