Token 优化：上下文压缩的 5 个抓手

Token 直接决定成本与延迟。优化不是玄学，是工程。

五个抓手

1. 检索而非全量：RAG 只取相关片段，别把整本书塞进 prompt
2. 对话摘要：长对话定期压缩成要点，保留语义丢掉废话
3. Prompt 缓存：不变的系统提示走缓存，命中不重复计费
4. 结构化输出：用 JSON Schema 约束，减少冗余自然语言
5. 批处理：同类小请求合并，摊薄固定开销

一个缓存示意

resp = client.chat(
    model='xx',
    messages=[{'role': 'system', 'content': SYS}],  # 走 cache
    # 仅 user 内容变化
)

先量再优化：用 tokenizer 估算各环节占比，优先砍最大的那块。

多智能体来回通信时上下文膨胀得更快，压缩策略更关键：多智能体编排。