如果你经常用ChatGPT API或者其他大模型，月底账单可能让你心疼。现在有个开源项目叫"caveman-compression"，能帮你省下不少钱。
到底怎么省钱的？
原理很直接：把废话删掉，关键信息留着。
举个例子：
原文：为了优化数据库查询性能，我们应该考虑在经常访问的列上实现索引...
压缩：需要快速查询。检查哪些列用得最多。给这些列加索引...
同样的意思，token少了29%。费用直接打7折。
压缩原理揭秘
这个方法基于一个关键发现：大模型本身就擅长填补语言空白，能自动补全缺失的语法和连接词。
会被删掉的（机器能补全的） ：
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语法词："a"、"the"、"is"、"are"
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连接词："therefore"、"however"、"because"
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被动语态："is calculated by"
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填充词："very"、"quite"、"essentially"
会被保留的（机器猜不到的） ：
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具体数据：数字、姓名、日期
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专业术语："O(log n)"、"binary search"
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限定词："medium-large"、"frequently accessed"
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特定信息："Stockholm"、"99.9% uptime"
举个实际例子：
压缩前："Company medium-large. Location Stockholm."
机器理解："at a medium-large company based in Stockholm"
机器自动加上了语法，但事实信息一点没变。
两种压缩方式，按需选择
方式一：调用OpenAI压缩
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省钱效果：40-58%
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缺点：需要API key，每次压缩要花点钱
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适合：对压缩率要求高的场景
方式二：本地NLP压缩
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省钱效果：15-30%
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优点：完全免费，不联网，支持中文
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适合：大批量处理或预算紧张
实际能省多少钱？
作者测试了几种常见场景：
- 系统提示词 ：171个token → 72个token（省58%）
- API文档 ：137个token → 79个token（省42%）
- 用户简历 ：201个token → 156个token（省22%）
如果你每月API费用1000块，用了这工具可能直接降到600块。
什么情况下有用？
特别适合 ：
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内部文档处理
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批量数据分析
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AI Agent的内部推理
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需要塞很多背景信息的场景
别用在 ：
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给客户看的内容
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营销文案
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正式合同
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需要情感表达的文字
怎么开始用？
如果要最大压缩率 ：
git clone https://github.com/wilpel/caveman-compression
pip install -r requirements.txt
# 配置你的OpenAI API key
python caveman_compress.py compress "你的文本"
如果要免费使用 ：
pip install -r requirements-nlp.txt
python -m spacy download zh_core_web_sm # 中文支持
python caveman_compress_nlp.py compress "你的文本"
靠谱吗？
作者做了测试，压缩前后的关键信息100%保留。而且大模型本来就擅长理解这种"电报体"文字。
不过说实话，压缩后的文字确实像原始人说话。但对机器来说没问题，核心意思都在。
谁在用？
这种思路其实挺实用的。特别是那些需要处理大量文档、频繁调用API的开发者。比如做RAG系统的，把知识库压缩一遍，查询效率能提升不少。
还有做AI Agent的，让Agent内部推理用这种格式，同样的上下文窗口能塞进更多思考步骤。
值得试试吗？
如果你的API账单让你肉疼，这个工具值得一试。MIT开源协议，代码透明，风险不大。
最坏情况就是压缩效果不理想，但至少能让你对token优化有些新思路。毕竟在AI越来越贵的今天，能省一点是一点。
项目地址：https://github.com/wilpel/caveman-compression
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