코딩 에이전트 비용을 줄이십시오.Opus 요금은 작업에 필요할 때만 내면 됩니다.
CodeRouter는 Claude Code, Cursor, Aider의 요청마다 처리할 수 있는 가장 저렴한 모델(Claude Haiku 5.5, Kimi K2.6, Claude Sonnet 5.5 또는 Claude Opus 5.5)을 골라 보내고, 테스트나 오류로 실패가 확인되거나 에이전트의 진척이 멈출 때만 상위 모델로 올립니다. base URL 하나만 바꾸면 되며 코드 수정은 필요 없습니다.
TokenWatt의 176개 과제 코딩 벤치마크를 여러 차례 실행한 결과, 과제의 96–100%를 해결했고 비용은 모든 요청을 Opus로 보낼 때보다 56–70% 적었습니다.
측정 방법TokenWatt는 CodeRouter와 같은 팀이 운영하는 측정 프로젝트입니다. 결과는 작업 구성과 캐시 적중률에 따라 달라지며, 대시보드에서 직접 발생한 요청별 비용을 확인할 수 있습니다.
| # | Tier | Model | Phase | Cache-Read | Cost |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | T1 | kimi-k2.6 | implement | 0 | 0.007560 |
| 2 | T1 | kimi-k2.6 | test | 9728 | 0.002720 |
| # 테스트 실패 → 한 티어 올림 | |||||
| 3 | T2 | claude-sonnet-5.5 | debug | 0 | 0.025900 |
| 4 | T2 | claude-sonnet-5.5 | test | 11136 | 0.005110 |
| # 같은 모델 유지, 캐시 다시 적중 | |||||
요청이 라우팅되는 방식
작은 판정 모델(Jev)이 최신 메시지와 도구 출력을 읽고 코딩 단계, 작업 난이도, 직전 턴의 실패 여부를 판단합니다. 그다음 코드가 티어를 고릅니다. 처리할 수 있는 가장 저렴한 티어에서 시작하고 실패하면 한 티어 올리되, 컨텍스트가 3만 토큰 이상이면 모델을 바꿀 때 프롬프트 캐시가 사라지므로 2번 실패해야 올립니다. 문제없는 턴이 3번 이어지면 시작 티어로 돌아갑니다. 코딩 에이전트 세션(Claude Code처럼 에이전트가 도구를 반복 실행하는 세션)에서는 티어를 시작할 때 한 번만 정합니다. 쉬운 작업은 Haiku, 어려운 계획 작업으로 확실히 판단되면 Opus, 그 밖에는 Sonnet에서 시작하며, 코드 변경이 실패하거나 에이전트의 진척이 멈추면 상위 티어로 올립니다. 한 세션은 한 모델에 머무르므로 캐시가 유지됩니다. 판정 모델을 사용할 수 없을 때는 규칙 기반 분류기가 결정합니다.
3단계, 약 2분이면 끝납니다.
OpenAI 또는 Anthropic API를 지원하는 도구라면 CodeRouter와 함께 사용할 수 있습니다.
- 01
키 만들기
Google로 로그인한 뒤 대시보드에서 cr_ 키를 만듭니다. 전체 키는 한 번만 표시되며, 저희는 해시만 저장합니다.
무료 키 만들기 - 02
도구를 CodeRouter에 연결
Claude Code: 한 줄 설정 명령을 실행합니다. Cursor, Aider, Cline, Continue.dev, OpenAI SDK: base URL(https://www.coderouter.io/api/v1)을 지정하고 키를 붙여 넣습니다.
- 03
모델을 auto로 지정
모든 응답에 티어, 모델, 단계, 비용을 담은 X-CodeRouter-* 헤더가 붙고, 대시보드에서 요청별 비용을 확인할 수 있습니다.
추정이 아니라 실측입니다.
CodeRouter와 같은 팀이 운영하는 측정 프로젝트 TokenWatt가 단일 파일 Python 과제 176개(Exercism, Aider의 polyglot 고난도 세트)를 실행합니다. 모델은 지시문과 스텁을 받아 파일을 반환하고, 이어서 테스트를 실행합니다. 실패하면 실패한 테스트 출력과 함께 한 번 다시 시도합니다. 비용은 정가 기준입니다.
| 구성 | 해결 | 첫 시도 | 비용 | Opus만 사용 대비 |
|---|---|---|---|---|
| 모든 요청을 Claude Opus 5.5로 | 176/176 | — | $2.56 | 100% |
| 라우팅 v3, 첫 실행(2026-11-04) | 176/176 | 88.6% | $0.77 | 30% · 70% 절감 |
| 이전 라우터, 3회 실행(2026년 10월) | 96.0–97.7% | — | — | 41–44% · 56–59% 절감 |
잔액은 팀 전체에 하나, 예산은 개발자별로.
개발자당 월 $19에, 모든 모델 사용료는 팀 선불 잔액에서 정가 +8%로 청구됩니다.
시트당 요금
시트는 활성 팀 멤버 한 명이며, 변경 시 일할 계산됩니다. 충전은 $100부터 카드 또는 미국 은행 계좌이체(ACH)로 할 수 있고, 자동 충전도 선택할 수 있습니다.
예산과 알림
멤버별, 프로젝트별, 회사 전체 단위로 설정합니다. 80%에 도달하면 이메일로 알리고, 100%에 도달하면 더 저렴한 모델로 낮추거나 일시 중지합니다(팀 설정에서 선택). 회사 전체 한도에 도달하면 항상 차단됩니다.
개발자별 지출
엔지니어마다 키를 하나씩 발급하고, 멤버별·프로젝트별 지출을 확인합니다. API 키는 최대 50개, 요청은 분당 최대 2,400회까지 가능합니다.
관리자에게 프롬프트 비공개
관리자는 지출과 메타데이터만 볼 수 있고 프롬프트나 응답은 볼 수 없으며, 요청 내용 저장을 끌 수 있습니다.
이미 쓰고 있는 도구별 설정 가이드.
Claude Code는 Anthropic 호환 엔드포인트를, 나머지 도구는 OpenAI 호환 base URL을 사용합니다. 각 카드에서 정확한 설정 방법으로 이동할 수 있습니다.
개발자들이 가장 먼저 묻는 질문.
CodeRouter를 써도 Opus가 사용됩니까?
유료 잔액에서는 사용됩니다. 어려운 계획 작업으로 확실히 판단되면 Claude Opus 5.5에서 시작하고, 계속 실패하는 작업(코딩 에이전트 세션에서는 진척이 멈춘 작업)은 Opus에 도달할 때까지 상위 티어로 올라갑니다. 일상적인 수정, 구현, 테스트는 Claude Haiku 5.5, Kimi K2.6 또는 Claude Sonnet 5.5에서 실행됩니다(코딩 에이전트 세션에서는 Kimi K2.6을 건너뜁니다).
모델을 직접 선택할 수 있습니까?
그렇습니다. 기본값은 스마트 라우팅으로, 모든 요청이 라우팅되며 명시한 모델 이름은 무시됩니다. 대시보드에서 Direct 모드로 바꾸면 지정한 모델을 그대로 쓰며, 요금은 똑같이 정가 +8%입니다. 언제든지 되돌릴 수 있습니다.
요청별 비용은 어떻게 확인합니까?
모든 응답에 X-CodeRouter-Model, X-CodeRouter-Tier, X-CodeRouter-Cost 헤더가 포함되며, 대시보드에서 요청을 하나하나 확인할 수 있습니다. X-CodeRouter-Cost-If-Opus는 같은 토큰을 Opus 정가로 계산한 값으로, 동일 토큰 기준 추정치입니다. 코딩 에이전트 세션에서는 더 강한 모델이 거치는 단계 수가 달라지므로, 이 값이 Opus만 사용한 세션의 실제 비용은 아닙니다. 그래서 이런 요청에는 X-CodeRouter-Savings 헤더가 붙지 않습니다.
잔액이 다 떨어지면 어떻게 됩니까?
요청이 중단됩니다. API가 잔액 충전 링크와 함께 HTTP 402를 반환하므로, 충전한 금액을 넘어 청구되는 일은 없습니다. 자동 충전을 켜면 자동으로 채워지고, BYOK 폴백을 켜면 본인의 제공업체 키로 계속 처리합니다. Team에는 멤버별·프로젝트별 예산도 있습니다.
어떤 데이터를 저장합니까?
라우팅 개선을 위해 각 요청의 발췌본(최신 메시지, 최신 도구 출력의 시작과 끝 부분), 짧은 응답 요약, 라우팅 결정을 최대 180일간 보관합니다. 라우팅 판정 모델을 운영하는 TypeSafe가 이 발췌본을 받으며, TypeSafe는 고객 데이터로 학습하지 않는다고 밝히고 있습니다. Team 관리자는 내용 저장을 끌 수 있습니다. API 키는 해시로만 저장됩니다. 데이터는 절대 판매하지 않습니다.
OpenRouter와 무엇이 다릅니까?
OpenRouter는 수백 개 모델을 연결하는 범용 게이트웨이입니다. OpenRouter의 Auto Router와 2026년 11월 출시된 코딩 에이전트용 Auto Code는 판단 모델로 요청마다 모델을 고릅니다. CodeRouter는 코딩 에이전트 전용으로 만들어졌습니다. 코딩 단계와 난이도로 모델을 고르고, 한 세션을 한 모델에 유지해 프롬프트 캐시가 계속 적중하도록 합니다. 전체 비교
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