토큰 62% 절감, Import Chain 최적화로 AI 분석 성능 극대화

Context

단순한 파일이라도 복잡한 Import Chain으로 인해 AI Context Window에 과도한 토큰이 로드됨. 전이적 의존성과 깊은 구현 계층이 컨텍스트 고갈과 응답 품질 저하를 유발하는 구조.

Technical Solution

• @aiready/context-analyzer를 활용해 파일별 Import Depth와 Total Tokens를 정량적으로 측정
• 도메인 파편화를 방지하기 위해 User+Auth, Receipt+Payment 등 유사 도메인을 통합하여 응집도 향상
• 불필요한 추상화 계층을 제거하고 유틸리티 함수를 인라이닝하여 Import Depth를 2단계 이하로 설계
• 파일당 컨텍스트 예산을 5,000 토큰 미만으로 유지하는 AI-friendly 코드 구조 적용
• 고비용 파일(High-budget)과 낮은 응집도 파일을 우선순위로 선정하여 리팩토링 수행

Impact

• 평균 컨텍스트 예산: 12,450 tokens → 4,780 tokens (62% 감소)
• AI 응답 시간: 8.2s → 3.1s (62% 단축)
• 컨텍스트 절단(Truncation) 오류: 34건 → 2건 (94% 감소)
• 최대 Import Depth: 7단계 → 4단계로 축소

Key Takeaway

AI 시대의 코드 설계는 인간의 가독성을 넘어 AI의 컨텍스트 처리 효율을 고려한 'AI-native 아키텍처' 관점이 필요함.