Input 비용의 Quadratic 증가 해결을 위한 컨텍스트 관리 전략 및 Prompt Caching 최적화

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Jasmin Virdi2026년 6월 9일8분intermediate

AI 요약

Context

LLM API의 Stateless 특성으로 인해 대화 기록을 매 요청마다 전송해야 하는 구조적 제약 발생. 대화 턴수가 증가함에 따라 Input Token이 기하급수적으로 늘어나 비용 곡선이 급격히 상승하는 병목 지점 확인.

Technical Solution

Full History 전송: 10턴 미만의 단기 세션에서 단순함 유지 및 최적화 비용 절감
Sliding Window 도입: 최신 N개 턴만 유지하는 slice() 로직을 통해 Input 비용을 상수로 고정
Summarization 전략: 저비용 모델을 활용해 과거 맥락을 압축하여 중요 정보 유지와 비용 절감 동시 달성
Prompt Caching 적용: Anthropic의 ephemeral 캐시를 통해 반복되는 System Prompt 및 이전 대화의 처리 비용을 10% 수준으로 낮춤
Cache-aware 설계: 캐시 무효화를 방지하기 위해 요약본을 System Prompt가 아닌 User Message에 배치하는 구조 채택

실천 포인트

- 대화 턴수별 Input Token 증가 추이를 정량적으로 측정하였는가 - 세션 길이에 따라 Sliding Window 또는 Summarization 중 적절한 전략을 선택했는가 - System Prompt의 크기가 클 경우 Prompt Caching 설정을 통해 비용 효율화를 검토했는가 - 캐시 효율을 높이기 위해 가변 데이터의 위치를 캐시 경계 이후로 배치했는가

태그

#Context Window #LLM Architecture #Prompt Caching #Stateless API #Token Optimization

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