Deterministic Cleanup 도입으로 Token 비용 최대 99% 절감 및 효율적 LLM 파이프라인 구축

Claude! Stop Burning Tokens on Your Agent's Tool Output!

marcosomma2026년 4월 21일10분intermediate

AI 요약

Context

Agent Tool의 출력값이 Context Window로 그대로 피드백되어 불필요한 Token 비용이 발생하는 구조적 문제 존재. 단순 LLM 기반 요약 방식은 저렴한 모델을 사용하더라도 정형적 패턴의 데이터 처리 시 불필요한 추론 비용을 지속적으로 발생시킴.

Deterministic Cleanup을 Stage 1으로 배치하여 ANSI escape sequence 및 중복 라인 등 정형 노이즈를 무비용으로 제거하는 구조 설계
Monotonic Integer Run 압축 로직을 통해 연속된 숫자 시퀀스를 패턴화하여 데이터 크기를 획기적으로 축소
Stage 1 처리 후에도 출력 크기가 임계치를 초과하는 경우에만 Stage 2인 LLM Extraction 단계로 에스컬레이션하는 2단계 큐레이터 아키텍처 채택 -- 'Small Model before Big Model'의 단순 비용 재분배가 아닌, 'Deterministic Tool before LLM'의 신호 추출 우선순위 정립
단순 노이즈(Noisy)와 복잡성(Complex)을 구분하여 결정론적 도구로 해결 가능한 영역을 모델 추론 영역에서 완전히 분리

실천 포인트

1. LLM 입력 데이터 중 정규식이나 단순 스크립트로 제거 가능한 Boilerplate가 있는지 확인

2. 단순 모델 교체(Small LLM) 전, 데이터의 패턴이 결정론적(Deterministic)으로 압축 가능한지 검토

3. 입력 데이터 크기에 따른 단계적 필터링(Gate) 구조를 도입하여 불필요한 모델 호출 최소화

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