컨텍스트 편집

개요

컨텍스트 편집을 사용하면 대화 기록에서 특정 콘텐츠를 선택적으로 삭제할 수 있습니다. 비용 최적화 및 제한 범위 내 유지를 넘어, 이는 Claude가 보는 내용을 적극적으로 큐레이션하는 것입니다. 컨텍스트는 수익이 감소하는 유한한 리소스이며, 관련 없는 콘텐츠는 모델의 초점을 저하시킵니다. 컨텍스트 편집은 해당 큐레이션에 대한 세밀한 런타임 제어를 제공합니다. 컨텍스트 관리 뒤의 광범위한 원칙에 대해서는 효과적인 컨텍스트 엔지니어링을 참조하세요. 이 페이지는 다음을 다룹니다:

• 도구 결과 삭제 - 더 이상 필요하지 않은 이전 도구 결과가 있는 에이전트 워크플로우에 최적
• 사고 블록 삭제 - 확장 사고 사용 시 사고 블록 관리, 컨텍스트 연속성을 위해 최근 사고 보존 옵션 포함
• 클라이언트 측 SDK 압축 - 요약 기반 컨텍스트 관리를 위한 SDK 기반 대안 (서버 측 압축이 일반적으로 선호됨)

서버 측 전략

도구 결과 삭제

clear_tool_uses_20250919 전략은 대화 컨텍스트가 구성된 임계값을 초과할 때 도구 결과를 삭제합니다. 이는 도구 사용이 많은 에이전트 워크플로우에 특히 유용합니다. 이전 도구 결과(예: 파일 콘텐츠 또는 검색 결과)는 Claude가 처리한 후 더 이상 필요하지 않습니다.

활성화되면 API는 시간순으로 가장 오래된 도구 결과를 자동으로 삭제합니다. API는 각 삭제된 결과를 자리 표시자 텍스트로 바꾸므로 Claude는 제거되었음을 알 수 있습니다. 기본적으로 도구 결과만 삭제됩니다. clear_tool_inputs를 true로 설정하여 도구 결과와 도구 호출(도구 사용 매개변수)을 모두 선택적으로 삭제할 수 있습니다.

사고 블록 삭제

clear_thinking_20251015 전략은 확장 사고가 활성화된 경우 대화에서 thinking 블록을 관리합니다. 이 전략은 사고 보존에 대한 제어를 제공합니다. 추론 연속성을 유지하기 위해 더 많은 사고 블록을 유지하거나 컨텍스트 공간을 절약하기 위해 더 적극적으로 삭제할 수 있습니다.

어시스턴트 대화 턴은 여러 콘텐츠 블록(예: 도구 사용 시)과 여러 사고 블록(예: 인터리브된 사고 사용 시)을 포함할 수 있습니다.

컨텍스트 편집은 서버 측에서 발생합니다

컨텍스트 편집은 프롬프트가 Claude에 도달하기 전에 서버 측에서 적용됩니다. 클라이언트 애플리케이션은 전체, 수정되지 않은 대화 기록을 유지합니다. 편집된 버전과 클라이언트 상태를 동기화할 필요가 없습니다. 평소처럼 로컬에서 전체 대화 기록을 계속 관리하세요.

컨텍스트 편집 및 프롬프트 캐싱

컨텍스트 편집과 프롬프트 캐싱의 상호작용은 전략에 따라 다릅니다:

• 도구 결과 삭제: 콘텐츠가 삭제될 때 캐시된 프롬프트 접두사를 무효화합니다. 이를 고려하여 캐시 무효화가 가치 있을 만큼 충분한 토큰을 삭제하세요. clear_at_least 매개변수를 사용하여 매번 삭제되는 최소 토큰 수를 보장하세요. 콘텐츠가 삭제될 때마다 캐시 쓰기 비용이 발생하지만, 후속 요청은 새로 캐시된 접두사를 재사용할 수 있습니다.

• 사고 블록 삭제: 사고 블록이 컨텍스트에 유지될 때(삭제되지 않음), 프롬프트 캐시가 보존되어 캐시 히트를 활성화하고 입력 토큰 비용을 줄입니다. 사고 블록이 삭제될 때, 캐시는 삭제가 발생하는 지점에서 무효화됩니다. 캐시 성능 또는 컨텍스트 윈도우 가용성을 우선시할지 여부에 따라 keep 매개변수를 구성하세요.

지원되는 모델

컨텍스트 편집은 모든 지원되는 Claude 모델에서 사용 가능합니다.

도구 결과 삭제 사용

도구 결과 삭제를 활성화하는 가장 간단한 방법은 전략 유형만 지정하는 것입니다. 다른 모든 구성 옵션은 기본값을 사용합니다:

response = client.beta.messages.create(
    model="claude-opus-4-7",
    max_tokens=4096,
    messages=[{"role": "user", "content": "Search for recent developments in AI"}],
    tools=[{"type": "web_search_20250305", "name": "web_search"}],
    betas=["context-management-2025-06-27"],
    context_management={"edits": [{"type": "clear_tool_uses_20250919"}]},
)

고급 구성

추가 매개변수로 도구 결과 삭제 동작을 사용자 정의할 수 있습니다:

response = client.beta.messages.create(
    model="claude-opus-4-7",
    max_tokens=4096,
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Create a simple command line calculator app using Python",
        }
    ],
    tools=[
        {
            "type": "text_editor_20250728",
            "name": "str_replace_based_edit_tool",
            "max_characters": 10000,
        },
        {"type": "web_search_20250305", "name": "web_search", "max_uses": 3},
    ],
    betas=["context-management-2025-06-27"],
    context_management={
        "edits": [
            {
                "type": "clear_tool_uses_20250919",
                # Trigger clearing when threshold is exceeded
                "trigger": {"type": "input_tokens", "value": 30000},
                # Number of tool uses to keep after clearing
                "keep": {"type": "tool_uses", "value": 3},
                # Optional: Clear at least this many tokens
                "clear_at_least": {"type": "input_tokens", "value": 5000},
                # Exclude these tools from being cleared
                "exclude_tools": ["web_search"],
            }
        ]
    },
)

사고 블록 지우기 사용

확장 사고가 활성화되었을 때 컨텍스트와 프롬프트 캐싱을 효과적으로 관리하기 위해 사고 블록 지우기를 활성화합니다:

response = client.beta.messages.create(
    model="claude-opus-4-6",
    max_tokens=16000,
    messages=[...],
    thinking={"type": "enabled", "budget_tokens": 10000},
    betas=["context-management-2025-06-27"],
    context_management={
        "edits": [
            {
                "type": "clear_thinking_20251015",
                "keep": {"type": "thinking_turns", "value": 2},
            }
        ]
    },
)

사고 블록 지우기를 위한 구성 옵션

clear_thinking_20251015 전략은 다음 구성을 지원합니다:

예시 구성:

마지막 3개의 어시스턴트 턴에서 사고 블록 유지:

{
  "type": "clear_thinking_20251015",
  "keep": {
    "type": "thinking_turns",
    "value": 3
  }
}

모든 사고 블록 유지 (캐시 히트 최대화):

{
  "type": "clear_thinking_20251015",
  "keep": "all"
}

전략 결합

사고 블록 지우기와 도구 결과 지우기를 함께 사용할 수 있습니다:

response = client.beta.messages.create(
    model="claude-opus-4-6",
    max_tokens=16000,
    messages=[...],
    thinking={"type": "enabled", "budget_tokens": 10000},
    tools=[...],
    betas=["context-management-2025-06-27"],
    context_management={
        "edits": [
            {
                "type": "clear_thinking_20251015",
                "keep": {"type": "thinking_turns", "value": 2},
            },
            {
                "type": "clear_tool_uses_20250919",
                "trigger": {"type": "input_tokens", "value": 50000},
                "keep": {"type": "tool_uses", "value": 5},
            },
        ]
    },
)

도구 결과 지우기를 위한 구성 옵션

컨텍스트 편집 응답

context_management 응답 필드를 사용하여 요청에 적용된 컨텍스트 편집과 지워진 콘텐츠 및 입력 토큰에 대한 유용한 통계를 볼 수 있습니다.

{
  "id": "msg_013Zva2CMHLNnXjNJJKqJ2EF",
  "type": "message",
  "role": "assistant",
  "content": [
    // ...
  ],
  "usage": {
    // ...
  },
  "context_management": {
    "applied_edits": [
      // `clear_thinking_20251015` 사용 시
      {
        "type": "clear_thinking_20251015",
        "cleared_thinking_turns": 3,
        "cleared_input_tokens": 15000
      },
      // `clear_tool_uses_20250919` 사용 시
      {
        "type": "clear_tool_uses_20250919",
        "cleared_tool_uses": 8,
        "cleared_input_tokens": 50000
      }
    ]
  }
}

스트리밍 응답의 경우, 컨텍스트 편집은 최종 message_delta 이벤트에 포함됩니다:

{
  "type": "message_delta",
  "delta": {
    "stop_reason": "end_turn",
    "stop_sequence": null
  },
  "usage": {
    "output_tokens": 1024
  },
  "context_management": {
    "applied_edits": [
      // ...
    ]
  }
}

토큰 계산

토큰 계산 엔드포인트는 컨텍스트 관리를 지원하므로 컨텍스트 편집이 적용된 후 프롬프트가 사용할 토큰 수를 미리 볼 수 있습니다.

response = client.beta.messages.count_tokens(
    model="claude-opus-4-7",
    messages=[{"role": "user", "content": "Continue our conversation..."}],
    tools=[...],  # Your tool definitions
    betas=["context-management-2025-06-27"],
    context_management={
        "edits": [
            {
                "type": "clear_tool_uses_20250919",
                "trigger": {"type": "input_tokens", "value": 30000},
                "keep": {"type": "tool_uses", "value": 5},
            }
        ]
    },
)

print(f"Original tokens: {response.context_management['original_input_tokens']}")
print(f"After clearing: {response.input_tokens}")
print(
    f"Savings: {response.context_management['original_input_tokens'] - response.input_tokens} tokens"
)

{
  "input_tokens": 25000,
  "context_management": {
    "original_input_tokens": 70000
  }
}

응답은 컨텍스트 관리가 적용된 후의 최종 토큰 수(input_tokens)와 지우기가 발생하기 전의 원래 토큰 수(original_input_tokens)를 모두 보여줍니다.

메모리 도구와 함께 사용하기

컨텍스트 편집은 메모리 도구와 결합할 수 있습니다. 대화 컨텍스트가 구성된 clearing threshold에 접근하면, Claude는 중요한 정보를 보존하기 위한 자동 경고를 받습니다. 이를 통해 Claude는 도구 결과나 컨텍스트가 대화 기록에서 삭제되기 전에 메모리 파일에 저장할 수 있습니다.

이 조합을 통해 다음을 수행할 수 있습니다:

• 중요한 컨텍스트 보존: Claude는 도구 결과의 필수 정보를 메모리 파일에 작성한 후 해당 결과가 삭제될 수 있습니다
• 장기 실행 워크플로우 유지: 정보를 지속적인 저장소로 오프로드하여 컨텍스트 제한을 초과할 수 있는 에이전트 워크플로우를 활성화합니다
• 필요에 따라 정보 접근: Claude는 활성 컨텍스트 윈도우에 모든 것을 유지하는 대신 필요할 때 메모리 파일에서 이전에 삭제된 정보를 조회할 수 있습니다

예를 들어, Claude가 많은 작업을 수행하는 파일 편집 워크플로우에서 Claude는 컨텍스트가 증가함에 따라 완료된 변경 사항을 메모리 파일에 요약할 수 있습니다. 도구 결과가 삭제되면, Claude는 메모리 시스템을 통해 해당 정보에 대한 접근을 유지하고 효과적으로 계속 작업할 수 있습니다.

두 기능을 함께 사용하려면 API 요청에서 이를 활성화하세요:

response = client.beta.messages.create(
    model="claude-opus-4-7",
    max_tokens=4096,
    messages=[...],
    tools=[
        {"type": "memory_20250818", "name": "memory"},
        # Your other tools
    ],
    betas=["context-management-2025-06-27"],
    context_management={"edits": [{"type": "clear_tool_uses_20250919"}]},
)

전체 메모리 도구 참조(명령 및 예제 포함)는 메모리 도구를 참조하세요.

클라이언트 측 압축 (SDK)

압축은 토큰 사용량이 너무 커지면 자동으로 요약을 생성하여 대화 컨텍스트를 관리하는 SDK 기능입니다. 콘텐츠를 삭제하는 서버 측 컨텍스트 편집 전략과 달리, 압축은 Claude에게 대화 기록을 요약하도록 지시한 다음 전체 기록을 해당 요약으로 바꿉니다. 이를 통해 Claude는 컨텍스트 윈도우를 초과할 수 있는 장기 실행 작업을 계속할 수 있습니다.

압축 작동 방식

압축이 활성화되면, SDK는 각 모델 응답 후 토큰 사용량을 모니터링합니다:

1. Threshold 확인: SDK는 총 토큰을 input_tokens + cache_creation_input_tokens + cache_read_input_tokens + output_tokens로 계산합니다.
2. 요약 생성: Threshold를 초과하면, 요약 프롬프트가 사용자 턴으로 주입되고, Claude는 <summary></summary> 태그로 래핑된 구조화된 요약을 생성합니다.
3. 컨텍스트 교체: SDK는 요약을 추출하고 전체 메시지 기록을 이로 바꿉니다.
4. 계속: 대화는 요약에서 재개되고, Claude는 중단한 지점에서 계속합니다.

압축 사용하기

tool_runner 호출에 compaction_control을 추가하여 토큰 사용량이 threshold를 초과할 때 자동 요약을 활성화합니다.

압축 중에 발생하는 일

대화가 증가함에 따라 메시지 기록이 누적됩니다:

압축 전 (100k 토큰에 접근 중):

[
  { "role": "user", "content": "Analyze all files and write a report..." },
  { "role": "assistant", "content": "I'll help. Let me start by reading..." },
  {
    "role": "user",
    "content": [{ "type": "tool_result", "tool_use_id": "...", "content": "..." }]
  },
  { "role": "assistant", "content": "Based on file1.txt, I see..." },
  {
    "role": "user",
    "content": [{ "type": "tool_result", "tool_use_id": "...", "content": "..." }]
  },
  { "role": "assistant", "content": "After analyzing file2.txt..." }
  // ... 50 more exchanges like this ...
]

토큰이 threshold를 초과하면, SDK는 요약 요청을 주입하고 Claude는 요약을 생성합니다. 그러면 전체 기록이 교체됩니다:

압축 후 (~2-3k 토큰으로 돌아감):

[
  {
    "role": "assistant",
    "content": "# Task Overview\nThe user requested analysis of directory files to produce a summary report...\n\n# Current State\nAnalyzed 52 files across 3 subdirectories. Key findings documented in report.md...\n\n# Important Discoveries\n- Configuration files use YAML format\n- Found 3 deprecated dependencies\n- Test coverage at 67%\n\n# Next Steps\n1. Analyze remaining files in /src/legacy\n2. Complete final report sections...\n\n# Context to Preserve\nUser prefers markdown format with executive summary first..."
  }
]

Claude는 이 요약에서 원래 대화 기록인 것처럼 계속 작업합니다.

구성 옵션

토큰 threshold 선택하기

threshold는 압축이 발생하는 시점을 결정합니다. 낮은 threshold는 더 작은 컨텍스트 윈도우로 더 자주 압축을 의미합니다. 높은 threshold는 더 많은 컨텍스트를 허용하지만 제한에 도달할 위험이 있습니다.

# More frequent compaction for memory-constrained scenarios
compaction_control = {"enabled": True, "context_token_threshold": 50000}

# Less frequent compaction when you need more context
compaction_control = {"enabled": True, "context_token_threshold": 150000}

요약을 위해 다른 모델 사용하기

요약 생성을 위해 더 빠르거나 저렴한 모델을 사용할 수 있습니다:

compaction_control = {
    "enabled": True,
    "context_token_threshold": 100000,
    "model": "claude-haiku-4-5",
}

사용자 정의 요약 프롬프트

도메인별 요구 사항을 위해 사용자 정의 프롬프트를 제공할 수 있습니다. 프롬프트는 Claude에게 요약을 <summary></summary> 태그로 래핑하도록 지시해야 합니다.

compaction_control = {
    "enabled": True,
    "context_token_threshold": 100000,
    "summary_prompt": """Summarize the research conducted so far, including:
- Sources consulted and key findings
- Questions answered and remaining unknowns
- Recommended next steps

Wrap your summary in <summary></summary> tags.""",
}

기본 요약 프롬프트

기본 제공 요약 프롬프트는 Claude에게 다음을 포함하는 구조화된 계속 요약을 생성하도록 지시합니다:

1. 작업 개요: 사용자의 핵심 요청, 성공 기준 및 제약 조건.
2. 현재 상태: 완료된 내용, 수정된 파일 및 생성된 아티팩트.
3. 중요한 발견: 기술적 제약 조건, 내린 결정, 해결된 오류 및 실패한 접근 방식.
4. 다음 단계: 필요한 특정 작업, 차단 요소 및 우선순위.
5. 보존할 컨텍스트: 사용자 선호도, 도메인별 세부 정보 및 약속.

이 구조는 Claude가 중요한 컨텍스트를 잃거나 실수를 반복하지 않고 효율적으로 작업을 재개할 수 있도록 합니다.

제한 사항

서버 측 도구

서버 측 도구를 사용할 때, SDK는 토큰 사용량을 잘못 계산하여 압축이 잘못된 시간에 트리거될 수 있습니다.

예를 들어, 웹 검색 작업 후 API 응답은 다음을 표시할 수 있습니다:

{
  "usage": {
    "input_tokens": 63000,
    "cache_read_input_tokens": 270000,
    "output_tokens": 1400
  }
}

SDK는 총 사용량을 63,000 + 270,000 = 333,000 토큰으로 계산합니다. 그러나 cache_read_input_tokens 값은 서버 측 도구가 수행한 여러 내부 API 호출의 누적 읽기를 포함하며, 실제 대화 컨텍스트가 아닙니다. 실제 컨텍스트 길이는 63,000 input_tokens일 수 있지만, SDK는 333k를 보고 조기에 압축을 트리거합니다.

해결 방법:

• 토큰 계산 엔드포인트를 사용하여 정확한 컨텍스트 길이를 얻습니다
• 서버 측 도구를 광범위하게 사용할 때 압축을 피합니다

도구 사용 엣지 케이스

SDK가 도구 사용 응답이 대기 중인 동안 압축을 트리거하면, 요약을 생성하기 전에 메시지 기록에서 도구 사용 블록을 제거합니다. Claude는 요약에서 재개한 후 필요한 경우 도구 호출을 다시 발행합니다.

압축 모니터링

압축이 트리거되는 시점을 이해하면 threshold를 조정하고 예상된 동작을 확인하는 데 도움이 됩니다.

압축을 사용할 시기

좋은 사용 사례:

• 많은 파일이나 데이터 소스를 처리하는 장기 실행 에이전트 작업
• 많은 양의 정보를 축적하는 연구 워크플로우
• 명확하고 측정 가능한 진행 상황이 있는 다단계 작업
• 대화 외부에 지속되는 아티팩트(파일, 보고서)를 생성하는 작업

덜 이상적인 사용 사례:

• 초기 대화 세부 정보의 정확한 회상이 필요한 작업
• 서버 측 도구를 광범위하게 사용하는 워크플로우
• 많은 변수에 걸쳐 정확한 상태를 유지해야 하는 작업