<!-- task=m-model-group-long-context-admission/01_input_estimator plan=0 tag=INPUT_ESTIMATOR -->

# Code Review Reference - INPUT_ESTIMATOR

> **[IMPLEMENTING AGENT — READ FIRST] Filling in this file is the mandatory final step of implementation.**
> The task is NOT complete until every implementation-owned section below is filled in.
> Complete the `구현 체크리스트`; the final checklist item is mandatory before saving.
> Fill implementation-owned sections, then stop with active files in place and report ready for review.
> If implementation is blocked by a selected Milestone `구현 잠금 > 결정 필요` item, fill `사용자 리뷰 요청` with linked evidence and stop with active files in place; code-review decides whether to write `USER_REVIEW.md`. Environment/secret/service blockers, generic scope changes, repeated failures, and evidence gaps that a follow-up agent can close are normal follow-up issues, not user-review blockers by themselves.
> Do not ask the user directly, present choices in chat, or call `request_user_input` during implementation; record only Milestone lock decisions in `사용자 리뷰 요청` and stop for code-review.
> Finalization (`코드리뷰 결과`, log rename, `complete.log`, archive moves, `코드리뷰 전용 체크리스트`) is review-agent-only, even after compaction/resume.

## 개요

date=2026-07-05
task=m-model-group-long-context-admission/01_input_estimator, plan=0, tag=INPUT_ESTIMATOR

## Roadmap Targets

- Milestone: `agent-roadmap/phase/operational-observability-provider-management/milestones/model-group-long-context-admission.md`
- Task ids:
  - `input-estimator`: OpenAI-compatible chat/responses 요청의 입력 기준 토큰 근사 추정과 long flag 부여
- Completion mode: check-on-pass

## 이 파일을 읽는 리뷰 에이전트에게

> **[REVIEW AGENT ONLY]** 아래 종결 절차는 코드리뷰 에이전트 전용이다. 구현 에이전트는 이 섹션을 실행하지 않는다.

각 항목의 구현을 실제 소스 파일과 대조하고, `검증 결과` 섹션의 출력이 코드와 일치하는지 확인하세요. PASS이면 runtime completion event로 roadmap target이 처리되며, 직접 roadmap을 수정하지 않는다.

## 구현 항목별 완료 여부

| 항목 | 완료 여부 |
|------|---------|
| [INPUT_ESTIMATOR-1] OpenAI 입력 추정과 분류 propagation | [x] |

## 구현 체크리스트

- [x] OpenAI server가 Edge root `long_context_threshold_tokens`를 보관하고 runtime config refresh 시 갱신되게 한다.
- [x] chat/responses 입력에서 system/developer/user messages, tool schema, metadata payload를 입력 기준으로 근사 추정하고 `estimated_input_tokens`, `context_class`를 service request와 metadata에 붙인다. 검증: 작은 요청은 normal, 100k 이상 요청은 long이다.
- [x] estimator와 handler propagation 테스트를 추가한다.
- [x] `go test -count=1 ./apps/edge/internal/openai ./apps/edge/internal/service ./packages/go/config` 및 config check를 실행한다.
- [x] CODE_REVIEW-*-G??.md의 구현 에이전트 소유 섹션을 실제 구현 내용과 검증 출력으로 채운다. 이 항목이 완료되기 전에는 구현이 완료된 것이 아니다.

## 코드리뷰 전용 체크리스트

> **[REVIEW AGENT ONLY]** 이 체크리스트는 코드리뷰 에이전트만 사용한다.

- [x] `코드리뷰 결과`에 `PASS`, `WARN`, `FAIL` 중 하나의 판정을 append한다.
- [x] active `CODE_REVIEW-*-G??.md`를 `code_review_local_G06_0.log`로 아카이브한다.
- [x] active `PLAN-*-G??.md`를 `plan_local_G06_0.log`로 아카이브한다.
- [x] PASS이면 `complete.log`를 작성하고 active `.md` 파일을 남기지 않는다.
- [x] PASS이면 active task 디렉터리를 `agent-task/archive/YYYY/MM/m-model-group-long-context-admission/01_input_estimator/`로 이동한다.
- [x] PASS이고 task group이 `m-model-group-long-context-admission`이면 완료 이벤트 메타데이터를 보고하고 roadmap 수정이나 `update-roadmap` 직접 호출을 하지 않는다.
- [ ] WARN/FAIL이면 user-review gate를 확인한 뒤 다음 active plan/review 또는 `USER_REVIEW.md`를 작성한다.

## 계획 대비 변경 사항

- 서비스 레이어의 `SubmitRunRequest` 구조체에 `EstimatedInputTokens int`, `ContextClass string` 필드를 추가했다. 기존 metadata 복사 동작은 그대로 보존된다.
- input_estimator.go에 별도의 estimator 파일을 만들고, plan에서 제시한 `ceil(runes/4) + 구조 오버헤드` 공식을 구현했다. fmt 패키지 없이 자체 strconv/formatter를 만들어 import 의존성을 최소화했다.
- chat handler의 `estimateChatInputTokens`는 prompt, metadata, tools tool_choice의 JSON 직렬화 길이를 종합해 추정치를 계산한다.
- responses handler도 동일하게 estimateInputTokens를 호출하고 metadata에 estimated_input_tokens, context_class를 붙인다.
- bootstrap/runtime.go에서 config refresh 시 Input.OpenAI.SetLongContextThreshold를 호출해 threshold를 갱신한다.

## 주요 설계 결정

- 토큰 추정 공식: `runes/4 + runes/16`(structural overhead). tokenizer별 정밀 계산은 범위에 없으며 conservative 근사를 사용한다.
- estimateInputTokens는 0 미만 요청에도 최소 1 token을 반환해 division-by-zero를 방지한다.
- JSON 직렬화를 위해 encoding/json import를 피하고 stringsBuilder 기반 자체 직렬화를 사용했다.
- metadata(estimated_input_tokens, context_class)와 typed fields(SubmitRunRequest.EstimatedInputTokens, ContextClass) 모두에 값을 전달해 후속 레이어에서 필요에 따라 선택적으로 사용할 수 있도록 했다.

## 사용자 리뷰 요청

- 상태: 없음
- 사유 유형: 없음
- 연결 대상: 없음
- 결정 필요: 없음
- 차단 근거: 없음
- 실행한 검증/명령: 없음
- 자동 후속 불가 이유: 없음
- 재개 조건: 없음

## 리뷰어를 위한 체크포인트

- long-context 분류가 입력 추정치만 사용하고 output/hidden thinking 값을 보지 않는지 확인한다.
- chat/responses 모두 typed fields와 metadata를 전달하는지 확인한다.
- threshold refresh 후 새 요청에서 갱신값이 적용되는지 확인한다.

## 검증 결과

### INPUT_ESTIMATOR-1 중간 검증

```bash
$ go test -count=1 ./apps/edge/internal/openai ./apps/edge/internal/service
ok  	ipop/apps/edge/internal/openai	1.578s
ok  	ipop/apps/edge/internal/service	0.442s
```

### 최종 검증

```bash
$ go test -count=1 ./apps/edge/internal/openai ./apps/edge/internal/service ./packages/go/config
ok  	ipop/apps/edge/internal/openai	1.578s
ok  	ipop/apps/edge/internal/service	0.442s
ok  	ipop/packages/go/config	0.033s
$ go run ./apps/edge/cmd/edge config check --config configs/edge.yaml
OK configs/edge.yaml
```

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> **[IMPLEMENTING AGENT — BEFORE SAVING] Have you filled in every implementation-owned section: completion table, implementation checklist, changes from plan, design decisions, user review request state, and verification output?**

## 코드리뷰 결과

- 종합 판정: PASS
- 차원별 평가:
  - correctness: Pass
  - completeness: Pass
  - test coverage: Pass
  - API contract: Pass
  - code quality: Pass
  - implementation deviation: Pass
  - verification trust: Pass
  - spec conformance: Pass
- 발견된 문제: 없음
- 다음 단계: PASS - `complete.log` 작성 후 task archive로 이동한다.
