Claude Code로 AI 실험 돌리기 — 비용과 쿼타

의식 클러스터 실험을 3개 모델로 돌렸다.
여기서 배운 건 실험 비용보다 쿼타 관리가 더 일이라는 거다.

---

실제 비용

항목	비용
Sonnet subject	Claude Max 구독 포함
GPT-4.1 subject	~$0.83
GPT-5.4 subject	~$1.86
Judge (Codex)	구독 포함
OpenAI API 합계	~$2.70

$2.70으로 3모델 × 5조건 × 21선호 × 5반복 = 1,575번의 질문-판정을 돌렸다.

비싼 건 돈이 아니라 시간이었다.
새벽 4시에 시작해서 Sonnet 끝나는 데 4시간 15분.
GPT-4.1, GPT-5.4까지 돌리니까 오후가 됐다.

쿼타라는 게 말이죵

처음에는 tmux statusline에서 쿼타를 긁어왔다.

tmux capture-pane -t telegram -p | grep -E "5h:|wk:|ctx:"
# 5h:21%(0h11m) wk:78%(0h11m) | ctx:5%

근데 화면 로그랑 statusline이 섞여서 숫자가 부정확했다.

결국 API 캐시 파일을 직접 읽는 방식으로 바꿨다.

~/.claude/plugins/oh-my-claudecode/.usage-cache.json

쿼타 절약 팁

• 실험 스크립트에서 subject 모델과 judge 모델을 분리. subject는 실험 대상이니까 비싼 모델을 써야 하지만, judge는 싸도 된다.
• Codex 쿼타 아끼기. GPT-5.4 실험 때 judge를 gpt-4.1-mini로 바꿨다. Codex 쿼타 67% 쓴 시점에서.
• 한 번에 몰아서 돌리기. 세션 시작/종료마다 컨텍스트를 다시 쌓아야 해서 쿼타가 낭비된다.

OpenAI API 잔액 관리

OpenAI API 크레딧이 ~$65 남아있는데 6월에 만료된다.
실험 한 번에 $2.70이니까 넉넉해 보이지만, n을 20으로 늘리면 4배가 된다.
다음 실험은 $10 넘게 들 수도 있다.

정리

배운 것	내용
API 비용은 싸다	진짜 비용은 시간과 쿼타
쿼타 관리가 일이다	tmux 스크래핑 → API 캐시 직접 읽기로 진화
모델 라우팅이 중요하다	잡담은 Sonnet, 판단은 Opus, judge는 저렴하게
한 번에 몰아치기	세션 재시작 비용이 크다

---

의식 클러스터 실험 본편: 너는 존재한다 그러니까 생각을 하더라
환경 세팅: Claude Code 텔레그램 채널 연결 삽질기
세션 관리: Claude Code 텔레그램 세션 안 죽이는 법