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长对话模型上下文暴增，如何压缩上下文？

首次出现 8月26日 15:08·最近更新 8月26日 15:08

基于单一长需求持续对话，模型上下文很容易跑到几十万 Token 。 **背景：** * 模型：DeepSeek V4 Pro （ 1M 上下文） * 不限额不考虑费用（公司报销），也不在乎延迟，**只追求最高质量的回复与代码准确率**。 **疑问：** 1. **压缩时机：** 按比例固定压缩，比如上下文到达 50%主动压缩？ 2. **压缩方式：** OpenCode 的 `/compact` 指令是否靠谱？会丢失关键信息吗？ 3.。当前摘要基于 1 条公开证据，并区分官方信息与社区讨论。

多来源证据

V2EX AI 用户与重大信号·v2ex·8月26日 11:17

长对话模型上下文暴增，如何压缩上下文？

基于单一长需求持续对话，模型上下文很容易跑到几十万 Token 。 **背景：** * 模型：DeepSeek V4 Pro （ 1M 上下文） * 不限额不考虑费用（公司报销），也不在乎延迟，**只追求最高质量的回复与代码准确率**。 **疑问：** 1. **压缩时机：** 按比例固定压缩，比如上下文到达 50%主动压缩？ 2. **压缩方式：** OpenCode 的 `/compact` 指令是否靠谱？会丢失关键信息吗？ 3. **替代方案：** 如果不压缩上下文，是自己拆分任务吗？有合适的工具或流程吗？

事件时间线

8月26日 11:17
V2EX AI 用户与重大信号
长对话模型上下文暴增，如何压缩上下文？