aio-01d4-stu/Last3Mon/75/VIBE-A-TCOST.md

7교시 바이브 코딩 · tcost 정답본

강사용 정답본 · 학생 저장소에는 수업 뒤에 올립니다. 학생용은 VIBE-REQ-TCOST.md(요청서) → VIBE-Q-TCOST.md. 강사가 직접 만든 본: tcost/ (2026-10-28, Claude Code가 아래 SPEC · IMP-PLAN을 보고 직접 씀, 테스트 13개). CLI 에이전트에 아래 요청문을 보내 재지는 않았습니다. 강사 바이브 코딩 시간은 6절에 수업 때 적습니다.

1. Doc/TODO.md 예

# tcost TODO

## 만들고 싶은 것
어느 폴더에서나 `tcost`로 LLM을 부르기 전에 글 · 워크플로우의 토큰과 비용을 계산하고,
테스트 보고서의 실제 사용량을 모아 한 달을 예상하는 도구. 화면(TUI)도, 다른 프로그램용 결과도. OpenAI는 부르지 않음.

## 요청의 말 → 할 일
| # | 요청의 말 | 할 일 | 꼭 · 나중 |
| --- | --- | --- | --- |
| ① | 글 파일의 토큰 · 모델마다 비용 | 토큰 수, 한 번 · 1,000번 | 꼭 |
| ② | 출력도 | 출력 토큰을 가정해 더함 | 꼭 |
| ③ | 단가는 파일로, 날짜 · 출처, 한 달 넘으면 알림 | 단가 파일 · 오래됨 알림 | 꼭 |
| ④ | 워크플로우의 LLM 단계 | 노드 · 모델 · 고정 지시문 토큰 | 나중 |
| ⑤ | 보고서 모으기 | 합 · 평균 · 모델별 · 사람별 · 시간대별 | 꼭 |
| ⑥ | 한 달에 얼마 | 평균 × 하루 × 일하는 날 | 꼭 |
| ⑦ | 두 모델 나란히 | 몇 % 싼지 | 나중 |
| ⑧ | 화면 | 탭 셋 · 막대 | 꼭 |
| ⑨ | 예산이면 하루 몇 번 | 예산 ÷ 한 번 비용 | 나중 |
| ⑩ | 다른 프로그램 · 넘으면 실패 | JSON · 종료 코드 | 나중 |
| ⑪ | 폴더 통째로 | 글 · 워크플로우 · 보고서로 나눔 | 나중 |
| ⑫ | 없는 모델은 0원 아님 | 오류 · 목록 | 나중 |
| 끝 | OpenAI를 부르지 않기 | 토큰은 이 컴퓨터에서, 테스트도 | 꼭 |

## 걱정되는 것
- 내가 센 토큰과 OpenAI가 센 토큰이 다를 수 있다 → 보고서의 prompt_tokens와 비교
- 평균의 분모 (요청 수 · 호출 수)
- 보고서에 usage가 없는 결과 (400 · 429 · 요약)
- 오늘 날짜에 따라 달라지는 테스트

2. Doc/SPEC.md 요점

VIBE-Q의 요구 표(R1~R14)와 같습니다. 학생 SPEC과 비교할 때 자주 빠지는 것:

자주 빠지는 것	왜 필요한가
비용 식 · 반올림을 데이터 API 계약과 같게 (소수 8자리)	보고서의 cost_usd와 나란히 놓으려면
평균은 요청 수로	calls로 나누면 한 달이 작게 나옴 (Lab 03 과제 1)
usage가 없는 결과는 건너뛰고 수를 알림	건너뛴 것을 0원으로 세면 평균이 작아짐
"오늘"을 함수에 넘김	날짜 알림 테스트가 날마다 같게
고정 지시문만 센다고 밝힘	실제 입력(질문 · FAQ 포함)보다 작게 나옴
단가 파일을 패키지에 함께	uv tool install 뒤 다른 폴더에서 단가를 못 찾음

3. Doc/IMP-PLAN.md

tcost/Doc/IMP-PLAN.md — 엔진 1단계(R1 · R2 · R3 · R13) → 엔진 2단계(R5 · R6) → TUI 1단계(R8) → 설치(R14) → 엔진 3단계(R4 · R7 · R12) → 엔진 4단계(R9 · R10 · R11).

4. 요청문 (처음 한 번 + 다음 단계 한 줄)

단계마다 긴 요청문을 쓰지 않습니다. 할 일은 이미 Doc/SPEC.md · Doc/IMP-PLAN.md에 있으니, 에이전트가 그 파일을 읽게 하면 됩니다.

처음 한 번

Doc/SPEC.md 와 Doc/IMP-PLAN.md 를 읽고 체크 안 된 첫 단계만 만들어 줘. uv 프로젝트, 명령 이름 tcost, 코드와 화면 글자는 영어.
끝나면 IMP-PLAN 체크를 표시하고 확인 명령을 알려 줘. 다음 단계는 내가 말할 때까지 하지 마.

그다음 단계마다 (같은 한 줄)

확인했고 commit 했어. 다음 단계.

• 그냥 "계속"만 치면 단계 두세 개를 한꺼번에 하거나 체크 · 확인 명령을 빼먹기 쉽습니다. 이 한 줄은 처음 요청의 약속(한 단계만 · 체크 · 확인 명령 · 멈춤)을 이어 가게 합니다.
• 대화가 길어지면 새 세션에서 처음 요청을 다시 보냅니다. "체크 안 된 첫 단계"부터 이어집니다.
• 에이전트가 단계 내용을 잘못 알았다면, 요청문을 길게 쓰기보다 SPEC · IMP-PLAN을 고치고 다시 시킵니다.

틀렸을 때만 · 고쳐 달라는 요청문 예

무엇이 틀렸나(보인 것) · SPEC의 어느 요구인가 · 어디만 고치나 · 무엇으로 확인하나, 넷을 적습니다.

tcost count 에 --out 100 을 줘도 출력 토큰 비용이 더해지지 않아. SPEC R2 대로 출력 N토큰 × output 단가를 더해야 해.
prices.py 의 cost 만 고치고, tests 에 1,000토큰 · --out 100 · mini → 0.00056 을 넣어 확인해 줘. 다른 파일은 건드리지 마.

5. 결과 확인 (강사 본, 2026-10-28)

요구	확인	결과
R1 · R2	pytest (1,000토큰 · --out 100)	$0.0004 · $0.00056
R3	pytest (확인 + 45일, 날짜 없는 단가표)	알림 둘
R4	tcost workflow reference/baseline-cost.json	Answer 지시문 1,670토큰 (n8n이 잰 답 단계 입력 1,781 중 고정 몫, 나머지 약 110이 질문 · FAQ · 접수 건)
R4	tcost workflow answers/75-lab02-challenge2-long-question.json	Answer 75토큰 · 출력 상한 200, Classify nano
R5 · R6	tcost usage answers --per-day 1000	보고서 23 · 요청 82 · $0.038746 · skipped 26 (요약 · 400 · 429 · 보고서 케이스)
R7	긴 프린터 질문 compare --out 60	mini $0.001141 · nano $0.000598 (48% cheaper)
R8	pytest run_test, tcost reference runs	세 탭, 지시문 19줄 · 보고서 51개
R9	긴 프린터 질문 budget 1.0 --out 60	mini 876번 · nano 1,673번
R10	긴 프린터 질문 count --out 60 --max-usd 0.0003	종료 코드 1
R11	tcost scan . (75일차 폴더)	cases/*.json · .md 문서는 skipped
R12	tcost count x --model gpt-4.1-nano	unknown model 'gpt-4.1-nano' (known: gpt-4.1-mini, gpt-5.4-nano), 종료 코드 2
R13	테스트 13개	네트워크 · 키 없이
R14	uv tool install --editable ., /tmp에서 tcost --help	됨

부르기 전 계산과 실제의 비교 (긴 프린터 질문 6,298자):

	입력 토큰	비용 (mini)
tcost count --out 60 (질문 글만)	2,613	$0.001141
n8n 실제 (Lab 02 과제 1 정답, answers/14)	(질문 + 지시문 + FAQ)	$0.001196

• 풀이 거리: 미리 계산은 질문 글만 셌고, 실제는 지시문 · FAQ가 더해져 조금 더 큽니다. "부르기 전 계산은 하한에 가깝다"는 것, 그래서 tcost workflow(고정 지시문)와 count(질문)를 더해 어림해야 한다는 것을 짚습니다.
• 처음 만든 본은 폴더의 .md를 모두 지시문으로 셌습니다. 75일차 폴더를 열면 실습 문서 · 결과 기록까지 "지시문"으로 나와 쓸 수 없어서, 글 파일을 .txt · .prompt로 좁히고 화면은 폴더 여럿(tcost reference runs)을 받게 바꿨습니다. 요청서의 ⑪ "알아서 나눠"가 무엇을 뜻하는지는 직접 써 봐야 드러난다는 예입니다.

6. 강사 바이브 코딩 (8교시, 수업 때 적음)

주제	요청문 요지	걸린 시간 · 결과
실제와 맞춰 보기	"보고서의 질문 글을 세어 prompt_tokens와 차이를 % 로"
캐시 입력 단가	"cached_tokens 가 있으면 cached input 단가로"
비용 관문 붙이기	"tcost workflow --max-usd 를 tver save 앞에"