# 영어에서:
"Hello, world!" → 4 토큰 (Hello, ',', world, '!')

# 한국어에서 (토큰이 더 많이 소모됨):
"안녕하세요" → 약 3-5 토큰 (문자 단위로 분할)

# 코드에서:
"function add(a, b) { return a + b; }" → 약 15 토큰

# 대략적인 환산:
# 영어: 1 토큰 ≈ 4글자 ≈ 0.75단어
# 한국어: 1 토큰 ≈ 1-2글자
# 코드: 1줄 ≈ 10-20 토큰

하나의 AI 요청에 소모되는 토큰:

┌─────────────────────────┐
│  입력 토큰 (Input)       │ ← 여러분이 보내는 것
│  - 시스템 프롬프트       │   (CLAUDE.md, 설정 등)
│  - 대화 히스토리         │   (이전 대화 내용)
│  - 현재 질문             │   (지금 보낸 메시지)
│  - 파일 컨텍스트         │   (AI가 읽은 파일들)
├─────────────────────────┤
│  출력 토큰 (Output)      │ ← AI가 생성하는 것
│  - AI의 응답 텍스트      │
│  - 생성된 코드           │
│  - 도구 호출 결과        │
└─────────────────────────┘

총 비용 = 입력 토큰 비용 + 출력 토큰 비용
(출력 토큰이 보통 3-5배 비쌈)

# 방법 1: CLI 상태바 확인
# Claude Code 실행 중 하단 상태바에 현재 모델과
# 남은 사용량이 표시됩니다.
# 예: "Opus 4.6 · 78% remaining"

# 방법 2: /cost 명령어
/cost
# → 현재 세션에서 소비한 토큰 수와 비용을 표시

# 방법 3: 세션 시작 시 자동 표시
# Claude Code는 세션 시작 시 구독 플랜과 
# 남은 사용량을 자동으로 보여줍니다.
# 제한에 가까워지면 경고 메시지가 나타납니다.
# 예: "⚠️ You're approaching your daily usage limit"

# 방법 4: 웹 대시보드
# https://console.anthropic.com/
# → Settings → Usage 탭에서 일별 토큰 사용 그래프 확인
# (API 종량제 사용자에게 가장 유용)

# 방법 1: ChatGPT 웹에서 확인
# https://chatgpt.com/ → 설정 → 사용량

# 방법 2: API 대시보드
# https://platform.openai.com/usage
# → 일별/월별 토큰 사용량 그래프

# 방법 3: CLI에서
# Codex는 세션 중 사용량 표시기 제공

# 방법 1: Google AI Studio
# https://aistudio.google.com/
# → 사용량 탭

# 방법 2: CLI에서 표시
# 무료 티어의 경우 남은 요청 수 표시

# 방법 3: Google Cloud Console (API 종량제)
# https://console.cloud.google.com/
# → API & Services → Usage

# Claude Code 제한 메시지 예시:
"You've reached your usage limit. 
Your limit will reset in approximately 2 hours."

"Rate limit exceeded. Please wait before making 
another request."

# Codex 제한 메시지 예시:
"You've reached your message limit for this period.
Your limit resets in 3h 24m."

"Switching to a smaller model due to usage limits."

# Gemini CLI 제한 메시지 예시:
"Daily quota exceeded. Please try again tomorrow."

"Rate limit: 1,000 requests per day on free tier.
Upgrade for more."

# Claude Code 제한 걸림 → Gemini CLI로 전환
gemini
> "이전에 Claude Code에서 작업하던 프로젝트야.
> CLAUDE.md를 읽어서 프로젝트 맥락을 파악하고,
> src/components/HandTracker.tsx를 수정해줘."

# CLAUDE.md에 프로젝트 정보가 잘 정리되어 있으면
# 다른 AI도 바로 작업을 이어갈 수 있습니다!

# Claude Code에서 경량 모델 사용
claude --model claude-sonnet-4-20250514
# Sonnet은 Opus보다 토큰 소모가 적음

# Codex에서 경량 모델 사용
# config.toml에서:
model = "o4-mini"
# o4-mini는 GPT-5.4보다 빠르고 저렴

# Gemini에서 경량 모델 사용
# Flash 모델은 Pro보다 훨씬 저렴
# 무료 티어에서도 Flash 사용 가능

# Claude Code에서 대화가 길어지면:
/compact

# 이 명령은 현재까지의 대화를 요약하여
# 토큰 사용량을 크게 줄여줍니다.
# 
# 적용 시점:
# - 대화가 20-30턴 이상 진행됐을 때
# - "토큰이 부족합니다" 경고가 보일 때
# - 새로운 주제로 넘어가기 전

# 나쁜 예시 (불필요하게 긴 프롬프트):
"안녕하세요, 제가 지금 MediaPipe를 사용해서 
프로젝트를 만들고 있는데요, 아시다시피 
MediaPipe는 Google이 만든 건데, 음... 
제가 하고 싶은 것은 손 인식을 하고 싶은 건데,
혹시 코드를 좀 봐주실 수 있을까요?
잘 안 되는 것 같아서요..."
# → 약 100 토큰 소모

# 좋은 예시 (간결하고 명확):
"HandTracker.tsx의 onResults 콜백에서
landmarks가 undefined일 때 에러 발생.
null check 추가해줘."
# → 약 30 토큰 소모

# 나쁜 예시 (한 번에 모든 것을 요청):
"MediaPipe 손 인식 + OSC 전송 + Ableton 제어 +
UI 디자인 + 에러 처리 + 테스트 코드까지 
전부 만들어줘"
# → 매우 많은 출력 토큰 소모
# → 결과물 품질도 낮아질 수 있음

# 좋은 예시 (단계별 요청):
# 요청 1: "MediaPipe 손 인식 모듈만 만들어줘"
# 요청 2: "잘 됐어. 이제 OSC 전송 모듈 추가해줘"
# 요청 3: "두 모듈을 연결하는 코드 작성해줘"
# → 각 단계에서 검증 가능
# → 총 토큰은 비슷하지만 품질이 높음

# AI가 읽는 파일이 많을수록 입력 토큰이 증가합니다.

# 나쁜 예시:
# 프로젝트에 node_modules, .git, 빌드 파일이 포함되어
# AI가 불필요한 파일까지 읽음

# 좋은 예시:
# .gitignore가 잘 설정되어 있으면 AI도 불필요한 파일을 건너뜀

# .gitignore에 추가해야 할 것들:
node_modules/
.next/
dist/
build/
*.log
.env

# 작업별 추천 모델:

# 간단한 작업 (경량 모델로 충분):
# - 오타 수정
# - 간단한 함수 작성
# - 파일 이름 변경
# - 주석 추가
# → Claude Sonnet, o4-mini, Gemini Flash

# 복잡한 작업 (고급 모델 필요):
# - 전체 아키텍처 설계
# - 여러 파일에 걸친 리팩토링
# - 복잡한 버그 디버깅
# - 성능 최적화
# → Claude Opus, GPT-5.4, Gemini 2.5 Pro

# 새 대화를 시작해야 할 때:
# 1. 주제가 완전히 바뀔 때
#    (MediaPipe 작업 → CSS 디자인 → 새 세션)
#
# 2. 대화가 30턴 이상 진행됐을 때
#    (오래된 맥락이 토큰을 소모)
#
# 3. AI가 이전 지시사항을 잊어버릴 때
#    ("아까 말했잖아"를 반복하게 되면 새 세션)
#
# 새 세션 시작 전 체크리스트:
# ✓ 중요한 결정사항이 CLAUDE.md에 기록되었는가?
# ✓ 현재 작업 상태가 Git에 커밋되었는가?
# ✓ 다음 세션에서 이어갈 작업이 명확한가?

매일 확인:
□ 오늘 남은 사용량 확인 (대시보드 또는 CLI)
□ 중요한 작업을 먼저 처리 (사용량 여유 있을 때)

세션 시작 시:
□ 프로젝트 지침 파일(CLAUDE.md) 최신 상태 확인
□ 이전 세션의 작업이 Git에 커밋되었는지 확인
□ 오늘의 작업 목표 명확히 정리

세션 중:
□ 대화가 길어지면 /compact 사용
□ 간단한 작업은 경량 모델로 전환
□ 한 번에 하나씩 단계별로 요청

세션 종료 시:
□ 작업 결과 Git 커밋
□ 중요한 결정사항 지침 파일에 기록
□ 다음 세션 작업 계획 메모