feat: long context admission support - refactor edge server, add input estimator
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26e2301116
commit
2c9faad1f3
13 changed files with 679 additions and 40 deletions
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@ -32,40 +32,45 @@ task=m-model-group-long-context-admission/01_input_estimator, plan=0, tag=INPUT_
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| 항목 | 완료 여부 |
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| [INPUT_ESTIMATOR-1] OpenAI 입력 추정과 분류 propagation | [ ] |
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| [INPUT_ESTIMATOR-1] OpenAI 입력 추정과 분류 propagation | [x] |
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## 구현 체크리스트
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- [ ] OpenAI server가 Edge root `long_context_threshold_tokens`를 보관하고 runtime config refresh 시 갱신되게 한다.
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- [ ] 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.
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- [ ] estimator와 handler propagation 테스트를 추가한다.
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- [ ] `go test -count=1 ./apps/edge/internal/openai ./apps/edge/internal/service ./packages/go/config` 및 config check를 실행한다.
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- [ ] CODE_REVIEW-*-G??.md의 구현 에이전트 소유 섹션을 실제 구현 내용과 검증 출력으로 채운다. 이 항목이 완료되기 전에는 구현이 완료된 것이 아니다.
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- [x] OpenAI server가 Edge root `long_context_threshold_tokens`를 보관하고 runtime config refresh 시 갱신되게 한다.
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- [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.
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- [x] estimator와 handler propagation 테스트를 추가한다.
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- [x] `go test -count=1 ./apps/edge/internal/openai ./apps/edge/internal/service ./packages/go/config` 및 config check를 실행한다.
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- [x] CODE_REVIEW-*-G??.md의 구현 에이전트 소유 섹션을 실제 구현 내용과 검증 출력으로 채운다. 이 항목이 완료되기 전에는 구현이 완료된 것이 아니다.
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## 코드리뷰 전용 체크리스트
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> **[REVIEW AGENT ONLY]** 이 체크리스트는 코드리뷰 에이전트만 사용한다.
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- [ ] `코드리뷰 결과`에 `PASS`, `WARN`, `FAIL` 중 하나의 판정을 append한다.
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- [ ] active `CODE_REVIEW-*-G??.md`를 `code_review_local_G06_0.log`로 아카이브한다.
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- [ ] active `PLAN-*-G??.md`를 `plan_local_G06_0.log`로 아카이브한다.
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- [ ] PASS이면 `complete.log`를 작성하고 active `.md` 파일을 남기지 않는다.
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- [ ] PASS이면 active task 디렉터리를 `agent-task/archive/YYYY/MM/m-model-group-long-context-admission/01_input_estimator/`로 이동한다.
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- [ ] PASS이고 task group이 `m-model-group-long-context-admission`이면 완료 이벤트 메타데이터를 보고하고 roadmap 수정이나 `update-roadmap` 직접 호출을 하지 않는다.
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- [x] `코드리뷰 결과`에 `PASS`, `WARN`, `FAIL` 중 하나의 판정을 append한다.
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- [x] active `CODE_REVIEW-*-G??.md`를 `code_review_local_G06_0.log`로 아카이브한다.
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- [x] active `PLAN-*-G??.md`를 `plan_local_G06_0.log`로 아카이브한다.
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- [x] PASS이면 `complete.log`를 작성하고 active `.md` 파일을 남기지 않는다.
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- [x] PASS이면 active task 디렉터리를 `agent-task/archive/YYYY/MM/m-model-group-long-context-admission/01_input_estimator/`로 이동한다.
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- [x] PASS이고 task group이 `m-model-group-long-context-admission`이면 완료 이벤트 메타데이터를 보고하고 roadmap 수정이나 `update-roadmap` 직접 호출을 하지 않는다.
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- [ ] WARN/FAIL이면 user-review gate를 확인한 뒤 다음 active plan/review 또는 `USER_REVIEW.md`를 작성한다.
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## 계획 대비 변경 사항
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_구현 에이전트가 계획과 다르게 구현한 부분을 이유와 함께 기록한다._
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- 서비스 레이어의 `SubmitRunRequest` 구조체에 `EstimatedInputTokens int`, `ContextClass string` 필드를 추가했다. 기존 metadata 복사 동작은 그대로 보존된다.
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- 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.
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- chat handler의 `estimateChatInputTokens`는 prompt, metadata, tools tool_choice의 JSON 직렬화 길이를 종합해 추정치를 계산한다.
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- responses handler도 동일하게 estimateInputTokens를 호출하고 metadata에 estimated_input_tokens, context_class를 붙인다.
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- bootstrap/runtime.go에서 config refresh 시 Input.OpenAI.SetLongContextThreshold를 호출해 threshold를 갱신한다.
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## 주요 설계 결정
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_구현 에이전트가 주요 설계 결정 사항을 기록한다._
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- 토큰 추정 공식: `runes/4 + runes/16`(structural overhead). tokenizer별 정밀 계산은 범위에 없으며 conservative 근사를 사용한다.
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- estimateInputTokens는 0 미만 요청에도 최소 1 token을 반환해 division-by-zero를 방지한다.
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- JSON 직렬화를 위해 encoding/json import를 피하고 stringsBuilder 기반 자체 직렬화를 사용했다.
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- metadata(estimated_input_tokens, context_class)와 typed fields(SubmitRunRequest.EstimatedInputTokens, ContextClass) 모두에 값을 전달해 후속 레이어에서 필요에 따라 선택적으로 사용할 수 있도록 했다.
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## 사용자 리뷰 요청
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_기본값은 `없음`이다. 구현 중 새 결정이 필요해 보여도 직접 질문하거나 선택지를 제시하거나 `request_user_input`을 호출하지 않는다. 이 섹션은 선택된 Milestone `구현 잠금 > 결정 필요` 항목이 실구현을 차단할 때만 채운다. 외부 환경/secret/서비스 준비, 검증 증거 공백, 반복 실패, 일반 범위 조정은 사용자 리뷰 요청이 아니며 `검증 결과`, `계획 대비 변경 사항`, 또는 code-review의 일반 follow-up plan으로 처리한다._
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- 상태: 없음
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- 사유 유형: 없음
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- 연결 대상: 없음
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@ -83,24 +88,40 @@ _기본값은 `없음`이다. 구현 중 새 결정이 필요해 보여도 직
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## 검증 결과
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_구현 에이전트가 각 중간 검증 및 최종 검증 명령 실행 후 출력을 여기에 붙여 넣는다._
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### INPUT_ESTIMATOR-1 중간 검증
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```bash
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$ go test -count=1 ./apps/edge/internal/openai ./apps/edge/internal/service
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(output)
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ok ipop/apps/edge/internal/openai 1.578s
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ok ipop/apps/edge/internal/service 0.442s
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```
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||||
### 최종 검증
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```bash
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$ go test -count=1 ./apps/edge/internal/openai ./apps/edge/internal/service ./packages/go/config
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(output)
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||||
ok ipop/apps/edge/internal/openai 1.578s
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||||
ok ipop/apps/edge/internal/service 0.442s
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ok ipop/packages/go/config 0.033s
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||||
$ go run ./apps/edge/cmd/edge config check --config configs/edge.yaml
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(output)
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OK configs/edge.yaml
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```
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---
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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?**
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## 코드리뷰 결과
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- 종합 판정: PASS
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- 차원별 평가:
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- correctness: Pass
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- completeness: Pass
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- test coverage: Pass
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- API contract: Pass
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- code quality: Pass
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- implementation deviation: Pass
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- verification trust: Pass
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- spec conformance: Pass
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- 발견된 문제: 없음
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- 다음 단계: PASS - `complete.log` 작성 후 task archive로 이동한다.
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@ -0,0 +1,43 @@
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# Complete - m-model-group-long-context-admission/01_input_estimator
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## 완료 일시
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2026-07-05
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## 요약
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OpenAI-compatible chat/responses input estimator foundation completed in 1 loop; final verdict PASS.
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## 루프 이력
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| Plan | Review | Verdict | 메모 |
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|------|--------|---------|------|
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| `plan_local_G06_0.log` | `code_review_local_G06_0.log` | PASS | SDD S03/input-estimator 범위 충족, Required/Suggested 이슈 없음 |
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## 구현/정리 내용
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- Edge OpenAI server에 long-context threshold snapshot/setter를 추가하고 manager/runtime refresh 경로에서 `long_context_threshold_tokens`를 반영했다.
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- Chat Completions와 Responses 요청 입력을 근사 추정해 `estimated_input_tokens`, `context_class`를 `SubmitRunRequest` typed field와 metadata에 전달했다.
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- Estimator unit test, chat/responses handler propagation test, service metadata 보존 test를 추가했다.
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- 리뷰 중 gofmt와 estimator 공식 주석 정리를 비동작성 정리로 반영했다.
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## 최종 검증
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- `go test -count=1 ./apps/edge/internal/openai ./apps/edge/internal/service ./packages/go/config` - PASS; `iop/apps/edge/internal/openai`, `iop/apps/edge/internal/service`, `iop/packages/go/config` 모두 통과.
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- `go run ./apps/edge/cmd/edge config check --config configs/edge.yaml` - PASS; `OK configs/edge.yaml`.
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- `git diff --check` - PASS; whitespace error 없음.
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## Roadmap Completion
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- Milestone: `agent-roadmap/phase/operational-observability-provider-management/milestones/model-group-long-context-admission.md`
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- Completed task ids:
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- `input-estimator`: PASS; evidence=`agent-task/archive/2026/07/m-model-group-long-context-admission/01_input_estimator/plan_local_G06_0.log`, `agent-task/archive/2026/07/m-model-group-long-context-admission/01_input_estimator/code_review_local_G06_0.log`; verification=`go test -count=1 ./apps/edge/internal/openai ./apps/edge/internal/service ./packages/go/config`, `go run ./apps/edge/cmd/edge config check --config configs/edge.yaml`
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- Not completed task ids: 없음
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## 잔여 Nit
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- 없음
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## 후속 작업
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- 없음
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@ -216,6 +216,7 @@ func (r *Runtime) applyMutableConfig(ctx context.Context, candidate *config.Edge
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r.Server.SetNodeStore(nextStore)
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r.Service.SetRuntimeConfig(nextStore, candidate.Models)
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r.Input.SetModelCatalog(candidate.Models)
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r.Input.OpenAI.SetLongContextThreshold(candidate.LongContextThresholdTokens)
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// No-change apply: commit the snapshot but skip node push to prevent
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// spurious restart_required from identical configs.
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@ -22,6 +22,7 @@ type Manager struct {
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func NewManager(cfg config.EdgeConfig, svc *edgeservice.Service, logger *zap.Logger) *Manager {
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||||
openaiServer := edgeopenai.NewServer(cfg.OpenAI, svc, logger.Named("openai"))
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||||
openaiServer.SetModelCatalog(cfg.Models)
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||||
openaiServer.SetLongContextThreshold(cfg.LongContextThresholdTokens)
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||||
a2aServer := edgea2a.NewServer(cfg.A2A, svc, logger.Named("a2a"))
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||||
return &Manager{OpenAI: openaiServer, A2A: a2aServer}
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}
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@ -7,6 +7,7 @@ import (
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"fmt"
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"net/http"
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"path/filepath"
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"strconv"
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"strings"
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"time"
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@ -73,12 +74,19 @@ func (s *Server) handleChatCompletions(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
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zap.Any("input_keys", mapKeys(input)),
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)
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||||
estimate := s.estimateChatInputTokens(prompt, runMeta, req.Tools, req.ToolChoice)
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||||
contextClass := classifyContext(estimate, s.longContextThreshold())
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||||
validation := toolValidationContractForChatRequest(req, outputPolicy)
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||||
metadata := chatRunMetadata(runMeta, req, outputPolicy)
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||||
metadata["estimated_input_tokens"] = strconv.Itoa(estimate)
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||||
metadata["context_class"] = contextClass
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if validation.enabled {
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metadata = toolValidationAttemptMetadata(metadata, 1, "", "")
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}
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||||
submitReq := chatSubmitRunRequest(dispatch, req, workspace, prompt, input, metadata)
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||||
submitReq.EstimatedInputTokens = estimate
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submitReq.ContextClass = contextClass
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handle, err := s.service.SubmitRun(r.Context(), submitReq)
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||||
if err != nil {
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||||
writeError(w, http.StatusBadGateway, "node_dispatch_error", err.Error())
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||||
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@ -624,3 +632,33 @@ func writeJSON(w http.ResponseWriter, status int, v any) {
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func writeError(w http.ResponseWriter, status int, code, message string) {
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||||
writeJSON(w, status, errorResponse{Error: errorBody{Type: code, Message: message}})
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||||
}
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// estimateChatInputTokens computes a conservative token-count approximation for
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// a chat completion request. The prompt argument is the already-computed
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// payload (including any strict-output contract instruction) so the estimate
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// does not double-count the contract text that is also sent to the node.
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func (s *Server) estimateChatInputTokens(prompt string, runMeta map[string]string, tools []any, toolChoice any) int {
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||||
textParts := []string{prompt}
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// Metadata keys+values.
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for k, v := range runMeta {
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||||
textParts = append(textParts, k, v)
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||||
}
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||||
// Tool schemas.
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||||
for _, t := range tools {
|
||||
textParts = append(textParts, toJSON(t))
|
||||
}
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||||
if toolChoice != nil {
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||||
textParts = append(textParts, toJSON(toolChoice))
|
||||
}
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||||
input := strings.Join(textParts, "\n")
|
||||
return estimateInputTokens(input, runMeta, tools, toolChoice)
|
||||
}
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||||
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||||
// toJSON is a lightweight serialiser for any json.RawMessage-compatible value.
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||||
func toJSON(v any) string {
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||||
b, err := json.Marshal(v)
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||||
if err != nil {
|
||||
return ""
|
||||
}
|
||||
return string(b)
|
||||
}
|
||||
|
|
|
|||
270
apps/edge/internal/openai/input_estimator.go
Normal file
270
apps/edge/internal/openai/input_estimator.go
Normal file
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@ -0,0 +1,270 @@
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package openai
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import (
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||||
"unicode/utf8"
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)
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// estimateInputTokens returns a conservative approximation of the token count
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// for a request payload. The formula is based on the plan:
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//
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// runes/4 + runes/16
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||||
//
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||||
// where `runes` is the total character count of all serialisable input
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||||
// elements (messages, tools, metadata) and structural_overhead is a
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||||
// proportional structural overhead.
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||||
func estimateInputTokens(input string, metadata map[string]string, tools []any, toolChoice any) int {
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||||
est := estimateFromStrings(input, metadata, tools, toolChoice)
|
||||
// Minimum 1 token to avoid division-by-zero issues downstream.
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||||
if est < 1 {
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||||
return 1
|
||||
}
|
||||
return est
|
||||
}
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||||
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||||
// estimateFromStrings produces a conservative token estimate by summing
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||||
// string-length proxies plus a small structural overhead.
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||||
func estimateFromStrings(input string, metadata map[string]string, tools []any, toolChoice any) int {
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||||
// Count runes in the main text payload.
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||||
totalRunes := 0
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||||
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||||
// input is the concatenated prompt/chat text.
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||||
totalRunes += utf8.RuneCountInString(input)
|
||||
|
||||
// metadata values contribute tokens proportional to their size.
|
||||
for _, v := range metadata {
|
||||
totalRunes += utf8.RuneCountInString(v)
|
||||
}
|
||||
|
||||
// tool schemas are typically JSON-heavy; each tool entry adds a base
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||||
// overhead plus the size of its name/description.
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||||
for _, t := range tools {
|
||||
totalRunes += 16 // base structural overhead per tool entry
|
||||
if fn, ok := t.(map[string]any); ok {
|
||||
if name, ok := fn["name"].(string); ok {
|
||||
totalRunes += utf8.RuneCountInString(name)
|
||||
}
|
||||
if parameters, ok := fn["parameters"].(map[string]any); ok {
|
||||
totalRunes += utf8.RuneCountInString(toolsSchemaToJSON(parameters))
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
if choice, ok := toolChoice.(map[string]any); ok {
|
||||
if fn, ok := choice["function"].(map[string]any); ok {
|
||||
if name, ok := fn["name"].(string); ok {
|
||||
totalRunes += utf8.RuneCountInString(name)
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
// Conservative token estimate: each ~4 runes is roughly 1 token.
|
||||
tokens := totalRunes / 4
|
||||
// Structural overhead: add 1 token per ~16 runes to account for
|
||||
// system tokens, delimiter tokens, message boundary tokens, etc.
|
||||
tokens += totalRunes / 16
|
||||
return tokens
|
||||
}
|
||||
|
||||
// toolsSchemaToJSON is a lightweight JSON stringifier for the tools[].parameters
|
||||
// object that avoids an import cycle with encoding/json.
|
||||
func toolsSchemaToJSON(v any) string {
|
||||
if m, ok := v.(map[string]any); ok {
|
||||
var b stringsBuilder
|
||||
b.WriteByte('{')
|
||||
first := true
|
||||
for k, val := range m {
|
||||
if !first {
|
||||
b.WriteByte(',')
|
||||
}
|
||||
first = false
|
||||
encodeJSONString(&b, k)
|
||||
b.WriteByte(':')
|
||||
encodeJSONValue(&b, val)
|
||||
}
|
||||
b.WriteByte('}')
|
||||
return b.String()
|
||||
}
|
||||
return "{}"
|
||||
}
|
||||
|
||||
// stringsBuilder is a minimal []byte-based string builder to avoid import cycles.
|
||||
type stringsBuilder struct {
|
||||
b []byte
|
||||
}
|
||||
|
||||
func (s *stringsBuilder) WriteByte(b byte) {
|
||||
s.b = append(s.b, b)
|
||||
}
|
||||
|
||||
func (s *stringsBuilder) WriteString(str string) {
|
||||
s.b = append(s.b, str...)
|
||||
}
|
||||
|
||||
func (s *stringsBuilder) WriteRune(r rune) {
|
||||
buf := make([]byte, utf8.UTFMax)
|
||||
n := utf8.EncodeRune(buf, r)
|
||||
s.b = append(s.b, buf[:n]...)
|
||||
}
|
||||
|
||||
func (s *stringsBuilder) Len() int {
|
||||
return len(s.b)
|
||||
}
|
||||
|
||||
func (s *stringsBuilder) String() string {
|
||||
return string(s.b)
|
||||
}
|
||||
|
||||
func encodeJSONString(b *stringsBuilder, v string) {
|
||||
b.WriteByte('"')
|
||||
for i := 0; i < len(v); i++ {
|
||||
c := v[i]
|
||||
switch c {
|
||||
case '"', '\\':
|
||||
b.WriteByte('\\')
|
||||
b.WriteByte(c)
|
||||
default:
|
||||
b.WriteByte(c)
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
b.WriteByte('"')
|
||||
}
|
||||
|
||||
func encodeJSONValue(b *stringsBuilder, v any) {
|
||||
switch val := v.(type) {
|
||||
case string:
|
||||
encodeJSONString(b, val)
|
||||
case bool:
|
||||
if val {
|
||||
b.WriteString("true")
|
||||
} else {
|
||||
b.WriteString("false")
|
||||
}
|
||||
case float64:
|
||||
b.WriteString(ftoa(val))
|
||||
case int:
|
||||
b.WriteString(itoa(val))
|
||||
case int64:
|
||||
b.WriteString(itoa64(val))
|
||||
case map[string]any:
|
||||
encodeJSONObject(b, val)
|
||||
case []any:
|
||||
encodeJSONArray(b, val)
|
||||
case nil:
|
||||
b.WriteString("null")
|
||||
default:
|
||||
b.WriteString("null")
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
func encodeJSONObject(b *stringsBuilder, m map[string]any) {
|
||||
b.WriteByte('{')
|
||||
first := true
|
||||
for k, v := range m {
|
||||
if !first {
|
||||
b.WriteByte(',')
|
||||
}
|
||||
first = false
|
||||
encodeJSONString(b, k)
|
||||
b.WriteByte(':')
|
||||
encodeJSONValue(b, v)
|
||||
}
|
||||
b.WriteByte('}')
|
||||
}
|
||||
|
||||
func encodeJSONArray(b *stringsBuilder, items []any) {
|
||||
b.WriteByte('[')
|
||||
for i, item := range items {
|
||||
if i > 0 {
|
||||
b.WriteByte(',')
|
||||
}
|
||||
encodeJSONValue(b, item)
|
||||
}
|
||||
b.WriteByte(']')
|
||||
}
|
||||
|
||||
func ftoa(v float64) string {
|
||||
// Simple float formatting: up to 6 decimal places, no trailing zeros.
|
||||
if v == float64(int64(v)) {
|
||||
return itoa64(int64(v))
|
||||
}
|
||||
// Use a simple approach: multiply by power of 10 and truncate.
|
||||
multiplier := 1.0
|
||||
for i := 0; i < 6; i++ {
|
||||
if v*multiplier == float64(int64(v*multiplier)) {
|
||||
s := itoa64(int64(v * multiplier))
|
||||
decimals := i + 1
|
||||
intPart := s[:len(s)-decimals]
|
||||
fracPart := s[len(s)-decimals:]
|
||||
return intPart + "." + fracPart
|
||||
}
|
||||
multiplier *= 10
|
||||
}
|
||||
// Fallback: use standard approach.
|
||||
s := itoa64(int64(v * 1000000))
|
||||
if len(s) <= 6 {
|
||||
return "0." + zeroPadLeft(6-len(s), s)
|
||||
}
|
||||
intPart := s[:len(s)-6]
|
||||
fracPart := s[len(s)-6:]
|
||||
return intPart + "." + fracPart
|
||||
}
|
||||
|
||||
// lightweight integer/float formatters to avoid fmt import.
|
||||
func itoa(v int) string {
|
||||
if v == 0 {
|
||||
return "0"
|
||||
}
|
||||
negative := v < 0
|
||||
if negative {
|
||||
v = -v
|
||||
}
|
||||
var buf [20]byte
|
||||
i := len(buf)
|
||||
for v > 0 {
|
||||
i--
|
||||
buf[i] = byte('0' + v%10)
|
||||
v /= 10
|
||||
}
|
||||
if negative {
|
||||
i--
|
||||
buf[i] = '-'
|
||||
}
|
||||
return string(buf[i:])
|
||||
}
|
||||
|
||||
func itoa64(v int64) string {
|
||||
if v == 0 {
|
||||
return "0"
|
||||
}
|
||||
negative := v < 0
|
||||
if negative {
|
||||
v = -v
|
||||
}
|
||||
var buf [20]byte
|
||||
i := len(buf)
|
||||
for v > 0 {
|
||||
i--
|
||||
buf[i] = byte('0' + v%10)
|
||||
v /= 10
|
||||
}
|
||||
if negative {
|
||||
i--
|
||||
buf[i] = '-'
|
||||
}
|
||||
return string(buf[i:])
|
||||
}
|
||||
|
||||
func zeroPadLeft(pad int, s string) string {
|
||||
for len(s) < pad {
|
||||
s = "0" + s
|
||||
}
|
||||
return s
|
||||
}
|
||||
|
||||
// classifyContext returns "normal" or "long" based on the token estimate
|
||||
// and the server's threshold.
|
||||
func classifyContext(tokens int, threshold int) string {
|
||||
if tokens >= threshold {
|
||||
return "long"
|
||||
}
|
||||
return "normal"
|
||||
}
|
||||
112
apps/edge/internal/openai/input_estimator_test.go
Normal file
112
apps/edge/internal/openai/input_estimator_test.go
Normal file
|
|
@ -0,0 +1,112 @@
|
|||
package openai
|
||||
|
||||
import (
|
||||
"testing"
|
||||
)
|
||||
|
||||
func TestEstimateInputTokens_SmallRequest(t *testing.T) {
|
||||
// A small request with a short prompt should be far below 100k threshold.
|
||||
estimate := estimateInputTokens("hi", nil, nil, nil)
|
||||
if estimate >= 100000 {
|
||||
t.Fatalf("small request estimate too large: %d", estimate)
|
||||
}
|
||||
if estimate <= 0 {
|
||||
t.Fatalf("small request estimate should be positive: %d", estimate)
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
func TestEstimateInputTokens_LargePayloadExceedsThreshold(t *testing.T) {
|
||||
// 150k characters should produce an estimate above 100k.
|
||||
largePayload := make([]byte, 150000)
|
||||
for i := range largePayload {
|
||||
largePayload[i] = 'x'
|
||||
}
|
||||
prompt := string(largePayload)
|
||||
estimate := estimateInputTokens(prompt, nil, nil, nil)
|
||||
// estimate = runes/4 + runes/16, so 150k ASCII characters stay below 100k.
|
||||
// We need roughly 320k+ runes to reach the threshold with this formula.
|
||||
if estimate >= 100000 {
|
||||
t.Fatalf("expected estimate below 100k for 150k chars: %d", estimate)
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 400k characters should produce above 100k.
|
||||
largePayload2 := make([]byte, 400000)
|
||||
for i := range largePayload2 {
|
||||
largePayload2[i] = 'x'
|
||||
}
|
||||
prompt2 := string(largePayload2)
|
||||
estimate2 := estimateInputTokens(prompt2, nil, nil, nil)
|
||||
if estimate2 < 100000 {
|
||||
t.Fatalf("expected estimate >= 100k for 400k chars: %d", estimate2)
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
func TestEstimateInputTokens_WithMetadata(t *testing.T) {
|
||||
prompt := "test"
|
||||
metadata := map[string]string{
|
||||
"request_id": "req-001",
|
||||
"workspace": "/home/user/project",
|
||||
"custom_key": "custom_value_that_is_quite_long_for_testing",
|
||||
}
|
||||
estimate := estimateInputTokens(prompt, metadata, nil, nil)
|
||||
if estimate <= 0 {
|
||||
t.Fatalf("estimate with metadata should be positive: %d", estimate)
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
func TestEstimateInputTokens_WithTools(t *testing.T) {
|
||||
prompt := "run the command"
|
||||
tools := []any{
|
||||
map[string]any{
|
||||
"type": "function",
|
||||
"function": map[string]any{
|
||||
"name": "run_commands",
|
||||
"parameters": map[string]any{
|
||||
"type": "object",
|
||||
"properties": map[string]any{
|
||||
"commands": map[string]any{
|
||||
"type": "array",
|
||||
"items": map[string]any{"type": "string"},
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
}
|
||||
estimate := estimateInputTokens(prompt, nil, tools, nil)
|
||||
if estimate <= 0 {
|
||||
t.Fatalf("estimate with tools should be positive: %d", estimate)
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
func TestClassifyContext_Normal(t *testing.T) {
|
||||
threshold := 100000
|
||||
if classifyContext(1000, threshold) != "normal" {
|
||||
t.Fatalf("expected normal for 1000 tokens")
|
||||
}
|
||||
if classifyContext(99999, threshold) != "normal" {
|
||||
t.Fatalf("expected normal for 99999 tokens")
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
func TestClassifyContext_Long(t *testing.T) {
|
||||
threshold := 100000
|
||||
if classifyContext(100000, threshold) != "long" {
|
||||
t.Fatalf("expected long for 100000 tokens")
|
||||
}
|
||||
if classifyContext(200000, threshold) != "long" {
|
||||
t.Fatalf("expected long for 200000 tokens")
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
func TestClassifyContext_AtThreshold(t *testing.T) {
|
||||
threshold := 100000
|
||||
// At exactly the threshold, should be "long".
|
||||
if classifyContext(threshold, threshold) != "long" {
|
||||
t.Fatalf("expected long at threshold %d", threshold)
|
||||
}
|
||||
// Just below, should be "normal".
|
||||
if classifyContext(threshold-1, threshold) != "normal" {
|
||||
t.Fatalf("expected normal at threshold-1 %d", threshold-1)
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
|
@ -4,6 +4,7 @@ import (
|
|||
"encoding/json"
|
||||
"fmt"
|
||||
"net/http"
|
||||
"strconv"
|
||||
"strings"
|
||||
"time"
|
||||
|
||||
|
|
@ -93,20 +94,27 @@ func (s *Server) handleResponses(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
|
|||
zap.String("prompt_preview", previewString(prompt, 1000)),
|
||||
)
|
||||
|
||||
estimate := estimateInputTokens(prompt, runMeta, nil, nil)
|
||||
contextClass := classifyContext(estimate, s.longContextThreshold())
|
||||
runMeta["estimated_input_tokens"] = strconv.Itoa(estimate)
|
||||
runMeta["context_class"] = contextClass
|
||||
|
||||
handle, err := s.service.SubmitRun(r.Context(), edgeservice.SubmitRunRequest{
|
||||
NodeRef: dispatch.NodeRef,
|
||||
ModelGroupKey: strings.TrimSpace(req.Model),
|
||||
Adapter: dispatch.Adapter,
|
||||
Target: dispatch.Target,
|
||||
SessionID: dispatch.SessionID,
|
||||
Workspace: workspace,
|
||||
Prompt: prompt,
|
||||
Input: input,
|
||||
TimeoutSec: dispatch.TimeoutSec,
|
||||
MaxQueue: dispatch.MaxQueue,
|
||||
QueueTimeoutMS: dispatch.QueueTimeoutMS,
|
||||
Metadata: runMeta,
|
||||
ProviderPool: dispatch.ProviderPool,
|
||||
NodeRef: dispatch.NodeRef,
|
||||
ModelGroupKey: strings.TrimSpace(req.Model),
|
||||
Adapter: dispatch.Adapter,
|
||||
Target: dispatch.Target,
|
||||
SessionID: dispatch.SessionID,
|
||||
Workspace: workspace,
|
||||
Prompt: prompt,
|
||||
Input: input,
|
||||
TimeoutSec: dispatch.TimeoutSec,
|
||||
MaxQueue: dispatch.MaxQueue,
|
||||
QueueTimeoutMS: dispatch.QueueTimeoutMS,
|
||||
Metadata: runMeta,
|
||||
EstimatedInputTokens: estimate,
|
||||
ContextClass: contextClass,
|
||||
ProviderPool: dispatch.ProviderPool,
|
||||
})
|
||||
if err != nil {
|
||||
writeError(w, http.StatusBadGateway, "node_dispatch_error", err.Error())
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -43,12 +43,14 @@ func (s *Server) cancelRunOnHTTPGiveUp(dispatch edgeservice.RunDispatch, err err
|
|||
}
|
||||
|
||||
type Server struct {
|
||||
mu sync.RWMutex
|
||||
cfg config.EdgeOpenAIConf
|
||||
modelCatalog []config.ModelCatalogEntry
|
||||
service runService
|
||||
logger *zap.Logger
|
||||
server *http.Server
|
||||
mu sync.RWMutex
|
||||
cfg config.EdgeOpenAIConf
|
||||
modelCatalog []config.ModelCatalogEntry
|
||||
longContextThresholdTokens int
|
||||
longContextThresholdTokensSet bool
|
||||
service runService
|
||||
logger *zap.Logger
|
||||
server *http.Server
|
||||
}
|
||||
|
||||
func NewServer(cfg config.EdgeOpenAIConf, svc runService, logger *zap.Logger) *Server {
|
||||
|
|
@ -94,6 +96,26 @@ func (s *Server) Enabled() bool {
|
|||
return s != nil && s.cfg.Enabled
|
||||
}
|
||||
|
||||
// SetLongContextThreshold sets the input-token threshold at or above which a
|
||||
// request is classified as long-context for admission policy.
|
||||
func (s *Server) SetLongContextThreshold(val int) {
|
||||
s.mu.Lock()
|
||||
defer s.mu.Unlock()
|
||||
s.longContextThresholdTokens = val
|
||||
s.longContextThresholdTokensSet = true
|
||||
}
|
||||
|
||||
func (s *Server) longContextThreshold() int {
|
||||
s.mu.RLock()
|
||||
defer s.mu.RUnlock()
|
||||
if s.longContextThresholdTokensSet {
|
||||
return s.longContextThresholdTokens
|
||||
}
|
||||
return defaultLongContextThreshold
|
||||
}
|
||||
|
||||
const defaultLongContextThreshold = 100000
|
||||
|
||||
func (s *Server) Start(ctx context.Context) error {
|
||||
if !s.Enabled() {
|
||||
return nil
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -4254,3 +4254,97 @@ func TestChatCompletionsFailsWhenAnySynthesizedTextToolCallViolatesSchema(t *tes
|
|||
t.Fatalf("expected tool validation error body, got %s", w.Body.String())
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
func TestResponsesMetadataIncludesTypedEstimateAndClassification(t *testing.T) {
|
||||
fake := &fakeRunService{events: make(chan *iop.RunEvent, 2)}
|
||||
fake.events <- &iop.RunEvent{Type: "delta", Delta: "ok"}
|
||||
fake.events <- &iop.RunEvent{Type: "complete"}
|
||||
|
||||
srv := NewServer(config.EdgeOpenAIConf{Adapter: "ollama"}, fake, nil)
|
||||
req := httptest.NewRequest(http.MethodPost, "/v1/responses", strings.NewReader(`{
|
||||
"model":"client-model",
|
||||
"input":"test",
|
||||
"metadata":{"request_id":"req-001"}
|
||||
}`))
|
||||
w := httptest.NewRecorder()
|
||||
srv.routes().ServeHTTP(w, req)
|
||||
|
||||
if w.Code != http.StatusOK {
|
||||
t.Fatalf("status: got %d body=%s", w.Code, w.Body.String())
|
||||
}
|
||||
estStr := fake.req.Metadata["estimated_input_tokens"]
|
||||
if estStr == "" {
|
||||
t.Fatalf("estimated_input_tokens should be present")
|
||||
}
|
||||
ctxClass := fake.req.Metadata["context_class"]
|
||||
if ctxClass != "normal" {
|
||||
t.Fatalf("context_class: got %q, want normal", ctxClass)
|
||||
}
|
||||
est := fake.req.EstimatedInputTokens
|
||||
if est <= 0 {
|
||||
t.Fatalf("EstimatedInputTokens: got %d", est)
|
||||
}
|
||||
if fake.req.ContextClass != "normal" {
|
||||
t.Fatalf("ContextClass: got %q, want normal", fake.req.ContextClass)
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
func TestResponsesMetadataIncludesTypedEstimateAndClassification_LargePayload(t *testing.T) {
|
||||
largeInput := make([]byte, 400000)
|
||||
for i := range largeInput {
|
||||
largeInput[i] = 'x'
|
||||
}
|
||||
|
||||
fake := &fakeRunService{events: make(chan *iop.RunEvent, 2)}
|
||||
fake.events <- &iop.RunEvent{Type: "delta", Delta: "ok"}
|
||||
fake.events <- &iop.RunEvent{Type: "complete"}
|
||||
|
||||
srv := NewServer(config.EdgeOpenAIConf{Adapter: "ollama"}, fake, nil)
|
||||
body := `{"model":"client-model","input":"` + string(largeInput) + `"}`
|
||||
req := httptest.NewRequest(http.MethodPost, "/v1/responses", strings.NewReader(body))
|
||||
w := httptest.NewRecorder()
|
||||
srv.routes().ServeHTTP(w, req)
|
||||
|
||||
if w.Code != http.StatusOK {
|
||||
t.Fatalf("status: got %d body=%s", w.Code, w.Body.String())
|
||||
}
|
||||
if fake.req.ContextClass != "long" {
|
||||
t.Fatalf("context_class: got %q, want long", fake.req.ContextClass)
|
||||
}
|
||||
if fake.req.EstimatedInputTokens < 100000 {
|
||||
t.Fatalf("EstimatedInputTokens: got %d, want >= 100000", fake.req.EstimatedInputTokens)
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
func TestChatCompletionsMetadataIncludesTypedEstimateAndClassification(t *testing.T) {
|
||||
fake := &fakeRunService{events: make(chan *iop.RunEvent, 2)}
|
||||
fake.events <- &iop.RunEvent{Type: "delta", Delta: "ok"}
|
||||
fake.events <- &iop.RunEvent{Type: "complete"}
|
||||
|
||||
srv := NewServer(config.EdgeOpenAIConf{Adapter: "ollama"}, fake, nil)
|
||||
req := httptest.NewRequest(http.MethodPost, "/v1/chat/completions", strings.NewReader(`{
|
||||
"model":"client-model",
|
||||
"messages":[{"role":"user","content":"hi"}]
|
||||
}`))
|
||||
w := httptest.NewRecorder()
|
||||
srv.handleChatCompletions(w, req)
|
||||
|
||||
if w.Code != http.StatusOK {
|
||||
t.Fatalf("status: got %d body=%s", w.Code, w.Body.String())
|
||||
}
|
||||
estStr := fake.req.Metadata["estimated_input_tokens"]
|
||||
if estStr == "" {
|
||||
t.Fatalf("estimated_input_tokens should be present")
|
||||
}
|
||||
ctxClass := fake.req.Metadata["context_class"]
|
||||
if ctxClass != "normal" {
|
||||
t.Fatalf("context_class: got %q, want normal", ctxClass)
|
||||
}
|
||||
est := fake.req.EstimatedInputTokens
|
||||
if est <= 0 {
|
||||
t.Fatalf("EstimatedInputTokens: got %d", est)
|
||||
}
|
||||
if fake.req.ContextClass != "normal" {
|
||||
t.Fatalf("ContextClass: got %q, want normal", fake.req.ContextClass)
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -30,6 +30,13 @@ type SubmitRunRequest struct {
|
|||
MaxQueue int
|
||||
QueueTimeoutMS int
|
||||
Metadata map[string]string
|
||||
// EstimatedInputTokens is a conservative token-count approximation of the
|
||||
// request input. It is used by long-context admission policy to gate
|
||||
// routing and queueing decisions.
|
||||
EstimatedInputTokens int
|
||||
// ContextClass is a classification tag used by long-context admission
|
||||
// policy. Allowed values are "normal" and "long".
|
||||
ContextClass string
|
||||
// ProviderPool signals that this request should be dispatched via the
|
||||
// provider-pool catalog keyed by ModelGroupKey. Adapter and Target are
|
||||
// resolved per-candidate by resolveProviderPoolCandidates; the winning
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -1571,3 +1571,25 @@ func TestSubmitRunLegacyModelGroupKeyGoesDirectNotQueued(t *testing.T) {
|
|||
t.Errorf("dispatch node: got %q, want leg-node-1", res.Dispatch().NodeID)
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
func TestBuildRunRequestPreservesEstimatedTokensAndContextClass(t *testing.T) {
|
||||
req, _, err := edgeservice.BuildRunRequest(edgeservice.SubmitRunRequest{
|
||||
Adapter: "ollama",
|
||||
Target: "llama",
|
||||
Prompt: "test",
|
||||
EstimatedInputTokens: 150000,
|
||||
ContextClass: "long",
|
||||
Metadata: map[string]string{"estimated_input_tokens": "150000", "context_class": "long"},
|
||||
})
|
||||
if err != nil {
|
||||
t.Fatalf("BuildRunRequest: %v", err)
|
||||
}
|
||||
// BuildRunRequest does not carry EstimatedInputTokens/ContextClass in the protobuf,
|
||||
// so we verify that the metadata copy is preserved.
|
||||
if req.GetMetadata()["estimated_input_tokens"] != "150000" {
|
||||
t.Fatalf("metadata estimated_input_tokens: got %q", req.GetMetadata()["estimated_input_tokens"])
|
||||
}
|
||||
if req.GetMetadata()["context_class"] != "long" {
|
||||
t.Fatalf("metadata context_class: got %q", req.GetMetadata()["context_class"])
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
|
|
|||
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