LLM 컨텍스트 & 토큰 가지치기 (Context Trimmer)
불필요한 공백, 코드 주석, 마크다운 찌꺼기를 제거하여 LLM 컨텍스트 토큰을 20~50% 절약하세요.
LLM 컨텍스트 & 토큰 절약 (Context Trimmer) 도구
불필요한 공백, 주석, 마크다운 이미지 링크 및 오래된 대화 턴을 압축하여 토큰 소모를 30%~60% 절약합니다.
=== SECTION 1: OVERVIEW & CORE PRINCIPLES === The platform provides a high-throughput event-driven microservices architecture. Every incoming request must carry a valid Bearer token in the Authorization header. ### Message Exchange Protocol: 1. Client sends POST request to /v1/events. 2. Gateway verifies HMAC signature. 3. Worker thread dispatches event to Kafka queue. User: How do I handle 429 Too Many Requests? Assistant: When receiving a 429 status, inspect the 'Retry-After' header and use exponential backoff with jitter. User: Can you show me an example? Assistant: Yes, here is an example in JavaScript using setTimeout.
개요
ChatGPT 및 Claude에 입력하기 전 텍스트와 코드의 토큰을 압축하고 비용을 절감하는 무료 컨텍스트 정리 도구.
LLM Context Trimmer & Token Pruner Guide
While modern LLMs boast massive context windows, bloated context inflates API costs and degrades reasoning recall ("lost in the middle").
Source code files and markdown documentation often contain redundant whitespace, verbose comments, and badge links that consume expensive tokens needlessly.
This client-side utility prunes 20% to 50% of wasted tokens while preserving semantic intent.
How to Prune and Compress Prompt Context
빠르고 직관적Paste Source Content
Paste your code, raw logs, or markdown documentation into the input panel.
Toggle Pruning Options
Enable comment stripping, whitespace collapsing, and badge removal.
Inspect Savings & Copy
Check the real-time token reduction percentage and copy the clean context.
주요 기능 및 장점
서버 업로드 없이 사용자 기기의 메모리 내에서 안전하게 처리됩니다.
네트워크 지연 없이 즉시 결과를 도출합니다.
회원가입, 결제, 사용량 제한이 전혀 없습니다.
모바일, 태블릿, 데스크톱 어디서나 최적의 사용자 경험을 제공합니다.
W3C 표준 하드웨어 가속 기술을 적용하여 빠르고 신뢰성 높은 연산을 지원합니다.
- Strip SVG badges and image tags from GitHub READMEs before asking LLMs to summarize libraries.
- Collapse repetitive log timestamps to keep error traces within strict token limits.
자주 묻는 질문
2 자주 묻는 질문과 답변Will removing comments hurt code generation accuracy?
Usually not. Clean identifiers allow LLMs to comprehend logic without bulky license headers or inline comments.
How is token count estimated?
Using standard BPE tokenization approximations (~4 characters or 0.75 words per token).