랩(Labs)이 당신이 토큰을 사용할 때 더 많은 수익을 올린다는 것은 비밀이 아닙니다. 하지만 당신의 회사는 더 많은 제품을 출시하고 유료 고객을 확보할 때 승리합니다.
카지노 비유가 완벽한 것은 아닙니다. 카지노는 제로섬 게임을 기반으로 하지만, AI 에이전트는 실제 가치를 창출할 수 있습니다: diff, 버그 수정, 기능, 절약된 오후 시간 등. 그러나 인센티브는 비슷합니다. 랩은 당신이 지는 것을 원하지 않습니다. 그들은 당신이 계속 플레이하기를 원할 뿐입니다: 더 많은 컨텍스트, 더 많은 사고, 더 많은 재시도, 더 많은 에이전트를 동시에 실행하는 것. 당신의 이상적인 도구는 문제를 해결하고 방해가 되지 않는 것입니다. 사용량에 따라 과금되는 도구는 세션을 유지하는 데 보상을 받습니다.
바로 그것이 토큰 카지노입니다: 지출을 진전처럼 느끼게 하는 메커니즘에 감싸인 유용한 소프트웨어. 그것은 가장 오래된 책의 기술로 시작됩니다: 돈을 추상화하는 것.
기법 1: 달러가 아닌 칩
당신은 달러를 쓰지 않습니다. 토큰을 씁니다.
토큰은 포커 칩과 같습니다. 당신과 가격 사이에 한 겹을 두면, 더 이상 실제 돈처럼 느껴지지 않습니다. 100달러 포커 칩은 1달러 칩과 똑같이 느껴집니다. 마찬가지로, 랩의 핵심 목적은 당신이 /goal 실행을 트리거할 때 달러에 대해 생각하지 않게 하는 것입니다.
기법 2: UI는 슬롯머신이다
저는 처음 코딩을 시작했을 때부터 중독성 있는 제품 디자인의 심리학에 집착해 왔습니다. Facebook이나 Snap과 같은 소셜 미디어 앱은 10년 동안 이 점을 잘 해왔지만, 다음에는 Codex와 Claude Code의 TUI를 지켜보세요. 토큰 카운터가 올라갑니다. 작은 "생각 중..." 애니메이션이 움직입니다. 에이전트가 작업하는 모습을 보는 것이 기분 좋습니다.
요즘에는 이런 전체 스타일이 있습니다: 레트로 터미널, 펄스 상태 표시줄, 스피너 동사가 발사되고, 실시간 토큰 및 실행 시간 카운터 등, 모두 당신을 "흐름" 속에 유지한다고 칭송받습니다. 카지노와 비슷하게, 벽에는 시계가 없습니다. 랩은 당신이 얼마나 많은 돈을 썼는지 쉽게 알 수 있도록 만들 필요가 없습니다. Microsoft의 새로운 "Scout" 어시스턴트에 대한 내부 문서는 첫 번째 목표를 일반 텍스트로 명시했다고 알려졌습니다: 사람들을 중독시키는 것.
기법 3: 쓴 돈이 자랑거리다
X에서 주목해 보면, 그들은 이미 지출을 점수이자 자랑할 거리로 만들고 있습니다.
Codex "프로필"은 토큰 리더보드를 보여줍니다: 평생 토큰, 최고 토큰, 연속 사용 기록. 그것은 작업을 출시하는 것이 아니라 토큰을 태우는 것에 보상을 줍니다. 작년 OpenAI DevDay에서 OpenAI는 Cognition과 같은 1조 토큰 사용자에게 상을 수여했습니다.
이러한 상은 재미있고 귀엽지만, 당신의 재무팀은 이 영수증이 쌓여가고 있다는 것을 깨닫고 있습니다. Uber는 2026년 AI 예산 전체를 4개월 만에 소진했다고 알려졌습니다. Microsoft는 약 10만 명의 엔지니어로부터 Claude Code를 회수했다고 알려졌습니다.
틸트(tilt)에 빠지다
전 Codex 엔지니어인 Calvin French-Owen은 모든 실행이 약간의 도박처럼 느껴진다고 말했고, 포커 테이블과 책상 앞에서 너무 많은 밤을 보낸 사람으로서 저도 전적으로 동의합니다. 보통 이렇게 진행됩니다. 에이전트가 실패합니다. 다시 시도합니다. 더 나빠집니다. 다시 시도합니다. 더 나빠집니다. 포기하고, 틸트되어, 새 세션을 열고 프롬프트를 바꿉니다: 더 큰 모델, 더 많은 사고, 더 깨끗한 컨텍스트.
이 시점에서 저는 거의 직접 코드를 작성하지 않습니다. 다시 테이블로 돌아갑니다. 손실을 쫓고, 끊임없이 그렇게 합니다. 그리고 제가 아는 모든 사람도 그렇습니다.
실행은 저렴해지고 있다
좋은 제품 개발은 한때 세 가지가 필요했습니다: 긴밀한 정렬과 뛰어난 팀의 빠른 실행. 실행은 비용이 많이 드는 부분이었기 때문에, 그것을 위해 사람을 고용했습니다.
AI는 실행을 거의 무료로 만들었습니다. 이제 누구나 점심때까지 작동하는 앱을 가질 수 있습니다. 하지만 동시에 팀이 무언가를 만들기 전에 정렬하도록 강요했던 압박을 제거했습니다. 그 결과는 거의 아무도 사용하지 않는, 아마도 몇 주 동안 고칠 보안 허점으로 가득한 반쯤 작동하는 앱들의 묘지입니다.
이 그림자 비용은 토큰 미터기에 절대 나타나지 않습니다. 모두가 토큰이 저렴하고 더 저렴해지고 있다고 말하지만, 실제로 돈이 들어가는 곳은 바로 그 엉망진창입니다: 버그, 재작업, 아무도 소유하지 않은 반쯤 만들어진 것들.
망하지 않는 방법
이 글의 목표는 AI에 덜 쓰라고 말하는 것이 아닙니다. 이 글의 목표는 하우스(house)가 항상 이긴다는 사실을 인지하게 하는 것입니다. 더 많은 회사가 원시 입력(raw input)뿐만 아니라 모든 에이전트 실행의 결과에 대해 생각하는 데 시간을 투자해야 합니다. 두 가지 아이디어를 남깁니다:
- 먼저 에이전트를 정렬하세요. 좋은 팀은 코드를 작성하기 전에 계획합니다. 20개의 에이전트를 풀어놓고 나중에 엉망을 치우게 놔두면, 청구서가 치솟습니다. 더 나은 조정에 관한 흥미로운 아이디어는 이 글에서 찾을 수 있습니다.
- 결과에 따라 지불하세요. 당신의 인센티브와 일치하는 AI 공급업체를 선택하세요. 가능하다면 원시 토큰이 아닌, 당신에게 관련된 결과에 따라 가격을 책정하는 공급업체를 선택해야 합니다. 고객 지원 분야의 Sierra와 판매 계약 분야의 Crosby가 좋은 초기 예시입니다.
마지막으로, 하루가 끝나면 랩은 당신에게 칩을 팔고 있다는 것을 기억하세요. 그리고 당신에게 중요한 유일한 것은 당신이 무엇을 들고 나오는가입니다.
