Tokenizer 변경 및 Reasoning 심화로 인한 비용 47% 증가 해결 전략

Context

동일한 Prompt와 Workflow임에도 Tokenizer 변경 및 모델의 내부 Reasoning 강화로 인해 API 비용이 최대 47% 급증한 상황. 특히 Code block과 JSON 등 기술적 콘텐츠의 Token 분할 방식 변화와 Multi-turn 대화의 지수적 컨텍스트 누적이 비용 상승의 주원인으로 분석됨.

Technical Solution

• 전체 파일 및 히스토리 전송 방식에서 Task 수행에 필수적인 영역만 추출하는 Relevant Context 기반 전송 구조로 전환
• 단일 대형 Prompt를 기능 단위의 소규모 Prompt로 분리하여 출력 Token 제어 및 검증 효율성 확보
• 단순 추출 및 분류 작업 시 System Prompt를 통한 명시적 제약 조건을 설정하여 불필요한 Reasoning Token 소모 방지
• MAX_CONTEXT_TURNS 임계값 설정 및 초과 시 이전 대화 내용을 Summary로 압축하여 컨텍스트 누적 비용을 선형적으로 제어
• 정규표현식을 활용한 HTML 태그 제거 및 중복 공백 제거 등 Input Data 전처리를 통한 Token 밀도 최적화
• Prompt Caching 효율 극대화를 위해 정적 System Prompt를 Prefix로 배치하고 동적 컨텍스트를 후순위로 구성하는 구조 설계