开源工具 SlimToken：请求进模型前先压缩上下文，实测省 57-64% token
Intelligent-Key7357 · reddit · 2026-08-18
开发者发布 MIT 协议的开源 token 压缩器 SlimToken，在上下文送达模型前进行可逆压缩，以塞进更多内容并降低 token 开销。它基于 or/xxhash/tiktoken，token 计数使用真实的 cl100k 分词器而非估算。
三种运行方式：① Proxy 模式（默认）——常驻服务器挡在 Anthropic/OpenAI/Ollama 前，安装后自动接管 ANTHROPICBASEURL，所有请求自动压缩且可卸载还原；② MCP server——把流水线暴露为 8 个工具供 agent 按需调用；③ Agent Skill + CLI + Python 库，可用于 Claude Code / Codex / OpenCode。
压缩流水线包括：剔除 schema 中的注释/示例、折叠重复横幅与空白、去重重复的 toolresult、截断较早的 assistant 文本、硬性 token 预算、HTML DOM 剪枝、按类型压缩大型工具输出等。安全保证：代码块字节级保留、pair-safe 不会让 toolresult 与 tooluse 失配、未改动内容零拷贝返回。另有输出过滤（去掉 "Sure!" 类开场白、流式截断失控输出）和约 1ms 的纯 CPU 提示改写器（200 词啰嗦请求压成约 25 词指令，无需模型调用）。
实测节省：臃肿的编程会话约降 57-64%，HTML dump 约 83%；但干净的短会话节省为 0——它只去除冗余，不制造虚假节省。另附 4/8/16GB 显存预设和高上下文 dense/MoE 容量表（如 128k MoE 行压缩后有效容量约 898k）。作者征求反馈与贡献者。
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