📖 AI 总结

本文在多轮编程智能体的真实生产环境中，对上下文压缩网关（Paritok）进行了成本归因分析，将token开销拆解为工具模式过滤、文件读取与工具输出的内容压缩、历史摘要三个独立杠杆，并在受控A/B实验中分别测量其效果。研究发现三者的节省机制截然不同：工具模式过滤每轮移除固定token块（约21K至57K），随轮数线性增长，是唯一稳定可靠的节省来源；内容压缩每轮仅节省约2%的缓存计价前缀，但压缩后的读取内容会累积进历史并在后续每轮重复发送，因此其累计节省呈二次增长（实测约3350×N²），约6轮后即超过工具过滤的固定节省，直至受上下文窗口上限约束。非破坏性网关允许智能体按需取回原始内容，每次召回仅重发刚被压缩的那一段，成本固定且有界，不会成倍放大。作者强调，单次压缩基准的高分（如25.7%压缩率下保留86.5%的SWE-bench质量）与多轮智能体成本无关，不能作为节省成本的论据。

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