반응형 토큰최적화1 AI가 만든 JSON이 계속 퇴짜맞을 때: LLM 호출을 75% 줄인 세 가지 처방 LLM 프로덕트 엔지니어링 AI가 만든 JSON이 계속 퇴짜맞을 때: LLM 호출을 75% 줄인 세 가지 처방 PydanticAI 구조화 출력 · 검증-재시도 루프 최적화 실측 기록 핵심 요약 자연어를 복잡한 트레이딩 전략 JSON으로 바꿔주는 AI 기능이, 간단한 요청 하나에 131초 · LLM 호출 8회를 쓰고 있었다. 범인은 모델이 아니라 검증 실패 → 전체 재생성(retry) 루프였다. 처방 세 가지: ① 프롬프트에 완전한 동작 예제 JSON(규칙 목록 10줄보다 효과적) ② 흔한 파라미터는 quick reference로 인라인(불필요한 도구 호출 제거) ③ 흔한 실수는 검증 전에 코드로 수리. 결과: LLM 호출 8회 → 2~3회, 토큰 66K → 13~26K.. 2026. 8. 23. 이전 1 다음 반응형
