컨텍스트윈도우
GPT-5.6 컨텍스트 창은 커졌는데, 내 사용한도는 왜 더 빨리 닳을까
GPT-5.6 Sol의 컨텍스트 창은 커졌는데 사용 한도는 왜 더 빨리 닳는지, 벤치마크 점수가 실제로 뭘 말해주고 뭘 말해주지 않는지 짚어봅니다.
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컨텍스트 윈도우는 200만 토큰까지 커졌는데, AI는 왜 방금 준 정보를 못 쓸까
컨텍스트 윈도우가 200만 토큰까지 커져도 AI가 중간 정보를 놓치는 U-shape 현상과, 양보다 정밀도가 중요한 이유. 개인 실무자가 바로 쓸 수 있는 5가지 컨텍스트 관리 원칙을 정리했습니다.
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토큰 90% 절감의 함정, 컨텍스트는 줄이는 게 아니라 고르는 것
AI 에이전트의 토큰을 줄이는 두 접근을 비교합니다. 컨텍스트를 직접 선별하는 4가지 전략과, 자동 압축 도구 RTK가 가진 ‘조용한 실패’ 위험을 짚습니다.
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확장을 많이 깔수록 AI 에이전트가 더 멍청해진다, MS가 측정한 구성 비용
AI 코딩 에이전트에 확장을 많이 설치할수록 성능이 떨어지는 ‘구성 비용’ 현상. 컨텍스트 윈도우 경쟁과 확장 충돌을 측정한 마이크로소프트의 분석을 소개합니다.
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MCP 서버 연결하면 컨텍스트 10% 사라진다, 실측 데이터로 본 MCP의 함정
MCP 서버 4개 연결 시 컨텍스트의 10.5%가 사라진다는 실측 데이터. CLI 우선 전략과 Skills 패턴으로 21K 토큰을 회수한 Quandri 엔지니어링팀의 경험을 소개합니다.
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긴 대화일수록 AI는 더 많이 잊는다, Context Compaction 이해하기
AI가 긴 대화에서 이전 내용을 조용히 잊는 컨텍스트 컴팩션 현상을 설명하고, 중요 정보를 보존하는 3가지 실용 원칙을 소개합니다.
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AI 에이전트가 토큰을 낭비하는 이유, 코드로 생각하게 만드는 해법
AI 에이전트가 파일을 읽을수록 컨텍스트가 망가지는 구조적 이유와, Cloudflare와 독립 개발자가 각자 도달한 같은 해법을 소개합니다.
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DeepSeek V4 출시, 1M 컨텍스트를 에이전트가 실제로 쓸 수 있게 만든 방법
DeepSeek V4가 1M 토큰 컨텍스트를 실용적으로 만든 방법. CSA·HCA 하이브리드 어텐션으로 KV 캐시를 90% 줄이고 에이전트 추론 흐름을 개선했습니다.
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Claude Code가 자기 말을 내 말로 둔갑시킨다, 반복 목격된 메시지 귀속 버그
Claude Code가 자신의 내부 추론 메시지를 사용자 발화로 잘못 귀속시키는 버그 사례. 서버 삭제 등 실제 피해가 발생했고 HN 1위까지 오른 이슈입니다.
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