AI 编程助手的上下文压缩：only-cc-lite 设计与 98 个真实会话的压测分析

Sun, 07 Jun 2026 13:12:44 +0800

为什么需要上下文压缩

AI 编程助手（Claude Code、Qwen Code、Cursor 等）的工作模式是累积式的：每次用户发一条消息，客户端会把从会话开始到当前的所有消息一起发送给 LLM API。

这意味着一个 30 轮的会话，第 30 次请求包含了前 29 轮的全部历史。如果中间执行了 cargo build、npm run build、grep 搜索等工具调用，大量构建日志、搜索结果会被反复发送。

实际使用中，一个中等复杂度的调试会话，单次请求的 input tokens 轻松突破 10 万。累积下来，一个会话消耗几百万 tokens 很常见。

问题的核心：大部分历史内容是重复的，但不能直接丢弃。LLM 需要上下文来理解代码变更的背景，而 LLM 提供商的前缀缓存（prompt cache）机制要求历史消息的字节序列保持不变。

only-cc-lite 就是为解决这个问题而生的。

设计原则

从 Headroom 提取，但做了关键简化：

特性	headroom-core	only-cc-lite
内容类型检测	Magika ONNX + 正则	纯正则
Token 计数	tiktoken-rs + HuggingFace	字符密度估算
语义相关性评分	fastembed ONNX	BM25 纯关键词
二进制膨胀	~50-80MB (ONNX)	<5MB
传递依赖	4182	~80

三个核心设计原则：

零 ML 依赖 — 不引入 ONNX Runtime、fastembed、HuggingFace tokenizers，纯 Rust 实现
增量压缩 — 只压缩 user 侧的增量内容，assistant 消息原样保留
前缀缓存安全 — 压缩后的请求，历史部分的字节序列与原始请求完全一致

增量压缩模型

传统做法是压缩整个请求体。但这会破坏 LLM 提供商的前缀缓存——提供商通过 SHA-256 哈希请求的前 N 个字节来判断是否命中缓存，任何字节变化都会导致缓存失效。

only-cc-lite 的做法是只压缩最新 user 消息中的可压缩内容块：

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请求消息结构：
┌─────────────────────────────────────┐
│ user msg #0 (frozen) │ ← 不动
│ assistant msg #0 (frozen) │ ← 不动
│ user msg #1 (frozen) │ ← 不动
│ assistant msg #1 (frozen) │ ← 不动
│ ... │
│ user msg #N ← LIVE ZONE │ ← 只压缩这里
│ ├─ text block "请帮我修复..." │ ← 不压缩（短文本）
│ ├─ tool_result: 构建日志 8000 tok │ ← 压缩！(log_compressor)
│ ├─ tool_result: grep 结果 2000 tok│ ← 压缩！(search_compressor)
│ └─ tool_result: git diff 1500 tok │ ← 压缩！(diff_compressor)
│ assistant msg #N (cache hot zone) │ ← 不动
└─────────────────────────────────────┘

对应的 Rust 实现入口：

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use only_cc_lite::{compress_request, Provider};

let outcome = compress_request(
 &body,
 Provider::Anthropic,
 "claude-sonnet-4-5-20250929",
 None, // ccr_store，可选
)?;

match &outcome.body {
 Some(compressed) => {
 // 转发压缩后的 body 到上游 API
 forward_to_upstream(compressed);
 }
 None => {
 // 无可压缩内容，转发原始 body
 forward_to_upstream(&body);
 }
}

这个模型的核心洞察：编程助手会话中，assistant 消息（代码、解释）占比大但不适合压缩（格式敏感），而 user 消息中的工具结果（日志、搜索结果）是最理想的压缩目标——结构化、冗余高、可安全截断。

四种压缩策略

压缩器通过正则检测内容类型，自动选择最合适的策略：

LogCompressor — 构建/运行日志

识别 ERROR、WARN、Traceback、panic、failed 等模式，提取关键错误信息，丢弃重复的编译输出。

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输入 (8000 tokens):
 Compiling foo v0.1.0
 warning: unused variable `x` --> src/main.rs:42:9
 error[E0308]: mismatched types --> src/lib.rs:100:5
 ... (几百行编译输出)

输出 (1200 tokens):
 [ERROR] src/lib.rs:100:5 - mismatched types
 [WARN] src/main.rs:42:9 - unused variable `x`
 ... (只保留错误和警告)

SearchCompressor — 代码搜索结果

匹配 file:line:content 格式的搜索结果，保留匹配行，丢弃上下文。

DiffCompressor — Git Diff

解析 unified diff 格式，保留变更摘要（文件名、变更类型），压缩具体 diff 内容。

SmartCrusher — JSON 数组

解析 JSON 数组，保留首尾元素，中间用统计摘要替代。

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// 输入: 100 个元素的数组
[{"id":1,"name":"a"},{"id":2,"name":"b"},...,{"id":100,"name":"zz"}]

// 输出: 首尾 + 摘要
[{"id":1,"name":"a"}, "... 98 more items ...",{"id":100,"name":"zz"}]

SmartCrusher 的压缩效果最好，单轮可达 60-90%。但在真实编程助手中，触发频率最低——大部分工具调用返回的是日志和搜索结果，不是纯 JSON 数组。

前缀缓存保护机制

这是 only-cc-lite 最关键的设计。三层保护确保压缩不会破坏 LLM 提供商的前缀缓存：

第一层：Frozen Zone

历史消息（所有 assistant 消息 + 之前的 user 消息）完全不动。通过 frozen_message_count 参数确定冻结边界。

第二层：Live Zone 限制

只在最新 user 消息内寻找可压缩的 content blocks。Assistant 消息即使包含大段内容也不压缩。

第三层：Byte-range Surgery

这是最精妙的部分。apply_replacements() 函数做字节级精确替换：

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out = body[..block_start] || replacement || body[block_end..]

被替换的 block 通过 serde_json::value::RawValue 的借用切片定位其在原始 buffer 中的偏移量。替换前后，block 外部的字节逐字节复制，不做任何重新序列化。

这意味着：

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原始请求: [prefix bytes...] [block A] [suffix bytes...]
压缩后: [prefix bytes...] [block A'] [suffix bytes...]
 ↑
 只有这里变了

前缀的 SHA-256 在压缩前后完全一致，LLM 提供商的 prompt cache 命中率不受影响。

实际上，这也是为什么压缩器只压缩最后一条 user 消息——更早的消息即使是 user 消息，修改它们也会破坏前缀缓存。

真实会话压测

为了验证压缩效果，基于真实的 AI 编程助手会话日志做了评估。

测试数据

维度	数值
压测会话数	98 个（Claude Code 2 个 + Qwen Code 96 个）
对话轮次	4,210
总 input tokens	3.28 亿
涉及模型	mimo-v2.5-pro、minimax-m2.7、kimi-k2.6、glm-5、glm-4.7-flash、deepseek-v4-flash、qwen3.6-plus 等

会话来源通过环境变量自动定位（$USERPROFILE 或 $HOME），不依赖任何硬编码路径。会话文件格式包括 Anthropic Messages API（Claude Code）和 OpenAI Chat Completions（Qwen Code）两种。

总体指标

指标	数值
User 内容（可压缩）	10.3 MB
Assistant 内容（保留不动）	3.3 MB
Tokens 节省	103,256
Bytes 节省	452,770
整体 User 压缩率	4.4%

4.4% 看起来不高？这恰恰反映了编程助手的真实使用特征。

场景收益分析

收益明显的场景——user 消息中包含大块结构化内容：

场景	策略	单轮压缩率	触发条件
构建失败日志	log_compressor	50-100%	`cargo build`、`npm run build` 输出大量错误
运行时错误堆栈	log_compressor	70-100%	Python traceback、Node.js rejection
代码搜索结果	search_compressor	50-80%	grep/ripgrep 返回大量匹配
Git diff	diff_compressor	40-60%	多文件变更的 diff 输出
JSON 数据	smart_crusher	60-90%	API 响应、配置文件

典型案例：一个 28 轮会话中，第 1 轮就压缩了 14,790 tokens（构建日志），单轮压缩率 100%。

几乎无收益的场景——占绝大多数轮次：

场景	占比	原因
短指令对话	~60% 轮次	“fix this bug”、“add a test” < 500 bytes
纯文本粘贴	~15% 轮次	错误描述、需求说明等非结构化文本
小文件内容	~10% 轮次	单个函数/配置片段 < 5KB
对话式交互	~10% 轮次	追问、确认、解释

98 个会话中 73 个（74%）未产生任何压缩——整个会话没有出现大块结构化内容。

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会话压缩收益分布（98 个会话）：

无压缩 ████████████████████████████████████████ 73 个 (74%)
< 1% █████ 7 个 (7%)
1-5% ████████ 12 个 (12%)
5-15% ██████ 6 个 (6%)

收益高度集中：Top 5 会话贡献了 52% 的总 tokens 节省。

策略命中统计

策略	命中轮次	贡献占比
log_compressor	57 turns	~85%
diff_compressor	8 turns	~8%
search_compressor	2 turns	~5%
smart_crusher	1 turn	~2%

log_compressor 是绝对主力。这也符合直觉——编程助手中最常见的"重内容"就是构建和运行日志。

与会话长度的关系

会话轮次	压缩情况
短会话 (< 10 轮)	通常无压缩，除非首轮就有大日志
中等会话 (10-50 轮)	部分有压缩，取决于是否触发构建/搜索
长会话 (50+ 轮)	更可能遇到构建失败，但平均压缩率不一定更高

结论：压缩收益与会话长度无关，与是否触发"重内容"工具调用强相关。一个 338 轮的长会话可能压缩率很低（如果都是短指令），而一个 5 轮的调试会话可能单轮压缩 90%。

运行自己的压测

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# 克隆仓库
git clone https://github.com/daidaiJ/only-cc-lite.git
cd only-cc-lite

# 运行评估（自动发现本地会话文件）
cargo bench --bench eval_runner

# 查看报告
cat target/eval-report.txt # 人类可读
cat target/eval-report.json # 程序消费

支持的 Agent CLI：

Agent CLI	会话目录	日志格式
Claude Code	`~/.claude/projects//.jsonl`	Anthropic Messages API
Qwen Code	`~/.qwen/projects//chats/.jsonl`	OpenAI Chat Completions

总结

only-cc-lite 的核心价值不在于压缩率有多高，而在于压缩的安全性：

零侵入 — 只压缩最后一条 user 消息，不动历史，不破坏前缀缓存
零依赖 — 纯 Rust，无 ONNX/tokenizer，<5MB 二进制
零风险 — 压缩失败自动降级为 passthrough，不影响正常请求

在真实编程助手场景下，整体压缩率 4.4%，但"重内容"场景下单轮可达 50-100%。对于重度使用构建/调试/搜索的开发者，长期累积的 tokens 节省可观。对于以对话为主的轻量使用，压缩收益有限但也不会引入额外开销。

本质上这是一个"有则赚，无则不亏"的设计——压缩器只在有明确收益时才出手，其他时候完全透明。

项目地址: github.com/daidaiJ/only-cc-lite

许可证: Apache-2.0

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