长会话压缩阈值实测：50万token成本更低
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长会话压缩阈值实测：50万token成本更低
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AI 综述
Eric Buess 实测发现，在长会话中把上下文压缩点设为 50 万 token，每日消耗的 plan 点数约为 100 万设置的三分之一，压缩次数从 100 万设置时的每日 4 次增至 10 次；压缩点设为 25 万时则消耗 19 点、压缩 27 次。 他称，压缩阈值继续提高到 50 万以上后，成本收益递减；每次压缩后需要重新加载约 11万至13万 token，并重写 8万至10万 token，因此更低阈值会增加压缩频率和消耗。
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最新进展11月14日 08:51
长会话上下文压缩实测：50 万 token 的 plan 点数约为 100 万设置的三分之一报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月14日
- AGI Hunt长会话上下文压缩实测：50 万 token 的 plan 点数约为 100 万设置的三分之一
Eric Buess 实测发现，长会话的压缩点设为 50 万 token 时，每日消耗的 plan 点数约为 100 万设置的三分之一。压缩点从 25 万升至 100 万时，plan 点数从 19 升至 31，每日压缩次数从 27 降至 4；50 万时分别为 21 点和 10 次，继续提高阈值的收益递减。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。