토큰이 많이 드는 결과 줄이기
모델의 토큰 예산을 절약하도록 간결한 문맥을 반환합니다.
토큰이 많이 드는 결과 줄이기은(는) CoddyKit의 무료 MCP Academy 강의입니다. 이것은 4개 중 3번째 강의입니다. 아래에서 전체 강의를 무료로 읽을 수 있으며, 내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터와 함께 브라우저에서 직접 실습할 수 있습니다. 이 강의는 MCP Academy 학습 경로의 일부이며, 진행 상황이 웹과 CoddyKit 앱에 동기화됩니다. MCP Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.
이 강의의 일부는 아직 번역되지 않았으며 영어로 표시됩니다.
Results Cost Tokens
Whatever your tool returns becomes part of the model's context, and every character spends tokens. Bloated output is real cost. 💸
Big Results Crowd Context
A giant blob can fill the model's limited context window, pushing out earlier messages and leaving less room to actually reason.
Return Only What's Needed
Send back just the fields the task needs. A focused result helps the model far more than dumping an entire raw record.
Drop Noisy Fields
Strip internal ids, timestamps, and metadata the model will never use. Pick only the relevant keys before you return them.
return {"name": row["name"], "price": row["price"]}Paginate Large Lists
For long results, return one page with a cursor instead of thousands of rows. The model can ask for more only if it needs it.
Cap the Output Size
Set a hard limit on result length and truncate beyond it, so one runaway query cannot flood the model with megabytes of text.
text = full[:2000]
if len(full) > 2000:
text += "...[truncated]"Summarize Before Returning
Sometimes a short summary beats raw data, especially for logs or documents where the model only needs the gist, not every line.
Prefer Compact Formats
Pretty-printed, deeply nested JSON wastes tokens. A flat, compact shape carries the same facts with far fewer characters.
Hand Off Big Data as a Resource
For truly large content, return a resource link the model can read on demand instead of inlining the whole payload every call.
Trim Errors Too
Long stack traces eat tokens fast. Return a short, clear error message and keep the full trace in your server-side logs.
Lean Output, Better Answers
Concise results save budget and sharpen reasoning. A focused reply gives the model exactly what it needs and nothing extra.
Quick Check
Why trim a tool's output before returning it?
Recap: Keep It Lean
You returned only needed fields, paginated, capped size, summarized, and offloaded big data, so results stay token-efficient. 🎯
자주 묻는 질문
“토큰이 많이 드는 결과 줄이기” 강의는 무료인가요?
네 — “토큰이 많이 드는 결과 줄이기” 전체 내용을 이 웹사이트에서 무료로 읽을 수 있습니다. 인터랙티브하게 실습하려면(내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터), CoddyKit PRO로 업그레이드하면 MCP Academy 강의 전체를 잠금 해제할 수 있습니다. MCP Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.
“토큰이 많이 드는 결과 줄이기”에서 뭘 배우나요?
모델의 토큰 예산을 절약하도록 간결한 문맥을 반환합니다. 브라우저에서 직접 실행하는 실습 코드로 MCP Academy을(를) 배우며, 24/7 AI 튜터가 강의를 진행하면서 질문에 답변해줍니다.
MCP Academy을(를) 시작하는 데 경험이 필요한가요?
사전 경험은 필요하지 않습니다. CoddyKit의 MCP Academy은(는) 초급자부터 고급 학습자까지를 위해 구성되어 있으므로, 여기서 시작하거나 처음부터 시작할 수 있으며 자신의 속도대로 진행할 수 있습니다. 이것은 4개 중 3번째 강의입니다.
“토큰이 많이 드는 결과 줄이기” 강의는 얼마나 걸리나요?
대부분의 CoddyKit 강의는 약 5~10분이 소요됩니다. 각 강의는 간결하고 인터랙티브하여 꾸준한 진행이 가능하며, 웹과 앱에서 중단한 부분부터 바로 시작할 수 있습니다.
이 MCP Academy 강의에서 코드를 작성하고 실행할 수 있나요?
네. 모든 MCP Academy 강의에는 내장 코드 에디터가 포함되어 있으므로, 브라우저에서 바로 실제 코드를 작성하고 실행한 후 즉시 AI 피드백을 받을 수 있습니다 — 로컬 설정이 필요 없습니다.
이 강의의 모든 강의
- 차단하지 않는 비동기 도구
- 동시성과 백프레셔
- 토큰이 많이 드는 결과 줄이기
- 세션으로 수평 확장하기