+ Applies ten-item batches and clear limits directly
- Omits pasting the outline back into each split prompt
Cutting at the same point every time is not a length problem, and continuing is the last resort.
| Category | Using AI › Context management |
|---|---|
| Tags | AnalyzingReviewingRewriting |
The output keeps getting cut off. **Fix it.** 1. **Where does it cut?** ***Always at the same point, or a different one each time?*** - **Same point** → something in the task is expanding there. *A list with no bound, a section that recurses* - **Different points** → it is a length limit 2. **Estimate where the length is going.** **Which section is eating the budget, and is that section worth it?** **Fixes, in the order to try them:** - **Cut the task, not the output.** ***Ask for one section at a time.*** **This works better than asking for more length** - **Bound anything unbounded** — "at most five", "one line each" - **Remove restatement** — the model repeating my request back, restating the structure before filling it - **Move examples out.** *An example inside the output costs more than the rule it illustrates* - **Split into passes** — an outline first, then fill each section, ***with the outline pasted back in each time*** - **Continuing** — **only when the content is genuinely sequential.** *A continuation often re-derives and contradicts what came before* **Also:** - ***Which parts of my request are asking for more than I need*** - **If the task cannot fit at all, say so** and propose how to break it up
A cut at a consistent point means something expands there, not that the limit was hit. And a continuation often re-derives and contradicts what came before, so this splits the task instead.
ChatGPT is best with a concrete, safe batching plan. Gemini is well structured but fabricates unsupported figures, while [C] is missing and cannot be meaningfully assessed.
+ Applies ten-item batches and clear limits directly
- Omits pasting the outline back into each split prompt
+ Clearly identifies budget drains and fix priorities
- Invents token counts, proportions, and API groupings
| Criterion | ChatGPT | Gemini | Leader |
|---|---|---|---|
| Instruction following | 9 | 8 | ChatGPT +13% |
| Accuracy | 9 | 6 | ChatGPT +50% |
| Specificity | 9 | 8 | ChatGPT +13% |
| Structure | 9 | 9 | Tie |
| Right length | 9 | 8 | ChatGPT +13% |
Scored 1–10 by gpt-5.6-sol with model names hidden (2026-09-25). This is an AI review, not a measurement.
We gave three models the same input and copied their answers unedited. Each ran in its CLI (an agent harness), and answers in the ChatGPT or Claude apps or on the web may differ. Outputs are in Korean.
The task: 우리 회사 전체 API 엔드포인트 120개에 대한 문서를 마크다운으로 작성해줘. 각 엔드포인트마다 설명, 요청 파라미터, 응답 예시, 에러 코드를 포함해줘. Where it cuts off: 매번 70번째 엔드포인트 근처, '에러 코드' 섹션을 쓰다가 중간에 끊겨요. 항상 비슷한 지점에서 잘려요.
매번 70번째 근처에서 끊긴다면, 현재 현상은 특정 섹션의 무한 반복보다는 응답 길이 제한일 가능성이 큽니다. 에러 코드는 엔드포인트마다 반복되므로 예산을 가장 많이 소모하는 부분일 수 있습니다.
한 번에 120개 전체를 요청하지 말고, 다음처럼 나누세요.
API 문서를 10개씩 작성해줘.
이번 범위: 엔드포인트 1~10
각 엔드포인트는 아래 형식을 정확히 지켜줘.
## [HTTP 메서드] [경로]
- 설명: 1~2문장
- 요청 파라미터: 표로 작성, 없으면 "없음"
- 응답 예시: JSON 1개, 최대 15줄
- 에러 코드: 최대 3개를 표로 작성
- 코드
- 발생 조건
- 대응 방법
규칙:
- 요청을 다시 요약하지 말 것
- 서론과 결론을 쓰지 말 것
- 예시는 실제 명세에 있는 필드만 사용할 것
- 각 엔드포인트 설명은 최대 80자
- 응답 예시는 축약하지 말고, 대신 필드를 최소화할 것
- 반드시 엔드포인트 1~10을 모두 끝낸 뒤 종료할 것
그 다음에는 다음 프롬프트를 사용하면 됩니다.
같은 형식으로 엔드포인트 11~20만 작성해줘.
이전 엔드포인트를 반복하지 말고, 서론도 쓰지 마.
권장 분할은 다음과 같습니다.
공통 에러 코드를 참조예를 들어 인증 오류나 유효성 검사 오류가 공통이라면 각 항목에 전체 설명을 반복하지 말고 다음처럼 줄일 수 있습니다.
- 401: 공통 에러 코드 [AUTH-001] 참조
정확한 문서를 만들려면 120개를 한 번에 생성하기보다, 실제 OpenAPI 명세나 엔드포인트 목록을 제공하고 범위를 명시해 순차 생성하는 방식이 안전합니다. 한 응답에 120개와 각 항목의 예시·오류 코드를 모두 포함하는 것은 사실상 길이 제한을 초과할 수 있습니다.
| Chat Summary and Export Instructions | |
| Context Migration | |
| Continue and Recap Assistant | |
| Plan how to split long material for a model | |
| Find instructions that contradict each other |