[오픈소스] 로컬 의미 검색(Benchmark vs Grep)을 사용하여 Claude Code 입력 토큰을 97% 줄였습니다.

안녕하세요 r/ClaudeAI,

**Claude Code**가 출시된 이후로 저는 이 코드를 광범위하게 사용하고 있습니다. 그러나 대규모 코드베이스에서 작업할 때 주요 병목 현상을 금방 발견했습니다. 에이전트에게 프로젝트 구조 탐색을 요청할 때마다 토큰 소비가 폭발적으로 증가합니다.

원인은 파일 검색을 위해 'grep' 또는 'glob'과 같은 기본 도구에 의존한다는 것입니다. 관련 코드를 찾기 위해 Claude는 종종 다음을 수행해야 합니다.

1. 수십 개의 파일을 나열합니다.
2. 관련성을 확인하기 위해 하나씩 읽어보세요.
3. 디렉토리를 탐색하기 위해 비용이 많이 드는 "하위 에이전트"를 시작하십시오.

**해결책: GrepAI** 이 문제를 해결하기 위해 저는 이 무차별 프로세스를 **로컬 의미 검색**(Ollama/embeddings를 통해) 및 호출 그래프 분석으로 대체하는 오픈 소스 CLI 도구(Go로 작성됨)인 **GrepAI**를 개발했습니다.

에이전트는 정확한 키워드를 검색하는 대신 "의미"로 코드를 찾습니다.

**벤치마크(Excalidraw에서 테스트 - 155,000개 라인)** 5개의 동일한 개발 작업에 대해 "바닐라" Claude Code와 Claude Code + GrepAI를 비교하는 제어된 벤치마크를 실행했습니다.

결과는 매우 중요했습니다.

* 📉 **-97% 입력 토큰**(검색 단계에서 ~51k에서 ~1.3k로 떨어졌습니다).
* 💰 **-27.5% 총 비용**(캐시 생성/읽기 비용 포함).
* 🚀 **0개의 하위 에이전트가 GrepAI로 출시됨**(표준 방법의 경우 5개), 이는 워크플로 속도를 대폭 향상시킵니다.

이 도구를 사용하면 Claude는 "목록 -> 읽기 -> 필터 -> 반복" 루프를 피하면서 첫 번째 시도에서 올바른 파일을 찾아낼 수 있습니다.

👉 **전체 프로토콜 및 결과:**https://yoanbernabeu.github.io/grepai/blog/benchmark-grepai-vs-grep-claude-code/

**프로젝트 링크:**

* 📦 **GitHub:**https://github.com/yoanbernabeu/grepai
* 🌐 **문서 및 설치:**https://yoanbernabeu.github.io/grepai/
* 🚀 **제품 검색:** https://www.producthunt.com/products/grepai?launch=grepai

API 비용을 최적화하거나 Claude를 로컬 코드베이스에 대해 "더 똑똑하게" 만들고 싶다면 피드백을 듣고 싶습니다!