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ranxiangleiV2EX member #110457, joined on 2015-04-11 18:19:40 +08:00 |
| 聊聊 opencode 上下文压缩: 如何做到单会话 1 亿 token 不爆不丢,acp 模型主动压缩才是唯一正道 程序员 • ranxianglei • 16h 30m ago • Lastly replied by ranxianglei | 25 |
ranxianglei's recent replies
16h 30m ago Replied to a topic by ranxianglei › 程序员 › 聊聊 opencode 上下文压缩: 如何做到单会话 1 亿 token 不爆不丢,acp 模型主动压缩才是唯一正道 |
另外 https://github.com/ranxianglei/opencode-acp/issues/5 bug 已经修复。
dcp 的 bug 非常非常多，可能还需要修复一阵子。
dcp 的 bug 非常非常多，可能还需要修复一阵子。
16h 32m ago Replied to a topic by ranxianglei › 程序员 › 聊聊 opencode 上下文压缩: 如何做到单会话 1 亿 token 不爆不丢,acp 模型主动压缩才是唯一正道 |
@zzl22100048 dcp 固有的一些 bug ，我修复了一些 不太彻底。可以把具体场景提给我 ，我定位哪里的原因，也修复了。
May 21 Replied to a topic by wangp7 › Claude › 请问只使用 Claude code cli 不登录 + cc 接三方 API , 这个 cli 本体能和其他 cli 拉开差距吗? |
重点还是模型，但是一个很烂的壳影响也很大。推荐 opencode+omo+acp
May 20 Replied to a topic by ranxianglei › 程序员 › 聊聊 opencode 上下文压缩: 如何做到单会话 1 亿 token 不爆不丢,acp 模型主动压缩才是唯一正道 |
@Zeaxion
提一个 issue 吧，ai 会自动执行。
提一个 issue 吧，ai 会自动执行。
May 20 Replied to a topic by ranxianglei › 程序员 › 聊聊 opencode 上下文压缩: 如何做到单会话 1 亿 token 不爆不丢,acp 模型主动压缩才是唯一正道 |
@JasperHale
可以提 issue ，我让 ai 开干。不过可能先调研下可行性。
可以提 issue ，我让 ai 开干。不过可能先调研下可行性。
May 20 Replied to a topic by ranxianglei › 程序员 › 聊聊 opencode 上下文压缩: 如何做到单会话 1 亿 token 不爆不丢,acp 模型主动压缩才是唯一正道 |
@izzzz
软件开源的，随便改
软件开源的，随便改
May 20 Replied to a topic by ranxianglei › 程序员 › 聊聊 opencode 上下文压缩: 如何做到单会话 1 亿 token 不爆不丢,acp 模型主动压缩才是唯一正道 |
@juzisang
肯定是 bug ，可以给我配置我给你看下。不过大概率是插件的 bug ，正常命中是 95 以上
肯定是 bug ，可以给我配置我给你看下。不过大概率是插件的 bug ，正常命中是 95 以上
May 20 Replied to a topic by ranxianglei › 程序员 › 聊聊 opencode 上下文压缩: 如何做到单会话 1 亿 token 不爆不丢,acp 模型主动压缩才是唯一正道 |
@imnpc
配合 omo 非常合适，当然我的 omo 也裁剪过，开始会话上下文只有 9%，我记得原来是 15%左右。你不用避免压缩出现，acp 会一边工作一边压缩，类似于 c 语言手动垃圾回收，实际上没有费太多 token ，因为 95%以上是命中缓存的？我修了 dcp 的 bug ，原版会卡一个点导致命中率很低。
配合 omo 非常合适，当然我的 omo 也裁剪过，开始会话上下文只有 9%，我记得原来是 15%左右。你不用避免压缩出现，acp 会一边工作一边压缩，类似于 c 语言手动垃圾回收，实际上没有费太多 token ，因为 95%以上是命中缓存的？我修了 dcp 的 bug ，原版会卡一个点导致命中率很低。
May 20 Replied to a topic by ranxianglei › 程序员 › 聊聊 opencode 上下文压缩: 如何做到单会话 1 亿 token 不爆不丢,acp 模型主动压缩才是唯一正道 |
@zbinlin
看情况，第一种情况压缩大多数合并最近的消息，这时候基本 95%以上命中率，大多数是这个情况，因为模型不会等 45%才压缩，而且每个会话都考虑压缩，我问过为啥，他说他觉得早压缩更好。第二种情况，到达 45%以后的压缩，这时候会比较大，但是一般会压缩到 16%左右，这 16%有概率全新，有概率旧的。达到 45 ％的情况不多，只有 10%。第三种，如果没用这个插件的时候，到 80%多外部模型压缩，然后到 16 ％，这个时候和第二种情况差不多，但是如果你上下文比较多，会频繁 full 压缩，实际上更加费 token
看情况，第一种情况压缩大多数合并最近的消息，这时候基本 95%以上命中率，大多数是这个情况，因为模型不会等 45%才压缩，而且每个会话都考虑压缩，我问过为啥，他说他觉得早压缩更好。第二种情况，到达 45%以后的压缩，这时候会比较大，但是一般会压缩到 16%左右，这 16%有概率全新，有概率旧的。达到 45 ％的情况不多，只有 10%。第三种，如果没用这个插件的时候，到 80%多外部模型压缩，然后到 16 ％，这个时候和第二种情况差不多，但是如果你上下文比较多，会频繁 full 压缩，实际上更加费 token
May 20 Replied to a topic by ranxianglei › 程序员 › 聊聊 opencode 上下文压缩: 如何做到单会话 1 亿 token 不爆不丢,acp 模型主动压缩才是唯一正道 |
@Zeaxion 暂时不能，我在考虑如何迁移过去。迁移好了通知你
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