НЛП-модели не терпят неудач из-за забывчивости — они терпят неудачу из-за избыточной памяти. По мере роста диалогов накапливаются избыточные и низкоценные токены, что увеличивает затраты и время отклика, незаметно снижая качество вывода. В этой статье представлена детерминированный слой обрезки промптов, который сокращает использование токенов, не нарушая зависимостей, подкрепленный реальными тестами и проверенным в эксплуатации дизайном.