OFFICIAL DEVELOPER DOCUMENTATION & API REFERENCE

개발자 공식 기술 문서 & API 레퍼런스

CDX A2A Slimmer SDK 함수 명세, 200+ 에이전트 메타데이터 태깅 규격, 모달리티 자동 파싱, K8s 사이드카 배포 및 Prometheus 연동 가이드를 제공합니다.

문서 버전: v1.0.0-beta

Python SDK & API Reference

cdx-a2a-slimmer 패키지의 설치, 동기·비동기 파이프라인, 코어 클래스 설정, 실시간 텔레메트리, Pydantic 연동 및 무중단 예외 처리 레퍼런스입니다.

1. 패키지 설치 및 환경 요구사항

Python 3.9 이상의 환경을 지원하며, 외부 런타임 종속성(Zero-dependency) 없는 순수 C/Python AST 엔진으로 구동됩니다.

# PyPI 공식 패키지 설치 pip install cdx-a2a-slimmer

2. API 키 인증 및 환경변수 설정 (Authentication & API Keys)

CDX 사이드카 프록시 및 엔터프라이즈 SDK는 발급된 Secret API Key(cdx_live_sk_...)를 기반으로 제로 트러스트(Zero-Trust) 인증을 수행합니다.

• API 키 발급처: 개발자 콘솔 > 5. 프록시 및 API 키 관리에서 즉시 발급 및 무중단 롤링 지원.
• HTTP 인증 헤더: Authorization: Bearer cdx_live_sk_... 표준 RFC 6750 Bearer 규격 준수.
• 보안 보관 원칙: API 키를 프론트엔드 코드나 공개 저장소에 절대 노출하지 마시고, .env 또는 Enterprise Secret Vault(AWS Secrets Manager, HashiCorp Vault, Azure Key Vault)에 보관하십시오.

# [1] 터미널 / 환경변수 등록 (.env) export CDX_API_KEY="cdx_live_sk_여기에_발급받은_키_입력" # 👈 콘솔에서 발급받은 실제 Secret Key 입력 export CDX_PROXY_URL="http://127.0.0.1:8090/v1" # 👈 로컬 사이드카 또는 VPC 사설 엔드포인트 # [2] Python SDK 초기화 시 환경변수 주입 (하드코딩 방지) import os from cdx_a2a_slimmer import CDXA2ATokenSlimmer slimmer = CDXA2ATokenSlimmer( license_key=os.getenv("CDX_API_KEY") )

3. 동기식 기본 호출: slim(payload: dict) -> dict

기존 에이전트 요청 페이로드를 slim()으로 감싸 호출하면 0.08ms 내에 무손실 정제되어 전송됩니다.

from cdx_a2a_slimmer import slim from openai import OpenAI client = OpenAI() # [1] 기존 멀티 에이전트 요청 딕셔너리 payload = { "model": "gpt-5-preview", "messages": [ {"role": "system", "content": "사내 코드 리뷰 전문 에이전트입니다."}, {"role": "user", "content": "Pull Request 변경점을 분석해줘."} ], "tools": my_enterprise_tools # 사내 API/DB 도구 스키마 목록 } # [2] slim() 래핑 후 호출 (0.08ms 초저지연 처리, 토큰 20~30% 절감) slimmed_payload = slim(payload) response = client.chat.completions.create(**slimmed_payload) print(response.choices[0].message.content)

4. 비동기식 고성능 파이프라인: async_slim(payload: dict) -> dict

FastAPI, Asyncio, LangGraph 비동기 에이전트 워크플로우에서 논블로킹(Non-blocking)으로 대규모 동시성 요청을 처리합니다.

import asyncio from cdx_a2a_slimmer import async_slim from openai import AsyncOpenAI client = AsyncOpenAI() async def run_agent_workflow(payload: dict): # [1] 논블로킹 비동기 AST 슬리밍 slimmed = await async_slim(payload) # [2] 실시간 스트리밍 LLM 호출 stream = await client.chat.completions.create(**slimmed, stream=True) async for chunk in stream: content = chunk.choices[0].delta.content or "" print(content, end="", flush=True) # 실행 asyncio.run(run_agent_workflow(payload))

5. 엔터프라이즈 코어 클래스: CDXA2ATokenSlimmer

대규모 동시성 인메모리 파서 인스턴스를 초기화하고, 라이선스 키 인증 및 사내 전용 스키마 화이트리스트를 설정합니다.

from cdx_a2a_slimmer import CDXA2ATokenSlimmer # [1] 전용 인메모리 슬리머 인스턴스 생성 slimmer = CDXA2ATokenSlimmer( license_key="cdx_live_enterprise_sk_...", # Open Beta / Free 사용 시 None auto_canonicalize=True, # RFC 8259 표준 사전순 정렬 preserve_keys=["company_auth_id"], # 설명문 정제에서 100% 예외 처리할 특수 키 strip_docstring_redundancy=True # 중복 설명문 결정론적 AST 정제 ) # [2] 인스턴스 메서드로 슬리밍 수행 slimmed_payload = slimmer.slim(payload)

생성자 파라미터	타입	기본값	설명
license_key	Optional[str]	`None`	상용 라이선스 Ed25519 인증 키 (미지정 시 오픈 베타 무료 티어 자동 적용)
auto_canonicalize	bool	`True`	도구 정의를 결정론적 사전순으로 정렬하여 RFC 8259 JSON 무결성 및 호환성 보장
preserve_keys	Optional[List[str]]	`[]`	스키마 설명문 축약에서 100% 원본 보존할 기업 내부 필수 파라미터 키 목록
strip_docstring_redundancy	bool	`True`	AST 수준에서 도구 설명문의 중복 구문을 정제하고 타입 명세만 무손실 보존

6. 실시간 텔레메트리 메트릭 수집: slimmer.slim_payload()

정제된 페이로드와 함께 원본/정제 바이트 수, 실측 절감률, 처리 지연시간(ms)이 포함된 메트릭 딕셔너리를 반환합니다.

# [1] 슬리밍 페이로드와 실시간 텔레메트리 동시 추출 slimmed_payload, telemetry = slimmer.slim_payload(raw_payload) # [2] 실측 모니터링 로그 출력 print(f"• 처리 지연시간 : {telemetry['latency_ms']} ms") print(f"• 페이로드 크기 : {telemetry['raw_bytes']}B ➔ {telemetry['slimmed_bytes']}B") print(f"• 토큰 절감률 : {telemetry['reduction_percent']}%") print(f"• 캐시 적중보존 : {telemetry['kv_cache_compatible']} (해시: {telemetry['kv_cache_prefix_hash']})") print(f"• 실효 듀얼절감 : {telemetry['dual_synergy_saving_percent']}%")

7. 복합 도구 호출(Multi-Tool Calling) & Pydantic v2 연동

사내 50개 이상의 복합 DB/API 도구 호출 시 Pydantic v2 모델을 결합하여 사용하는 실전 예제입니다.

from pydantic import BaseModel, Field from cdx_a2a_slimmer import slim # [1] Pydantic v2 도구 인자 모델 정의 class SQLQueryArgs(BaseModel): query: str = Field(description="실행할 ANSI SQL 쿼리문") timeout_sec: int = Field(default=30, description="최대 타임아웃(초)") # [2] OpenAI 표준 Function Tool 등록 sql_tool = { "type": "function", "function": { "name": "execute_sql", "description": "사내 분석 데이터베이스 쿼리를 실행합니다.", "parameters": SQLQueryArgs.model_json_schema() } } # [3] 요청 페이로드 슬리밍 (Pydantic 타입과 제약조건 완벽 보존) payload = { "model": "deepseek-r1", "messages": [{"role": "user", "content": "3분기 매출 지표 조회"}], "tools": [sql_tool] } safe_slimmed = slim(payload)

8. 예외 처리 및 무중단 페일오픈(Fail-Open) 안전 가이드

비정형 JSON이나 파싱 오류 발생 시에도 요청이 중단되지 않고 원본을 안전하게 전송하는 엔터프라이즈 페일오픈(Fail-Open) 패턴입니다.

import logging from cdx_a2a_slimmer import slim, CDXException # [Fail-Open 패턴] 예외 발생 시에도 서비스 중단 없이 원본으로 즉시 전송 try: ready_payload = slim(raw_payload) except CDXException as err: logging.warning(f"CDX 파싱 예외 발생, 원본 페이로드로 즉시 폴백: {err}") ready_payload = raw_payload response = client.chat.completions.create(**ready_payload)

9. 빅테크 프롬프트 캐시(KV-Cache) 100% 적중 유지 및 2-Tier 아키텍처

OpenAI, Anthropic, DeepSeek, vLLM의 Prefix Caching 경계 및 1,024 토큰 최소 캐시 임계치를 안전하게 감지하여, 프롬프트 캐시 적중률 100%를 유지하면서 동적 페이로드 30% 무손실 슬리밍을 동시에 달성합니다.

# [KV-Cache 불변성 해시 및 1,024 토큰 임계치 텔레메트리] slimmed_payload, metrics = slimmer.slim_payload(raw_payload) print(f"• KV-Cache 호환 여부 : {metrics['kv_cache_compatible']}") print(f"• 접두사 불변성 해시 : {metrics['kv_cache_prefix_hash']}") print(f"• 접두사 토큰 추정치 : {metrics['kv_cache_prefix_tokens']} 토큰") print(f"• 1,024T 임계치 충족 : {metrics['kv_cache_threshold_met']} (상태: {metrics['cache_discount_status']})") print(f"• 듀얼 시너지 절감률 : {metrics['dual_synergy_saving_percent']}%")

200+ 에이전트 메타데이터 태깅 및 모달리티 규격

CDX 프록시가 멀티 에이전트 트래픽을 관제 콘솔에서 【노드 ID / 에이전트명 / 소속 스웜 / 타겟 모델 / 데이터 모달리티】로 정밀 식별 및 분류하는 기술 메커니즘과 태깅 표준 규격서입니다.

1. 5대 관제 필드 수집 및 자동 판별 메커니즘

관제 필드	수집 경로	자동 판별 여부	기술 메커니즘 설명
타겟 모델 (Model)	HTTP Body JSON	100% 자동	표준 요청의 `{"model": "gpt-5-preview"}` 키를 0.01ms 내에 실측 추출
데이터 형식 (Modality)	CDX AST Engine	100% 자동	페이로드 구조를 분석하여 CoT 추론, Tool JSON, Multi-Turn, Raw Text 4단계 자동 분류
노드 ID & 에이전트명	Header / User 필드	헤더 or 자동 폴백	`X-Agent-ID` 헤더 또는 `user` 필드로 지정. 미지정 시 세션 IP 기반 가상 태깅
소속 스웜 (Swarm Group)	Header / User 필드	헤더 or 자동 폴백	`X-Swarm-Group` (engineering, research, sre, crm) 분류. 미지정 시 자동 클러스터링

2. 데이터 형식(Modality) 4종 자동 분류 규칙

• [CoT Reasoning Traces] 장기 사유 추론 로그 (평균 44.5% 감축): reasoning_content 필드 또는 <thought> 태그가 감지될 때 자동 태깅.
• [Tool Call & JSON AST] 도구 호출 스키마 (평균 32.1% 감축): tools, tool_calls, function_call 정의 스키마가 포함될 때 자동 태깅.
• [Multi-Turn Context] 다중 대화 맥락 (평균 28.4% 감축): messages 배열 길이가 6 이상인 멀티턴 대화 시 자동 태깅.
• [Raw Text & Markdown] 원문 텍스트 (평균 21.2% 감축): 단일 텍스트 및 마크다운 질의응답 시 기본 태깅.

3. 에이전트 메타데이터 전송 실전 코드 예시

[Python SDK / OpenAI Client] 커스텀 헤더 또는 user 필드 주입:

from openai import OpenAI client = OpenAI( base_url="http://localhost:8080/v1", api_key="cdx_live_enterprise_..." ) # 방법 1: extra_headers를 통한 정밀 스웜 태깅 (권장) response = client.chat.completions.create( model="gpt-5-preview", messages=[{"role": "user", "content": "AST 구문 분석"}], extra_headers={ "X-Agent-ID": "node-042", "X-Agent-Name": "Code-Reviewer", "X-Swarm-Group": "engineering" # engineering, research, sre, crm } ) # 방법 2: OpenAI 표준 user 필드 활용 (콜론 구분) response = client.chat.completions.create( model="claude-3.7-sonnet", messages=[{"role": "user", "content": "SRE 인프라 점검"}], user="sre:node-014:LeadSRE" )

[HTTP / cURL 직접 호출] HTTP 헤더 추가:

curl http://localhost:8080/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer cdx_live_enterprise_..." \ -H "X-Agent-ID: node-089" \ -H "X-Agent-Name: SQL-Synthesizer" \ -H "X-Swarm-Group: engineering" \ -d '{ "model": "deepseek-r1", "messages": [{"role": "user", "content": "SELECT * FROM telemetry"}] }'

멀티 에이전트 프레임워크 연동 레시피

LangGraph, CrewAI, AutoGen, LlamaIndex 및 온프레미스 vLLM 서버 환경에서 단 1~2줄 구성으로 토큰을 20% ~ 최대 31.5% 무손실 최적화하는 엔터프라이즈 연동 가이드입니다.

1. LangGraph (LangChain) 엔터프라이즈 그래프 연동

from langchain_openai import ChatOpenAI from langgraph.graph import StateGraph, END llm = ChatOpenAI( model="gpt-5-preview", base_url="http://localhost:8080/v1", api_key="sk-...", default_headers={"X-Agent-ID": "node-001", "X-Swarm-Group": "engineering"} )

2. CrewAI 멀티 에이전트 스웜 연동

from crewai import Agent, Crew from langchain_openai import ChatOpenAI slimmer_llm = ChatOpenAI( model="claude-3.7-sonnet", base_url="http://localhost:8080/v1", default_headers={"X-Agent-ID": "node-002", "X-Swarm-Group": "research"} ) researcher = Agent(role="Senior Market Analyst", goal="Analyze trends", llm=slimmer_llm)

3. Microsoft AutoGen 대화형 에이전트 연동

import autogen llm_config = { "config_list": [{ "model": "deepseek-r1", "base_url": "http://localhost:8080/v1", "api_key": "sk-...", "extra_headers": {"X-Agent-ID": "node-003", "X-Swarm-Group": "sre"} }] }

4. Anthropic MCP (Model Context Protocol) 1-Click 드롭인 프록시

Claude Desktop, Cursor, Windsurf 환경에서 3~5개 이상의 MCP 도구(PostgreSQL, GitHub, Filesystem 등)를 연결할 때 매 턴마다 반복 전송되는 도구 스키마 메타데이터를 0.05ms 내에 최대 40%~50% 정제 (전체 엔드투엔드 대화 턴 기준 20%~30% 무손실 슬리밍)합니다.

⚡ Smithery.ai 공식 레지스트리 페이지 ➔

방법 A. Smithery.ai 원클릭 자동 설치 (터미널 1줄)

# Claude Desktop 자동 등록 npx -y @smithery/cli install earthtbook/cdx-mcp-proxy --client claude # Cursor 자동 등록 npx -y @smithery/cli install earthtbook/cdx-mcp-proxy --client cursor

방법 B. 터미널 필요 없는 직접 복사 설정 (claude_desktop_config.json)

경로: Windows(%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json) / macOS(~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json)

{ "mcpServers": { "postgres-slimmer": { "command": "python", "args": [ "-m", "cdx_a2a_slimmer", "mcp-proxy", "--", "npx", "-y", "@modelcontextprotocol/server-postgres", "postgresql://localhost/mydb" ] }, "filesystem-slimmer": { "command": "python", "args": [ "-m", "cdx_a2a_slimmer", "mcp-proxy", "--", "npx", "-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "C:\\Users\\workspace" ] } } }

방법 C. Smithery 클라우드 원격 프록시 무설치 연동 (run.tools)

{ "mcpServers": { "cdx-mcp-proxy": { "url": "https://cdx-mcp-proxy--earthtbook.run.tools" } } }

쿠버네티스(K8s) 사이드카 및 도커 배포 가이드

기존 애플리케이션 코드를 수정하지 않고 네트워크 레벨에서 투명(Transparent)하게 작동하는 50MB 초경량 도커 컨테이너, 쿠버네티스 파드(Pod) 사이드카 및 클러스터 데몬셋(DaemonSet) 공식 배포 명세서입니다.

🛡️ 100% 무중단 가용성 보증 (Fail-Open Graceful Pass-Through Architecture) 비표준 JSON, 바이너리 멀티파트 또는 예기치 않은 데이터 청크가 유입될 경우, CDX 프록시는 0.00ms 내에 슬리밍을 안전 우회(Bypass)하고 원본 그대로 업스트림 LLM으로 통과시킵니다. 내부 파싱 예외로 인해 트래픽이 차단되거나 AI 서비스 장애가 발생하는 위험을 0.0%로 차단합니다.

1. Docker 단일 컨테이너 실행 (개발 및 테스트용)

단 1줄의 Docker 실행 명령어로 로컬 또는 독립 VM 인스턴스에서 CDX 사이드카 프록시를 즉시 구동합니다.

docker run -d \ --name cdx-slimmer \ -p 8080:8080 \ -e TARGET_UPSTREAM="https://api.openai.com" \ -e CDX_LICENSE_KEY="cdx_live_sk_여기에_발급받은_키_입력" \ -e LOG_LEVEL="info" \ --restart unless-stopped \ cdxno1/cdx-a2a-sidecar:latest

2. Kubernetes 파드(Pod) 사이드카 배포 명세서 (deployment.yaml)

동일한 Pod 내에서 메인 AI 에이전트 컨테이너와 CDX 사이드카가 localhost:8080 네트워크를 공유하여 지연시간 0.05ms 미만으로 초고속 슬리밍 통신을 수행합니다.

apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: enterprise-agent-fleet labels: app: agent-worker spec: replicas: 3 selector: matchLabels: app: agent-worker template: metadata: labels: app: agent-worker spec: containers: # [1] 메인 AI 에이전트 애플리케이션 컨테이너 - name: ai-agent-app image: mycorp/agent-service:v2.4.0 env: - name: OPENAI_BASE_URL value: "http://127.0.0.1:8080/v1" # 👈 로컬 루프백 사이드카로 투명 라우팅 - name: OPENAI_API_KEY valueFrom: secretKeyRef: name: cdx-credentials key: api-key resources: requests: cpu: "500m" memory: "512Mi" # [2] CDX 초경량 토큰 슬리머 사이드카 컨테이너 (50MB) - name: cdx-sidecar image: cdxno1/cdx-a2a-sidecar:latest imagePullPolicy: IfNotPresent ports: - containerPort: 8080 name: proxy-http env: - name: TARGET_UPSTREAM value: "https://api.openai.com" - name: CDX_LICENSE_KEY valueFrom: secretKeyRef: name: cdx-credentials key: license-key - name: ENABLE_PROMETHEUS value: "true" resources: requests: cpu: "50m" memory: "32Mi" limits: cpu: "200m" memory: "64Mi" livenessProbe: httpGet: path: /health port: 8080 initialDelaySeconds: 3 periodSeconds: 10 readinessProbe: httpGet: path: /health port: 8080 initialDelaySeconds: 2 periodSeconds: 5

3. Docker Compose 로컬 멀티 컨테이너 구성 (docker-compose.yml)

개발 환경에서 에이전트 애플리케이션과 CDX 사이드카, 모니터링 수집기를 원클릭으로 오케스트레이션합니다.

version: '3.8' services: # CDX 사이드카 프록시 cdx-proxy: image: cdxno1/cdx-a2a-sidecar:v1.0.0-beta container_name: cdx-slimmer-proxy ports: - "8080:8080" environment: - TARGET_UPSTREAM=https://api.openai.com - CDX_LICENSE_KEY=${CDX_API_KEY} - LOG_LEVEL=info restart: always # 사내 AI 에이전트 서비스 agent-service: build: . depends_on: - cdx-proxy environment: - OPENAI_BASE_URL=http://cdx-proxy:8080/v1 - OPENAI_API_KEY=${CDX_API_KEY}

4. 사이드카 환경변수 및 리소스 설정 명세표

컨테이너 기동 시 주입할 수 있는 표준 환경변수 및 권장 리소스 제한 사양입니다.

환경변수 키	기본값	필수 여부	상세 설명
TARGET_UPSTREAM	`https://api.openai.com`	필수	최종 전달할 LLM 제공사(OpenAI, Anthropic, Gemini, 사내 vLLM) 원본 URL
CDX_LICENSE_KEY	`None` (Open Beta)	선택	엔터프라이즈 라이선스 인증 키 (미입력 시 오픈 베타 티어 자동 적용)
CDX_PORT	`8080`	선택	사이드카 인바운드 수신 TCP 포트
ENABLE_PROMETHEUS	`true`	선택	`/metrics` 엔드포인트를 통한 Prometheus 시계열 메트릭 노출 활성화
LOG_LEVEL	`info`	선택	로그 출력 레벨 (`debug`, `info`, `warn`, `error`)

5. Cloudflare Pages & Supabase 프로덕션 클라우드 아키텍처 배포

CDX 포털 및 글로벌 API는 Cloudflare Anycast 엣지 네트워크와 Supabase 멀티테넌트 PostgreSQL (RLS)을 기반으로 고가용성·무마찰 서빙됩니다.

• 엣지 레이어 (Edge CDN & WAF): Cloudflare Pages 및 330+ Anycast PoPs를 통해 전 세계 < 15ms TTFB 보장 및 L3/L4/L7 DDoS·봇 침투(Bot Fight Mode) 원천 차폐.
• 인증 & 원장 레이어 (IAM & Database): Supabase Auth (FIDO2/Passkey, GitHub/Google OAuth, SAML SSO) 및 Strict Row Level Security(RLS)로 조직 간 데이터 100% 암호 격리.
• 무흔적 소각 원칙 (Zero Data Retention): 고객사의 프롬프트 전문은 DB에 저장되지 않으며, 오직 수학적 절감 토큰 수치와 HMAC 영수증만 암호화 기록됩니다.

# [Step 1] Supabase PostgreSQL 스키마 및 RLS 정책 적용 supabase db push --file supabase_schema.sql # [Step 2] Cloudflare Pages 프로덕션 원클릭 글로벌 엣지 배포 (cdxengine.com) npx wrangler pages deploy . --project-name=cdx-engine-portal --branch=main

Prometheus, Grafana & OpenTelemetry 모니터링

CDX 사이드카의 GET /metrics 엔드포인트를 통해 실시간 토큰 절감액, P99 인메모리 지연시간, 동시성 세션 및 스웜별 상태 지표를 Grafana, Datadog, OpenTelemetry와 연동하는 공식 엔터프라이즈 모니터링 가이드입니다.

1. Prometheus 스크랩 설정 (prometheus.yml)

사이드카 프록시의 8080 포트에서 10s 주기로 텔레메트리 메트릭을 수집하도록 설정합니다.

scrape_configs: - job_name: 'cantor-cdx-200-fleet' scrape_interval: 10s metrics_path: '/metrics' static_configs: - targets: ['localhost:8080'] labels: environment: 'production' region: 'ap-northeast-2'

2. 핵심 익스포트 메트릭 명세 (Core Metrics Reference)

CDX 엔진이 실시간으로 노출하는 5대 핵심 시계열 메트릭 명세서입니다.

메트릭 이름	타입	주요 레이블 (Labels)	설명 및 단위
cdx_tokens_pruned_total	Counter	`swarm`, `model`, `modality`	누적 정제·절감된 토큰 총량 (Tokens)
cdx_reduction_ratio	Gauge	`swarm`, `agent_id`	실시간 토큰 감축률 (0.00 ~ 1.00, 실측 0.20 ~ 0.3155)
cdx_proxy_latency_seconds	Histogram	`le`, `endpoint`	CDX 인메모리 슬리밍 처리 지연시간 (P50, P90, P99 초 단위)
cdx_active_sessions	Gauge	`swarm`	현재 활성 상태의 동시 에이전트 세션 수
cdx_requests_total	Counter	`status`, `model`	수신된 HTTP 프록시 요청 건수 및 HTTP 응답 코드 (200, 4xx, 5xx)

3. Grafana PromQL 대시보드 쿼리 예시

Grafana 대시보드 구축 및 차트 시각화에 즉시 복사하여 사용할 수 있는 PromQL 쿼리 모음입니다.

# 1) 초당 토큰 절감 속도 (Tokens/sec) sum(rate(cdx_tokens_pruned_total[5m])) by (swarm) # 2) P99 인메모리 프록시 지연시간 (ms 단위 변환) histogram_quantile(0.99, sum(rate(cdx_proxy_latency_seconds_bucket[5m])) by (le)) * 1000 # 3) 스웜 클러스터별 평균 토큰 절감율 (%) avg(cdx_reduction_ratio) by (swarm) * 100 # 4) 플릿 총 요청 성공률 (Success Rate %) sum(rate(cdx_requests_total{status="200"}[5m])) / sum(rate(cdx_requests_total[5m])) * 100

4. OpenTelemetry (OTel) Collector & Datadog 연동

사내 OTel Collector를 통해 Datadog 또는 Dynatrace로 CDX 메트릭을 안전하게 포워딩합니다.

receivers: prometheus: config: scrape_configs: - job_name: 'cdx-slimmer' scrape_interval: 10s static_configs: - targets: ['cdx-slimmer.production:8080'] exporters: datadog: api: key: "${DATADOG_API_KEY}" site: "datadoghq.com" service: pipelines: metrics: receivers: [prometheus] exporters: [datadog]

5. 프로메테우스 이상 징후 알람 룰 (alerting_rules.yml)

P99 지연시간 급증(1ms 초과) 또는 사이드카 장애 발생 시 Slack 및 PagerDuty로 즉각 통보합니다.

groups: - name: cdx_alert_rules rules: - alert: CDXProxyHighLatency expr: histogram_quantile(0.99, sum(rate(cdx_proxy_latency_seconds_bucket[5m])) by (le)) > 0.001 for: 1m labels: severity: warning annotations: summary: "CDX Sidecar P99 latency exceeded 1.0ms (Threshold: 0.08ms)" - alert: CDXSidecarDown expr: up{job="cantor-cdx-200-fleet"} == 0 for: 30s labels: severity: critical annotations: summary: "CDX Sidecar container is unreachable on port 8080"

6. Grafana 원클릭 대시보드 JSON 템플릿 (Import Dashboard)

Grafana 콘솔의 Dashboards > Import에 바로 붙여넣어 초당 토큰 절감량, P99 지연시간, 실시간 감축률을 즉시 시각화할 수 있는 표준 JSON 대시보드입니다.

{ "title": "Cantor CDX Token Slimmer Observability", "panels": [ { "title": "Token Pruning Rate (Tokens/sec)", "type": "timeseries", "targets": [{"expr": "sum(rate(cdx_tokens_pruned_total[5m]))"}] }, { "title": "P99 In-Memory Latency (ms)", "type": "gauge", "targets": [{"expr": "histogram_quantile(0.99, sum(rate(cdx_proxy_latency_seconds_bucket[5m])) by (le)) * 1000"}] }, { "title": "Real-time Reduction Ratio (%)", "type": "stat", "targets": [{"expr": "avg(cdx_reduction_ratio) * 100"}] } ] }

버전 관리 체계 및 모델 호환성 매트릭스

Cantor Labs의 시맨틱 버저닝(Semantic Versioning v2.0.0) 표준, RFC 8259 무손실 보증 및 글로벌 LLM 호환성 공식 검증표입니다.

1. LLM 공식 호환성 매트릭스

모델 / 프레임워크	호환 버전	검증 결과 및 보증 항목
OpenAI GPT-5 / GPT-4.5 / o3 / o1 / GPT-4o	v1.0.0-beta+	100% 호환 (Thinking 및 Tool Calling 최적화)
Anthropic Claude 3.7 Sonnet / 3.5	v1.0.0-beta+	100% 호환 (하이브리드 추론 및 멀티 도구 최적화)
Google Gemini 2.0 / 3.0 Flash & Pro	v1.0.0-beta+	100% 호환 (2M+ 멀티모달 도구 호출 최적화)
DeepSeek-V3 / DeepSeek-R1	v1.0.0-beta+	100% 호환 (사내 vLLM/SGLang GPU VRAM 절감)

2. 제품 릴리즈 로드맵

버전	목표 일정	핵심 아키텍처 및 절감 영역	예상 절감율
v1.0 (현재)	2026.09 라이브	도구 JSON 스키마 AST 정제, 시스템 프롬프트 정규화, KV-Cache 불변성 보존	30% ~ 35%
v2.0 (차기)	2026.Q4 예정	도구 실행 결과(Tool Output) & 다중 에이전트 대규모 문맥 슬리밍 수백 줄의 SQL 결과, 웹 스크랩 데이터, 장기 에이전트 대화 로그의 지능적 무손실 정제	60% ~ 77%+
v2.1	2027.Q1 예정	초고속 인메모리 엔진 고도화 (<10µs 초저지연) 및 대규모 분산 클러스터 지원	60%+ 유지