token效率

在提示词日益冗长、AI模型愈发强大的当下，一个核心问题反复浮现：如何同时降低使用成本和处理时间？ 在以编程方式使用大语言模型时，结构化输出已成为标准实践。开发者可以要求模型按特定格式输出，例如JSON。通过定义一个模型架构并阐明各字段含义，AI会尽力理解上下文，并在其能力范围内填充输出。 这使得处理AI的响应变得前所未有的便捷。然而，输入环节呢？ 即便我们能…

随着大模型API的广泛应用，开发者面临日益增长的token成本压力。每月数千甚至上万元的API账单已成为许多AI项目的沉重负担。在这种背景下，开源项目caveman-compression提供了一种创新的解决方案：通过语言压缩技术，在保持语义完整性的前提下，显著减少token消耗，从而实现成本的大幅降低。 ### 语言压缩的核心原理：利用大模型的补全能力 c…