# 이미지 제작 토큰 사용량 최적화 방안 리서치

## 레벨: Lv.2 (리서치)
## 한정승인: 끝까지 진행
## 작업 유형: research

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## 배경

현재 광고 이미지 5장 제작+QC에 토큰 소비가 극심하다.
- task-1259.1: 1시간 19분 작업 후 토큰 소진으로 중단
- task-1260.1: 동시 토큰 소진
- 이미지 제작 1건당 여러 번의 Gemini API 호출 + HTML 렌더링 + QC 반복 사이클

토큰 사용을 줄이면서도 퀄리티를 유지하는 방법을 찾아야 한다.

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## 리서치 범위

### 1. 웹 서칭: Claude Code / AI 에이전트 토큰 최적화

- Claude Code에서 토큰 사용을 줄이는 best practice
- AI 에이전트 시스템에서의 토큰 효율화 방법론
- 멀티에이전트 시스템의 컨텍스트 관리 전략
- 이미지 생성 워크플로우의 토큰 절약 패턴
- /compact 활용 전략, 컨텍스트 윈도우 관리

### 2. GitHub 서칭: 토큰 최적화 구현 사례

- claude-code-token-optimization, context-management 등 관련 레포
- AI 에이전트 프레임워크에서의 토큰 절약 기법 (LangChain, CrewAI, AutoGen 등)
- 이미지 생성 파이프라인의 배치 처리 / 캐싱 전략
- 프롬프트 압축 / 요약 기법 구현 사례

### 3. 우리 시스템 현황 분석

**현재 토큰 소비 구조 파악:**
- dispatch.py가 생성하는 프롬프트 크기 (team_prompts.py)
- 복합팀 프롬프트의 토큰 수 (현재 예상 2,000~4,000 토큰)
- 이미지 1장 생성 시 Tool call 횟수 (Gemini API + Playwright + Read 등)
- QC 사이클 1회당 토큰 소비
- 대용량 파일 참조 시 토큰 낭비 (image_workflow.py 50KB, dispatch.py 55KB 등)

**토큰 낭비 의심 포인트:**
- 같은 파일을 여러 번 읽기 (노하우 파일, 워크플로우 스펙 등)
- 이미지 바이너리를 컨텍스트에 올리기 (PNG 파일 Read)
- QC 프롬프트가 매 사이클마다 전체 기준을 반복
- Phase 간 핸드오프 시 불필요한 컨텍스트 전달

### 4. 적용 방안 도출

리서치 결과를 우리 아누 시스템에 어떻게 적용할 수 있는지 구체적 방안 작성:
- dispatch.py / team_prompts.py 수정 방향
- 워크플로우 Phase 분리 최적화
- 이미지 생성 파이프라인 효율화
- QC 사이클 토큰 절약
- /compact 자동화 또는 강제 타이밍

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## 출력물

1. **리서치 보고서**: `/home/jay/workspace/memory/reports/task-{id}.md`
   - 웹 서칭 결과 정리 (출처 포함)
   - GitHub 레포 분석 결과
   - 우리 시스템 현황 분석
   - **적용 가능한 방안 우선순위 목록** (효과 크기 × 구현 난이도)

2. **적용 방안 스펙**: `/home/jay/workspace/memory/specs/token-optimization-plan.md`
   - 구체적 구현 방법
   - 예상 토큰 절감률
   - 구현 우선순위

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## 참고 파일
- dispatch.py: `/home/jay/workspace/dispatch.py`
- team_prompts.py: `/home/jay/workspace/prompts/team_prompts.py`
- image_workflow.py: `/home/jay/workspace/prompts/image_workflow.py`
- v2.5 워크플로우: `/home/jay/workspace/memory/specs/image-workflow-v2.5-final.md`