分析 2451 次会话：百万级超长上下文窗口或是 Token 消耗陷阱
_rchaves_ · x · 2026-08-03
作者通过对 2,451 个 AI 智能体会话 的数据分析指出，盲目追求超长上下文窗口（如 100 万 tokens）可能是大厂为了增加 Token 消耗的“陷阱”。
数据显示，即使有缓存机制，上下文大小每增加 2 倍，Token 消耗就会暴增 6 倍。更重要的是，没有证据表明早期添加的上下文会在后续的任务执行中被实际需要或使用。
因此，作者建议在智能体工作流中，最好在上下文达到约 45 万 tokens 时就进行压缩，以在保证效果的同时严格控制成本。
所属事件:海量实测数据揭示：百万级上下文窗口或为 Token 陷阱(2 条相关)→
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