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压缩省下的 token 要能自己算出来:OmniRoute 六档压缩与用量对账实战

某剧院项目的舞台工艺审图进入复核期,我这边跑的是一条 WorkBuddy 智能体流水线:图纸文字层抽出来进结构化数据,规范条文原文与设备清单作为上下文反复参与问答,审查意见表按厅滚动生成。跑了两周之后,最真实的痛点不是答得准不准,而是上下文越滚越大、额度烧得越来越快——一次问答背上几十 K token 的历史对话,其中大半是上一轮已经确认过的结论复述、同一份系统提示的重复粘贴、以及为了"让模型懂背景"而塞进去的过程性描述。

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