把长文本转成图片省 Token？Snapcompact 压缩法实测降本 50%
arpit_bhayani · x · 2026-08-03
Stencil 团队提出了一种名为 Snapcompact 的上下文压缩方案：当模型的上下文窗口耗尽时，不再进行常规的文本摘要，而是将文本渲染成极其密集的像素字体位图（PNG 图片）交还给模型。
核心机制与数据：
- 一张 1568×1568 像素的 PNG 图片可容纳约 4 万个字符（约 1 万 Token）。
- 利用多模态模型的视觉能力读取这些图片，成本仅为纯文本输入的约三分之一。
- 在 Claude、GPT-5.5、Gemini 等模型上的测试显示，该方法在保持相同回答质量（F1 平价）的前提下，能将总推理成本降低约 50% 甚至更多，同时避免了传统文本摘要带来的信息丢失或模型拒绝回答（Abstain）的问题。
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