把文本渲染成图片省 token，新法压缩上下文成本减半
DavidBennett__ · x · 2026-08-10
开发者提出了一种名为 Snapcompact 的上下文压缩方案：当模型的上下文窗口填满时，将文本密集渲染成 6×10 像素字体的 PNG 位图，再作为图片传回给模型。
这种做法利用了视觉 token 的计费规则，实现了惊人的降本效果：
- 极高压缩率：一张 1568×1568 的 PNG 可以塞下约 4 万字符（约 1 万 token），但按 Anthropic 的视觉公式只收 3,279 个图像 token。
- 成本减半：在保持相同上下文且 F1 分数持平的情况下，能将整体 API 费用削减约 50%。
- 模型表现：实测显示，Claude、GPT 和 Gemini 等模型能够近乎逐字地读取这些图片内容，且准确率下降极少。
这为解决长文本处理中的 token 成本问题提供了一个极具创意的工程思路。
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