LLMのためのトークン圧縮 モデルに到達する前にプロンプト、取得したコンテキスト、ツールの出力、チャット履歴、ログを縮小する手法です。ルーティング、評価、またはフェイルオーバーを置き換えるものではありません。それらのシステムがよりクリーンな入力で動作するようにします。
これは、ほとんどのAIのコストと遅延の問題がアプリケーションからリクエストが出る前に始まるため重要です。サポートボットが3つの事実だけが重要な場合でも、チケットスレッド全体を送信するかもしれません。エージェントがステータス、金額、次のアクションだけが必要な場合でも、ツールの完全な応答を貼り付けるかもしれません。RAGワークフローが1つのコンパクトな回答で済む場合でも、5つのチャンクを取得するかもしれません。
OpenAIは説明します APIの使用量はトークンで測定され、そのトークンは入力テキストと出力テキストの両方から来ると。長いコンテキストは無料のコンテキストではありません。目標はモデルを飢えさせることではありません。目標は、モデルが必要とする決定、証拠、制約を保持しつつ、最小のコンテキストを送信することです。
ルーティング前にトークン圧縮が重要な理由
多くのチームはコスト最適化をモデル選択の問題と考えています：簡単な作業を安価なモデルに送り、難しい作業には高価なモデルを予約し、プロバイダールートが劣化した場合にはフェイルオーバーを使用する。それは有用ですが、基本的なポイントを見逃しています：ルーターはあなたが与えたリクエストしか見ません。
リクエストが膨らんでいる場合、すべての下流の決定が難しくなります。安価なモデルはノイズが多すぎて失敗するかもしれません。プロンプトが散らかっているため、最先端のモデルが必要に見えるかもしれません。可観測性は高い支出を示すかもしれませんが、それを引き起こした回避可能なコンテキストは示しません。
圧縮はモデルアクセスの前に1つのステップを追加します：ペイロードを削減し、意図を保持し、それからルーティングします。 ShareAIのモデルマーケットプレイス, そのクリーンなリクエストは、モデル選択、価格、遅延、可用性、ルーティングのニーズに対して1つのAPIで評価されることができます。
何を圧縮すべきか？
すべてのトークンが同じ扱いを受けるべきではありません。一部のテキストは指示にとって重要です。一部のテキストは証拠です。一部のテキストは前のステップからの残留物にすぎません。
| 入力エリア | 圧縮アプローチ | 保持すべきもの |
|---|---|---|
| チャット履歴 | 古いターンを要約して、状態、決定事項、制約、未解決の質問にまとめる。 | ユーザーの意図、約束、名前、好み、未解決のタスク。 |
| RAGチャンク | 狭く検索し、重複を排除し、現在の質問に答える箇所を抽出する。 | 引用、正確な事実、矛盾する証拠、新鮮さのシグナル。 |
| ツール出力 | 冗長な応答をコンパクトな構造化フィールドに変換する。 | ステータス、ID、金額、エラー、タイムスタンプ、次のアクション。 |
| ログとトレース | 繰り返されるイベントをクラスタリングし、異常、カウント、関連するサンプルのみを保持する。 | エラーパターン、頻度、影響を受けたサービス、タイムライン。 |
| システム指示 | 重複するポリシーテキストを削除し、安定した指示をタスク固有のコンテキストから分離する。 | 安全ルール、出力契約、役割の制約、ツールの許可。 |
実用的な圧縮方法5選
1. 状態を要約し、散文にしない
弱い要約は長い会話を短い段落に書き換えます。有用な要約は操作状態を保持します：ユーザーが望むこと、すでに試したこと、失敗したこと、残っている制約、次の決定事項。
エージェントの場合、状態要約は既知の境界で更新されるべきです：ツール呼び出し後、ユーザーの決定後、ワークフローステップ後、またはモデル切り替え前。ID、要件、または否定的な制約を圧縮してはいけません。
2. ツール出力からフィールドを抽出する
多くのツール呼び出しは、次のモデルステップに必要なテキストよりもはるかに多くのテキストを返します。応答全体を渡す代わりに、重要なフィールドを抽出します。支払い検索は、顧客ID、請求書ステータス、残高、支払期日、リスクフラグになるかもしれません。検索結果は、タイトル、正規URL、日付、主張を支持する1文になるかもしれません。
3. 生成前に検索結果をフィルタリングする
RAGシステムは、類似したチャンク、古いチャンク、キーワードには一致するが意図には一致しないチャンクを送信することでトークンを浪費することがよくあります。圧縮層は重複する部分を削除し、古いコンテキストを削除し、現在のクエリに答える証拠のみを保持できます。
最終的な回答に引用が必要な場合、これは特に重要です。コンテキストを圧縮しますが、後で回答を検証するために十分なソース詳細を保持してください。
4. 構造化された中間出力を使用する
自由形式の中間テキストは急速に増加します。構造化された出力はより小さく、監査が容易です。すべての候補アクションを説明するように1つのモデルに依頼する代わりに、アクション、信頼度、理由、障害となる問題、必要な入力などのフィールドを持つコンパクトなオプションリストを返すように依頼します。
5. プロンプトキャッシュを別のレバーとして扱う
プロンプトキャッシュは、サポートされているシステムで繰り返される接頭辞のコストや遅延を削減できますが、トークン圧縮と同じではありません。キャッシュされたテキストはコンテキストウィンドウスペースを消費する可能性があり、リクエストの検査を難しくする可能性もあります。Anthropicの コンテキストウィンドウ と プロンプトキャッシング ドキュメントは、キャッシュとコンテキスト設計が関連するが異なる問題を解決することを思い出させる有用なものです。
ShareAI ワークフローにおける圧縮の位置付け
ShareAI は AI マーケットプレイスおよび API であり、アプリケーション自体を構築する場所ではありません。アプリケーションはユーザー体験、ワークフローのロジック、コンテキスト選択、圧縮ステップを所有します。ShareAI はモデルアクセス側を支援します：150以上のモデルに対応する1つのAPI、マーケットプレイスの可視性、ルーティング、フェイルオーバー、使用状況の追跡。
- 生のユーザーリクエストとアプリケーションコンテキストを収集します。
- 重複、古いコンテキスト、および関連性のない検索結果を削除します。
- 古い会話状態や冗長なツール出力を圧縮します。
- クリーンアップされたリクエストを通過させます。 ShareAI API.
- モデル適合性、価格、遅延、可用性、フォールバックニーズに基づいてルーティングします。
- 応答後に品質、コスト、失敗パターンを測定します。
ビルダーにとって、圧縮は収益化をより簡潔にすることもできます。既存のアプリが AI 推論トラフィックを ShareAI 経由でルーティングする場合、ビルダーは追加料金やマージンを設定し、生成された使用量に基づいて毎月の支払いを受け取ることができます。クリーンなコンテキストは、ルーティングされた使用量を顧客に説明しやすくするのに役立ちます。ヘビーユーザーは実際に生成した AI トラフィックに対して支払います。
圧縮が機能しているかどうかを測定する方法
圧縮は品質が維持される場合にのみ有用です。生産変更のように追跡し、巧妙なプロンプトトリックとして扱わないでください。
- リクエストごとの入力トークン： ターゲットワークフローでは減少するべきです。
- 出力品質： 代表的なタスクで安定性を維持するべきです。
- フォールバック率: より安価なルートが弱いコンテキストを受け取るために上昇してはならない。
- 2. レイテンシー： 改善するべきであり、少なくとも前処理ステップを正当化するべきです。
- エスカレーション率: 圧縮されたコンテキストがユーザーやエージェントに再度質問を促す場合を明らかにするべきです。
- 成功したタスクあたりのコスト: リクエストあたりのコストだけでなく、低下するべきです。
良いテストセットには短いプロンプト、長いプロンプト、ツールを多用するエージェントタスク、RAG質問、そしてコンテキストが欠けることで誤答を引き起こすエッジケースが含まれます。圧縮された実行と非圧縮の実行を比較してから、圧縮をデフォルトにするべきです。
積極的に圧縮しない場合
圧縮にはトレードオフがあります。ニュアンスを取り除いたり、不確実性を隠したり、モデルが必要とする証拠を平坦化する可能性があります。正確な言葉遣いが重要な場合、モデルが契約やポリシーを推論する必要がある場合、引用を保持する必要がある場合、またはユーザーが徹底的なソース資料を明示的に求める場合は、軽い圧縮を使用してください。
最も安全なパターンは段階的な圧縮です。高忠実度のソース資料をアプリケーション内で利用可能にし、モデルにコンパクトなコンテキストを渡し、タスクが検証を必要とする場合に元の証拠を再取得してください。
FAQ: LLMのトークン圧縮
LLMのトークン圧縮とは何ですか？
LLMのトークン圧縮とは、モデル呼び出し前に不要な入力テキストを削減し、良い応答に必要な事実、指示、制約を保持することを意味します。
トークン圧縮は、より小さいモデルを使用することと同じですか？
いいえ。圧縮はリクエストを減らします。モデル選択はそのリクエストがどこに送られるかを決定します。最も強力なセットアップは通常両方を行います：まずコンテキストを圧縮し、次に適切なモデルにルーティングします。
ShareAIはプロンプトを自動的に圧縮しますか？
圧縮は通常、アプリケーション側の設計選択です。ShareAIはAIマーケットプレイスとAPIレイヤーを提供し、モデルアクセス、ルーティング、フェイルオーバー、そしてアプリがリクエストを準備した後の使用状況の可視性を提供します。
圧縮はLLMのコスト削減にどのように役立ちますか？
ほとんどのAI APIは入力および出力トークンに基づいて料金を設定します。入力トークンを安全に減らしながら品質を安定させることができれば、成功したタスクあたりのコストを削減できます。
トークン圧縮は応答品質を損なう可能性がありますか？
はい。過度の圧縮は証拠、ニュアンス、または制約を取り除く可能性があります。圧縮されたプロンプトを実際のタスクでテストし、回答品質、フォールバック率、ユーザー修正を監視してください。
ビルダーは圧縮について何を知るべきですか？
既存のアプリからShareAIを通じてAI使用をルーティングするビルダーは、圧縮を使用してルーティングされたトラフィックをよりクリーンに保つことができます。彼らは依然として追加料金やマージンを設定し、生成された使用量から月次支払いを受け取ることができます。
トークン圧縮はRAGに役立ちますか？
はい。RAGシステムは冗長または関連性の低いチャンクを送ることがよくあります。圧縮は重複排除、フィルタリング、そして現在の質問に答えるパッセージを抽出することができます。
プロンプトキャッシュは圧縮の代替になりますか？
いいえ。プロンプトキャッシュはサポートされているシステムで繰り返される接頭辞に役立つ可能性がありますが、コンテキストがノイズが多い、古い、重複している、またはタスクに対して大きすぎる場合には圧縮が依然として重要です。
どのチームがトークン圧縮から最も恩恵を受けますか？
長いチャット履歴、ツールが多いエージェント、ドキュメントワークフロー、サポート自動化、研究アシスタント、RAGシステムを持つチームは、通常、圧縮の必要性が最も明確に見られます。
圧縮のテストをどのように始めればよいですか？
高コストのワークフローを1つ選び、代表的なリクエストを収集し、圧縮版を作成して、トークン使用量、回答品質、遅延、成功したタスクあたりのコストを比較します。
圧縮はAIルーティングとどのように連携しますか？
圧縮はよりクリーンなリクエストを準備します。ルーティングは価格、遅延、可用性、信頼性、品質のニーズに基づいてそのリクエストに最適なモデルまたはプロバイダールートを決定します。
次のステップ
コンテキストの膨張が目に見えるワークフローを1つ選びます。ノイズの多い部分を圧縮し、重要な証拠を保持した後、ShareAIを使用して1つのAPIを通じてモデルルートを比較します。実用的な目標は簡単です：無駄なトークンを減らし、避けられるエスカレーションを減らし、より明確な使用データを得ることです。