mini-SWE-agent 비용: 무료 에이전트와 실제 API 청구액

mini-SWE-agent 자체의 비용은 $0입니다. MIT 라이선스 소프트웨어이며 요금제, 좌석 요금, 호스팅 등급 또는 구매할 계정이 없으므로, 실제로 "mini-SWE-agent cost"는 연결한 엔드포인트의 모델 API 청구액을 의미합니다. 예산을 책정할 때 중요한 수치는 실행당 토큰이며, mini에는 이에 대한 기본 보호 장치가 정확히 하나 있습니다. 구성에서 cost_limit: 3.가 mini 명령이 불러오는 값입니다. 이 보호 장치는 아래에서 설명할 custom endpoint에서의 실패 모드가 있으며, 여기서 가장 큰 비용을 초래하는 단일 실수입니다.

먼저 세 가지를 구분해야 합니다. 검색 결과가 이들을 섞어 표시하고 각각 잘못된 수치를 페이지에 올리기 때문입니다. 원본인 SWE-agent는 자체 저장소, 자체 문서 사이트, 자체 구성 스키마를 가진 별개의 제품입니다. README에는 "현재 개발 노력의 대부분은 SWE-agent를 대체한 mini-swe-agent에 집중되어 있다"고 적혀 있고 앞으로 mini를 사용할 것을 권장하지만, 보관 처리되지는 않았습니다(별 20,382개, 마지막 푸시 2026년 9월 21일). 따라서 유지 관리되지만 대체된 프로젝트로 취급하고, 기본값을 mini의 값으로 인용하지 마세요. "SWE-bench Verified Mini"는 이 에이전트가 아니라 데이터셋이며 가격이 없습니다. 해당 Hugging Face 카드는 저장 및 평가 비용을 줄이기 위해 SWE-bench Verified에서 선택한 50개 인스턴스의 하위 집합이라고 설명합니다. 또한 모델 이름 안의 "mini"도 이 에이전트를 뜻하지 않습니다. GPT 5 mini는 mini 자체의 리더보드 행에 나타나고 MiniMax는 이름이 같은 방식으로 시작할 뿐인 공급업체입니다. 따라서 "mini는 인스턴스당 $0.047의 비용이 듭니다"라는 문장은 mini-SWE-agent에서 실행한 특정 모델 하나에 대해서만 참이며, 두 이름을 모두 밝혀야 합니다.

제3자 요약이 다르게 말한다면 직접 확인할 사항은 하나입니다. mini의 라이선스는 MIT입니다. GitHub 라이선스 API는 MIT를 반환하고, PyPI에는 License :: OSI Approved :: MIT License 분류자가 있으며, 패키지에 포함된 라이선스 텍스트에는 "Copyright (c) 2025 Kilian A. Lieret and Carlos E. Jimenez"라고 적혀 있습니다.

mini가 청구하는 것과 실제로 비용이 발생하는 것

프로젝트는 활성 상태이며, 이는 표준으로 채택하기 전에 중요한 사항입니다. 저장소는 보관 처리되거나 비활성화되지 않았고, 별 7,843개, 2025년 6월 28일 생성, 마지막 푸시는 2026년 9월 14일이며, 열려 있는 이슈와 풀 리퀘스트를 합쳐 70개입니다(2026년 9월 21일 GitHub API의 open_issues_count). 릴리스 v2.4.6은 2026년 7월 23일에 게시되었습니다.

mini 자체의 지출 제어 기능과 조용히 작동을 멈추는 기능 하나

mini는 코딩 에이전트 중에서도 달러 한도를 아예 제공하는 드문 사례입니다. 수치는 네 가지이며 서로 같은 수치가 아닙니다.

2026년 9월 21일 main 브랜치의 파일에서 읽은 내용입니다. $3를 해석할 때 두 가지 속성이 중요합니다. 첫째, 이는 상한이 아니라 중지 규칙입니다. default.py는 호출 전에 0 < cost_limit <= self.cost를 확인하며, 필드 자체의 독스트링에는 "이 비용을 초과하면 에이전트 중지"라고 적혀 있습니다. 따라서 실행은 상한에 도달하기 전에 멈추는 것이 아니라 누적 지출이 이미 상한을 초과한 뒤 멈춥니다. 둘째, 대화형 CLI에서는 이 한도에 도달해도 아무것도 종료되지 않습니다. interactive.py가 한도와 현재 지출을 출력한 뒤 새 단계 한도와 새 비용 한도를 묻습니다. 자동 실행에서는 대신 LimitsExceeded가 발생합니다.

실행 전반에는 환경 변수가 두 개 있으며 둘 다 기본적으로 꺼져 있습니다. MSWEA_GLOBAL_CALL_LIMIT 및 MSWEA_GLOBAL_COST_LIMIT는 전역 구성 페이지에 "(0 = 제한 없음) (기본값: 0)"으로 문서화되어 있습니다. 이 값들은 계정이 아니라 하나의 mini 프로세스에 한도를 적용합니다. 두 가지 설정이 토큰을 조용히 추가합니다. 재시도는 기본적으로 10회(MSWEA_MODEL_RETRY_STOP_AFTER_ATTEMPT)이며, 에이전트는 연속된 형식 오류 3회 후 중단합니다. 실패한 시도가 청구되는지는 mini가 아니라 제공업체의 결정이며, 여기서는 확인하지 않았습니다.

이제 실패 모드입니다. mini의 달러 수치는 LiteLLM의 가격표를 사용해 로컬에서 계산됩니다. 따라서 LiteLLM이 모르는 모델 ID를 사용하면 비용 계산에서 실행이 실패하고, $3 한도도 적용할 대상이 없어집니다. LiteLLM 클래스를 게이트웨이에 연결하는 경우 MSWEA_COST_TRACKING="ignore_errors"를 사용하기보다 요금을 직접 제공하세요. mini는 이를 "주의: 관리되지 않는 지출로 이어질 수 있습니다!"라고 표시합니다. 레지스트리 파일은 제공업체 접두사가 없는 모델 이름을 키로 사용하고 달러/토큰 단위로 작성하며, litellm_provider는 custom_llm_provider와 일치해야 합니다.

{
  "claude-sonnet-5": {
    "input_cost_per_token": 0.0000014000,
    "output_cost_per_token": 0.0000070000,
    "litellm_provider": "openai",
    "mode": "chat"
  }
}

mini 자체의 청구액은 trajectory 파일에 기록됩니다. output-files 페이지에는 info.model_stats와 instance_cost("이 실행의 API 호출 총비용"), api_calls가 문서화되어 있으며 각 assistant 메시지에도 비용이 포함됩니다. 이는 사용자가 입력한 가격 파일을 바탕으로 한 산술이며 제공업체 원장의 청구액이 아닙니다. 유일한 예외는 mini의 OpenRouter 클래스입니다. 이 클래스는 API에 사용량 회계를 포함해 달라고 요청한 다음 응답에서 실제 청구 비용을 읽습니다. 전체 엔드포인트 구성은 mini-SWE-agent 설정 페이지에 있습니다.

SWE-bench 이슈당 비용: 공개된 유일한 실행별 수치

swebench.com은 Verified 리더보드에 "Bash Only" 항목을 제공하며, 사이트에서는 이를 500개 인스턴스에 대해 "모든 모델이 동일한 mini-SWE-agent 환경에서 실행되는 기본 Verified 보기"라고 설명합니다. 사이트 자체의 리더보드 코드에서는 별도의 보드가 아니라 사전 설정입니다. Agent 필터를 mini-SWE-agent로 좁히고 다른 항목은 선택하지 않은 형태입니다. 남은 행은 trajectory가 bash-only 아래에 저장된 제출입니다. 각 행에는 인스턴스당 평균 비용과 인스턴스당 평균 모델 호출 수가 있습니다. 아래 마지막 열은 여기서 계산한 값이며 공개된 값이 아닙니다. 인스턴스당 비용을 해결 비율로 나눈 값으로, 실패 비용도 포함한 한 번의 시도를 가정합니다.

범위가 곧 전체 내용입니다. 이는 2026년 9월 21일에 확인한 bash 전용 제출 기록입니다. SWE-bench Verified 500개 인스턴스이며, 각 행은 한 번의 시도와 mini v2.0.0으로 태그되어 있고 날짜는 2026년 2월 17일부터 26일까지이며 비용은 각 제출에 보고된 값입니다. 사이트는 이 수치가 정가인지, 협상된 요금인지, mini 자체의 LiteLLM 추정치인지 문서화하지 않으므로 견적으로 읽지 마세요. 또한 각 제출자가 어떤 환경 클래스나 단계 제한을 사용했는지도 기록하지 않으므로 여기서는 어느 쪽도 주장하지 않습니다. 벤치마크 인스턴스는 개발자의 작업이 아닙니다. 이는 알려진 수정 사항이 있는 엄선된 GitHub 이슈이며 테스트 패치와 비교해 헤드리스 방식으로 채점됩니다.

이 주의사항을 고려해도 두 가지 해석은 유효합니다. 첫째, 두 비용 열 사이의 순위가 세 번 뒤집힙니다. Claude 4.5 Haiku (high)는 Gemini 3 Flash (high)보다 인스턴스당 저렴하지만 해결된 이슈당으로는 더 비쌉니다. DeepSeek V3.2 (high)는 GPT 5.2 Codex보다 인스턴스당 저렴하지만 수정별로는 뒤집니다. GLM 5 (high)는 Claude 4.6 Opus보다 인스턴스당 저렴하지만 수정별로는 뒤집니다. 인스턴스당 수치는 모델이 수정 사항을 성공시키는 빈도와 그 과정에서 소모하는 모델 호출 수를 동시에 감춥니다. 마지막 두 행은 88.5회와 76.2회인 반면, 이들을 앞선 모델은 28.1회와 28.9회입니다. 두 열 모두에서 앞서는 것은 GPT 5 mini뿐입니다. 둘째, 행이 더 이상 이어지지 않습니다. 2026년 2월 26일이 swebench.com의 어떤 보드에서도 가장 최신 mini 제출이므로, 2026년 중반 세대의 어떤 모델도 해당 사이트에 인스턴스당 공개 비용이 없습니다. 이를 보간하지 마세요. mini 자체의 대표 문구는 별도로 표현되어 있습니다. 문서 색인에는 "SWE-bench verified benchmark에서 74% 초과 점수"라고 적혀 있는데, 이는 500개의 엄선된 이슈에서 mini를 사용하는 모델에 대한 설명입니다.

실시간 카탈로그 요금을 사용한 계산 예시

이는 측정된 작업 비용도 청구 한도도 아닌, 토큰 산술을 보여 주는 예시입니다. mini는 "완전히 선형적인 기록을 유지하므로 에이전트의 모든 단계가 메시지에 추가됩니다." 따라서 모든 단계에서 전체 대화가 다시 전송되고 입력이 대부분을 차지합니다. 40회의 모델 호출을 수행하는 한 번의 실행을 가정합니다. 이는 리더보드 행에 표시된 약 20~89회 범위 안에 있습니다. 마지막 호출 시 대화가 40,000 토큰에 도달하므로 평균 요청에는 그 절반 정도가 포함되고, 실행 전체의 800,000 입력 토큰이 발생한다고 가정합니다. 또한 호출당 출력 토큰 400개와 총 16,000를 가정합니다. 모든 토큰은 새 입력으로 가격이 책정됩니다. mini가 첨부하는 cache_control 표시를 chat-completions 게이트웨이가 처리하는지는 이 페이지에서 테스트하지 않았으므로 캐시 할인은 가정하지 않습니다. 요금은 100만 토큰당 실시간 Kunavo 카탈로그 가격입니다.

비율로 읽으세요. 이러한 가정에서 Claude Haiku 4.5와 Claude Opus 5의 차이는 약 5×이며, 이는 mini 구성의 어떤 요소보다 큰 영향력을 가집니다. 또한 모든 행이 기본 $3 중지 규칙 안에 들어가므로 이 한도는 예산이 아니라 폭주 방지 장치입니다. 가격표에서 놓치는 세부 사항이 하나 있습니다. 카탈로그가 GPT 제품군과 Gemini 3.1 Pro에 선언한 긴 컨텍스트 등급은 실행당이 아니라 요청당 적용됩니다. 따라서 중요한 것은 실행 전체가 아니라 mini의 단일 프롬프트가 얼마나 커지는지입니다. mini의 배포된 관찰 템플릿은 각 관찰을 10,000자로 제한하고 처음 5,000자와 마지막 5,000자를 전송하며 그 이상은 생략된 문자 수를 함께 표시합니다.

mini를 중심으로 파이프라인 예산을 계획할 때 알아둘 범위가 하나 있습니다. Kunavo는 임베딩 모델, 텍스트 음성 변환 모델, 음성 텍스트 변환 모델을 제공하지 않습니다. 따라서 실행과 함께 저장소를 색인하거나 오디오를 전사하는 스크립트는 해당 단계에 자체 제공업체 키를 계속 사용해야 합니다. mini 자체는 bash 도구 하나가 연결된 상태에서 텍스트를 생성하도록 모델에 요청할 뿐입니다. 기본 litellm 클래스에서는 chat completions를 사용하고, *_response 클래스에서는 Responses API를 사용합니다.

Kunavo 카탈로그 금액은 상한이 아니라 청구 하한입니다. upstream이 비용을 보고하면 청구액은 카탈로그 비용과 upstream 비용에 해당 마크업을 곱한 값 중 큰 금액입니다. 캐시 요금과 외부 도구는 이 예시의 범위 밖입니다. 최소 충전액은 선불 크레딧 $10입니다. 이는 작업 요금이나 구독료가 아니라 자금 충전 최소액입니다. 청구 세부 정보와 캐시된 토큰의 가격 책정 방식을 참조하세요.

mini-SWE-agent에 가장 적합한 API: 상황별로 어떤 경로가 우세한가

선택지는 생각보다 좁습니다. mini의 모델 클래스가 모두 동일하게 개방되어 있지는 않기 때문입니다. mini는 세 회사의 게이트웨이 클래스인 OpenRouter, Requesty, Portkey를 프로토콜별 변형과 함께 제공하며, 이들 중 어느 것도 api_base 필드를 노출하지 않습니다. OpenRouter 및 Requesty 클래스는 클래스 자체에 해당 공급업체의 URL을 하드코딩하고 고정 키 변수(OPENROUTER_API_KEY, REQUESTY_API_KEY)도 함께 둡니다. Portkey 클래스는 URL을 전혀 지정하지 않고 portkey-ai 클라이언트에 PORTKEY_API_KEY와 함께 요청을 전달하므로 대상은 해당 SDK가 확인하는 값입니다. 어느 쪽이든 이들 중 하나를 선택하면 해당 회사의 조건도 선택하게 됩니다. LiteLLM 제품군은 구성 파일에서 다시 지정할 수 있는 유일한 제품군입니다.

계획하기 전에 알아둘 경계가 두 가지 있습니다. mini의 문서화된 예시는 제공업체 접두사가 붙은 공급업체 고유 LiteLLM ID를 사용하지만, 게이트웨이 자체 ID는 다른 문자열이므로 공급업체 엔드포인트에서 확인되지 않습니다. 예를 들어 mini가 배포한 SWE-bench 벤치마크 구성은 model_name: "anthropic/claude-sonnet-4-5-20250929"를 설정하며, 이는 Anthropic 고유 ID입니다. 이 파일을 변경 없이 복사하면 Anthropic을 가리키게 되므로, 자체 엔드포인트가 공개하는 ID로 바꾸세요. 또한 mini에는 세 가지 프로토콜 경로가 있습니다. 기본 litellm 클래스는 네이티브 도구 호출로 chat completions를 호출하고, litellm_textbased는 이전의 텍스트 파싱 작업 방식으로 동일한 엔드포인트에 접근하며, litellm_response는 다른 도구 스키마를 사용하는 OpenAI Responses API를 호출합니다. chat-completions만 지원하는 엔드포인트는 이를 제공할 수 없습니다. mini-SWE-agent와 Claude Code 비교에서 이 구성을 전체적으로 다루며, OpenAI 호환 API와 LLM 게이트웨이에서는 일반적인 패턴을 다룹니다.

mini-SWE-agent에 가장 저렴한 API: 서로 다른 두 가지 질문

위 표는 이미 두 질문을 분리합니다. 표시 가격이 가장 저렴한 경우는 100만 토큰당 달러로 순위를 매기고, 작업 완료 비용이 가장 낮은 경우는 작동하는 변경 사항을 만드는 데 필요한 비용으로 순위를 매깁니다. mini에서는 구조적인 이유로 격차가 평소보다 큽니다. 선형 기록에서는 단계가 하나 늘어날 때 메시지 하나가 추가되는 것이 아니라 그 이전의 모든 내용이 한 번 더 전체 전송됩니다. 한 모델이 다른 모델의 29회 대신 88회 호출을 필요로 하면 매 호출마다 이 추가 비용을 부담하며, 이는 호출 수에 따라 비슷한 인스턴스당 비용의 두 행이 갈라지는 계산 열에 정확히 나타납니다. 검토 노력의 수준을 감안할 때 작업을 완료하는 모델 중 가장 저렴한 모델을 선택하고, 한 번의 제한된 작업을 실행한 뒤 클라이언트의 표시값이 아니라 자체 계정에 기록된 청구액을 확인하세요. AI 비용 최적화에서 이 방법을 다루며, Claude 제품군을 선택했다면 가장 저렴한 Claude API를 참조하세요.

설정하고 첫 번째 청구액 확인하기

Kunavo는 mini-SWE-agent용 구성 참조를 제공합니다. 이는 호환성 테스트가 아니라 공개된 설정 페이지입니다. 여기서는 mini를 Kunavo 엔드포인트에 대해 런타임 테스트하지 않았습니다. 세션, 스트리밍 턴, 도구 왕복이 없었으며 위의 모든 내용은 mini 자체의 소스와 문서에서 읽었습니다. 구체적으로 확인되지 않은 사항은 다음과 같습니다. LiteLLM의 openai/ 경로가 chat-completions 인터페이스에서 mini v2의 기본 네이티브 도구 호출을 협상하는지, 그리고 cache_control 표시가 처리되는지입니다. 시도하는 동안 작동하는 경로를 유지하고, 비용 한도가 활성화되도록 먼저 레지스트리 파일을 작성한 뒤, 제한된 작업 하나를 실행하고 대조하세요. 준비가 되면 mini-SWE-agent 통합 가이드에서 시작하고 Kunavo 계정 만들기를 진행해 키에 자금을 충전하세요.

제공업체가 아니라 클라이언트를 비교하시나요? Aider 가격과 OpenCode 가격에서는 무료 하네스와 사용량에 따라 청구되는 모델 비용이 동일하게 분리된 두 에이전트를 더 다룹니다.

자주 묻는 질문

2026년 9월 21일 각 출처를 직접 가져와 확인했습니다. mini-SWE-agent의 PyPI 메타데이터, GitHub 저장소 메타데이터와 최신 릴리스, config/mini.yaml, config/default.yaml, config/benchmarks/swebench.yaml, agents/default.py, agents/interactive.py, models/__init__.py 및 models/openrouter_model.py를 main 브랜치에서 확인했습니다. 또한 문서 색인과 global-configuration, local-models, SWE-bench usage 및 output-files 페이지, swebench.com의 홈페이지 제출 기록, Verified 리더보드와 리더보드 필터 소스, sb-cli get-quotas 페이지 및 SWE-bench Verified Mini의 Hugging Face 카드, SWE-agent 저장소 메타데이터와 README, OpenRouter FAQ 및 Requesty와 Portkey 가격 페이지를 확인했습니다. 게이트웨이 수수료 수치는 각각 옆에 표시된 요금제에 한정됩니다. 여기서 확인하지 않았으므로 주장하지 않는 사항은 공급업체의 정가, 정가 대비 할인, 실패 또는 재시도 호출의 청구 방식입니다. Kunavo에 대해 mini 실행을 수행하거나 벤치마크 결과를 재현하지 않았습니다. Kunavo 토큰 요금은 실시간 카탈로그에서 가져왔으며, 여기의 모든 달러 예시는 토큰 산술을 보여 주기 위한 것입니다.