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 컨텍스트 & 토큰 가지치기 (Context Trimmer)이란 무엇이며 어떻게 작동하나요?
ChatGPT 및 Claude에 입력하기 전 텍스트와 코드의 토큰을 압축하고 비용을 절감하는 무료 컨텍스트 정리 도구.
DGNTool은 서버로 데이터를 업로드하지 않고 브라우저 로컬 메모리에서 즉시 안전하게 작업을 처리합니다.
LLM 컨텍스트 & 토큰 가지치기 (Context Trimmer) — 불필요한 공백, 코드 주석, 마크다운 찌꺼기를 제거하여 LLM 컨텍스트 토큰을 20~50% 절약하세요.
LLM 컨텍스트 & 토큰 가지치기 (Context Trimmer) 사용 방법
빠르고 직관적작업 내용 또는 프롬프트 입력
LLM 컨텍스트 & 토큰 가지치기 (Context Trimmer)에 입력값이나 개선할 프롬프트를 작성합니다.
목표 모델 및 출력 형식 선택
사용할 LLM(GPT-6, Claude 5, Gemini 등)과 원하는 구조를 설정합니다.
완성된 결과 복사
토큰 절약과 응답 품질이 최적화된 프롬프트를 원클릭으로 복사합니다.
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.
- 출력 형식(Format)을 사전에 정의하면 LLM의 환각(Hallucination) 현상을 크게 줄일 수 있습니다.
자주 묻는 질문
2 자주 묻는 질문과 답변작성한 프롬프트나 텍스트가 서버에 저장되나요?
아닙니다. 100% 브라우저 로컬 메모리에서만 동작하며 외부 서버로 전송되지 않습니다.
최신 2026 AI 모델이 지원되나요?
네, GPT-6 Astra, Claude Opus 5, Gemini 3.8, DeepSeek-V4 등 최신 모델 기준이 반영되어 있습니다.