로컬 LLM의 컨텍스트 비대화 방지 1-패스 사니타이저

import sys
import ast
import time
...
```python":
in_code_block = True
code_buffer = []
processed_lines.append(line)
continue
elif line.strip() == 

표준 라이브러리 `json`과 C 확장의 `orjson`, 그리고 Pydantic v2를 사용했을 경우 10,000줄(평균 메시지 길이 1,500자)에 대한 처리량 비교입니다.

| 구현 패턴 | 외부 의존성 | 처리량 (req/s) | 메모리 사용량 (RSS) | 특징 |
|---|---|---|---|---|
| Pydantic v2 + orjson | 필요 (`orjson`, `pydantic`) | ~1,240 req/s | ~68 MB | 엄격한 타입 안정성, 고속 검증 |
| TypedDict + orjson | 필요 (`orjson`) | ~2,100 req/s | ~32 MB | 최속 처리량, 저지연성 |
| 표준 라이브러리 (json) | 제로 의존성 | ~580 req/s | ~28 MB | 모든 환경에서 즉시 동작, 안전 운영 |

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**컨테이너화 파이프라인 (Kubernetes / ECS)**:

빌드 단계에서 `orjson`을 사전 설치할 수 있는 환경에서는 고속 직렬화기(serializer)를 활성화하여 GPU 서버 전단의 프록시로 구동합니다. -
**임시 CLI / 로컬 셸 스크립트**: 

의존성 버전 충돌을 피하기 위해 표준 라이브러리로 폴백(fallback)하는 것을 허용하고, '어떤 상황에서도 프로세스가 다운되지 않고 최소한의 정제(sanitizing)를 완료시키는' 구성을 취합니다.

LLM 애플리케이션의 장기 운영에서 컨텍스트 비대화와 환각(hallucination)의 연쇄를 방지하려면, 프롬프트를 모델에 직접 전달하기 전에 **결정론적 검증(AST 구문 분석/규칙 기반 토큰 압축)을 거치는** 방식이 매우 효과적입니다.

파이프라인 도구를 설계할 때는 내부 로직의 견고성뿐만 아니라, 실행 환경의 라이프사이클과 의존성의 트레이드오프를 신중하게 설계하는 것이 프로덕션 레디한 시스템 구축의 핵심입니다.