LLM 토큰 비용을 최대 95% 절감 — 같은 컨텍스트를 다시 보내는 데 그만 지불하세요
당신의 AI는 매번 파일 전체를 읽을 필요가 없습니다. MemoryLake는 영구 메모리 레이어로, 각 문서를 한 번만 처리한 다음 모델이 실제로 필요한 약 5%만 가져옵니다 — 매번 파일 전체와 대화 기록을 컨텍스트 윈도우에 밀어 넣는 대신에요. 입력 토큰이 줄고, 비용이 낮아지며, 사용 한도에 훨씬 늦게 도달합니다.
왜 토큰이 사라지는가
"내 AI가 너무 비싸다"는 문제는 거의 같은 근본 원인에서 나옵니다: 매 턴마다 컨텍스트 전체가 다시 전송됩니다. 두 부류는 다르게 느끼지만 — 누수는 동일합니다.
개발자 및 AI 에이전트용
- 에이전트의 각 단계가 95%가 무관해도 전체 파일과 이전 컨텍스트를 다시 로드합니다.
- 멀티 에이전트와 장시간 루프가 최악입니다: 토큰을 태우는 에이전트, 멀티 에이전트 토큰 비용, 에이전트 컨텍스트 비용.
- 코딩 도구에서는 Claude Code 토큰 사용량, Cursor 토큰 사용량, Codex 크레딧 소모로 나타납니다 — 모델이 세션마다 저장소를 다시 읽기 때문입니다.
일상적인 AI 사용자용
- 같은 배경을 계속 다시 설명하고 같은 파일을 계속 다시 업로드합니다.
- 긴 대화는 ChatGPT 컨텍스트 윈도우 한도, Claude 사용 한도, Cursor 사용 한도에 부딪힙니다 — 보통 작업 도중에요.
- "메모리 가득 참"과 잘린 스레드가 정작 중요한 순간에 흐름을 끊습니다.
MemoryLake는 증상이 아닌 원인을 공략합니다: 모델에 더 적게 보내기 — 같은 것을 반복해서 보내지 않기.
MemoryLake가 토큰을 줄이는 방법
한 번만 처리
PDF, Word, Excel, PowerPoint, 이미지, CSV, Markdown을 넣으세요. 각 파일은 매 요청이 아니라 한 번만 파싱·색인됩니다.
정밀하게 회수
AI가 무언가 필요할 때 MemoryLake는 정밀 회수로 관련 구절만 반환합니다 — 데이터의 일부만 LLM에 도달합니다.
절감이 누적됨
파일이 클수록, 자주 접근할수록 더 많이 절감됩니다 — "모든 것을 컨텍스트에 밀어 넣기"의 정반대입니다.
더 큰 프롬프트 대신 메모리 레이어
호출당 더 적은 지출
문서를 한 번 읽는 비용만 지불하고 이후로는 저렴하게 영구 재사용.
정밀 회수
관련 청크만 모델에 도달해 컨텍스트 윈도우 사용량과 프롬프트 크기를 줄입니다.
스택 전반에서 작동
MCP로 Claude, ChatGPT, Claude Code, Cursor, Codex, OpenClaw, Hermes 및 모든 MCP 클라이언트에 연결.
세션 간 메모리
대화, 세션, 심지어 서로 다른 AI 사이에서도 파일 재업로드와 컨텍스트 재설명을 멈춥니다.
멀티모달 캡처
PDF, Office 문서, 이미지, 스프레드시트가 일회성 업로드가 아닌 재사용 가능한 메모리가 됩니다.
통제권은 당신에게
무엇이든 확인·내보내기·삭제 가능. 아키텍처에 의한 프라이버시.
라이브 계산기로 본 실제 절감
토큰 절감 계산기 예시: 100페이지 문서를 월 약 375회 읽고, 접근당 약 5%가 관련되며, Claude Haiku 4.5(입력 100만 토큰당 $1) 기준.
| 지표 | MemoryLake 없이 | MemoryLake 사용 |
|---|---|---|
| 월간 LLM 비용 | $30.00 / 월 | $1.50 / 월 |
| 월간 절감 | — | $28.50 (95% 절감) |
| 연간 절감 | — | $342.00 |
| MemoryLake 사용량 | — | 약 156K 토큰/월 (Free — 300K 이내) |
토큰 비용의 양쪽 모두를 위해 설계됨
개발자 및 AI 에이전트용
더 큰 프롬프트가 아니라 에이전트에 메모리 레이어를 주세요. MemoryLake는 MCP로 연결되어 도구가 필요한 것만 회수합니다 — 빌드 방식을 바꾸지 않고요.
- 세션마다 저장소와 문서를 다시 넣는 것을 멈추세요.
- "모든 것을 컨텍스트에 쏟아붓기"를 회수로 대체하세요.
- Codex나 Claude Code 한도에 도달하는 시점을 뒤로 미루세요.
일상적인 AI 사용자용
같은 파일을 다시 업로드하고 자신을 다시 설명하는 것을 멈추세요. MemoryLake는 대화와 기기 전반에서 문서와 컨텍스트를 기억해 대화를 짧게 유지합니다.
- 더 이상 "파일을 다시 업로드"하지 않아도 됩니다.
- 더 이상 대화마다 배경을 다시 설명하지 않아도 됩니다.
- 컨텍스트 윈도우와 사용 한도에 훨씬 덜 도달합니다.
5분 만에 설정
- 1
프로젝트 생성
가입하고 MemoryLake에서 프로젝트를 생성하세요 (Free 플랜: 월 300,000 토큰).
- 2
메모리 추가
Document Drive에 파일을 업로드하세요 — PDF, Word, Excel, PowerPoint, 이미지, Markdown.
- 3
MCP Server로 연결
ChatGPT, Claude, Claude Code, Cursor, Codex, OpenClaw 또는 모든 MCP 지원 클라이언트에서 MemoryLake를 MCP 커넥터로 추가하세요.
- 4
API Key로 인증
클라이언트가 자격 증명을 요구하는 곳에서 API Key ID, Secret, Endpoint(Bearer 인증)를 사용하세요.
- 5
평소처럼 질문
이제 AI는 파일 전체를 다시 로드하지 않고 메모리에서 필요한 것만 회수합니다. 토큰 수가 줄어드는 것을 확인하세요.
"모든 것을 컨텍스트에 밀어 넣기" vs. MemoryLake
| 기본 (전부 재전송) | MemoryLake 사용 | |
|---|---|---|
| 파일 접근당 토큰 | 매번 전체 파일 | 관련된 약 5%만 |
| 사용량 증가에 따른 비용 | 호출마다 상승 | 평탄해짐 — 한 번 읽고 저렴하게 재사용 |
| 파일 재업로드 | 세션마다 수동 | 한 번 저장, 자동 회수 |
| 컨텍스트 재설명 | 대화마다 반복 | 대화와 도구 전반에 지속 |
| 멀티 에이전트 워크플로 | 각 에이전트가 전부 다시 읽음 | 공유 메모리, 필요 시 회수 |
| 컨텍스트 윈도우 압박 | 빠르게 차고 잘림 | 가볍게 유지 |
| 사용 한도 | 일찍, 자주 도달 | 크게 뒤로 밀림 |
자주 묻는 질문
이 "토큰"이 암호화폐 토큰인가요?
아니요. 여기서 "토큰"은 LLM 토큰 — 모델이 읽고 쓰는 텍스트 단위이자 과금 대상입니다. MemoryLake는 당신이 소비하는 토큰 수를 줄입니다.
MemoryLake는 실제로 어떻게 토큰 사용량을 줄이나요?
각 파일을 한 번 처리한 다음 요청마다 관련 부분만 회수합니다 — 매번 문서 전체를 컨텍스트 윈도우에 로드하는 대신에요. 입력 컨텍스트가 줄면 = 과금 토큰이 줄어듭니다.
Claude Code / Cursor / Codex 토큰 및 사용 한도에 도움이 되나요?
네. 이 도구들은 세션마다 파일과 컨텍스트를 다시 읽습니다. 필요한 것만 회수하면 토큰 사용량이 낮아지고 사용 한도나 크레딧 한도에 도달하는 시점이 뒤로 밀립니다.
AI 에이전트와 멀티 에이전트 워크플로에서 작동하나요?
네 — 거기서 가장 큰 효과를 냅니다. 장시간 및 멀티 에이전트 루프는 끊임없이 컨텍스트를 재전송합니다. 공유 메모리 레이어가 에이전트 및 멀티 에이전트 토큰 비용을 줄입니다.
코드나 모델을 변경해야 하나요?
아니요. MemoryLake는 MCP로 연결되며 30개 이상의 모델(Claude, GPT, Gemini, DeepSeek, Qwen 등)과 작동합니다. 기존 설정을 그대로 유지하세요.
실제로 얼마나 절감할 수 있나요?
파일 크기와 접근 빈도에 따라 다릅니다. 계산기 예시(100페이지 문서를 월 약 375회 읽음)에서 월간 LLM 비용이 $30.00에서 $1.50으로(95%) 떨어졌습니다. 자신의 수치로 계산기를 실행해 보세요.
무료 플랜이 있나요?
네 — Free 플랜에서 월 300,000 토큰. Pro는 $19/월(620만 토큰), Premium은 $199/월(6600만 토큰)입니다.