Claude Code 用 /autocompact 300k 提前压缩长对话以节省 Token
如果你在用 Claude Code 的话,再推荐下记得运行下 /autocompact 300k (原推是400k,我自己用下来300k就足够了,当然选哪个你可以自己决定) 自动压缩(Auto-compact)的作用是将整段长对话精简为简短的摘要,而不是一直保留上百万的完整历史记录。在 1M 上下文模型中,系统默认要到约 967K Token 时才会触发压缩。 由于你发送的每一条消息都会带上之前的全部对话历史,等到 967K 再压缩,意味着后期的每一次交互都在重复消耗海量 Token。虽然在缓存有效(warm cache)的情况下,大部分历史内容走的都是廉价的缓存读取,且压缩本身也只相当于一次普通请求,但这些庞大的读取量依然会实打实地计入你的使用额度,积少成多。 使用 /autocompact 300k 可以将触发压缩的阈值提前到 300K。这样既能让对话历史始终保持精简,又能避免单次请求的上下文无限膨胀,从而大幅节省长对话的 Token 消耗。
Claude Code 用户可运行 /autocompact 300k,把自动压缩的触发阈值从 1M 上下文模型默认的约 967K Token 提前到 300K。作者解释,每条消息都会带上此前全部对话历史,等到 967K 才压缩会让后期每次交互重复消耗大量 Token,即使缓存有效也仍计入使用额度。提前压缩可让对话历史保持精简,避免单次请求上下文无限膨胀,从而节省长对话的 Token 消耗。
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