Контекст закончился? Теперь не страшно
Тот самый момент: пишешь промпт на 800 токенов для Llama 3.3 70B, запускаешь на своей RTX 4090, а в ответ — молчание. Потом тихое сообщение в консоли: "context window exceeded". Знакомо до боли.
В 2026 году локальные модели стали мощнее, но их главная проблема никуда не делась. Ограниченный контекст. Даже у свежих Qwen2.5-Max-72B или Mistral NeMo 2.0 — максимум 32K, а реально работать с 20-25K, если не хочешь замедления в 10 раз.
Ручная чистка промптов? Забудьте. Это как пытаться вырезать аппендицит кухонным ножом. Работает, но результат предсказуемо ужасен.
Что такое TokenShrink и почему он работает без ИИ
TokenShrink — это Python-библиотека, которая сжимает текстовые промпты на 40% без единого вызова к нейросети. Никаких моделей-критиков, никаких эмбеддингов, никаких трансформеров под капотом.
Секрет в том, что разработчики наконец-то перестали пытаться быть умнее текста. Вместо сложных алгоритмов они используют простую, но эффективную комбинацию:
- Агрессивное удаление избыточных конструкций
- Переписывание длинных фраз в короткие
- Сжатие технических описаний без потери смысла
- Интеллектуальное сокращение списков и перечислений
Версия 1.2.0 (февраль 2026) добавила поддержку многоязычных промптов и специальные правила для технических инструкций.
Важный нюанс: TokenShrink не гарантирует сохранения 100% смысла. Он жертвует точностью ради размера. Для критически важных промптов лучше использовать что-то вроде PromptShrink, который сохраняет семантику.
Что умеет TokenShrink 1.2.0 прямо сейчас
Библиотека вышла из стадии "прототип" и стала реальным инструментом. Вот что она делает:
| Функция | Что делает | Экономия токенов |
|---|---|---|
| Удаление повторов | Находит и удаляет одинаковые фразы в разных частях промпта | 10-15% |
| Сжатие списков | Превращает "первое, второе, третье" в "1-3" | 5-10% |
| Упрощение конструкций | "Для того чтобы" → "Чтобы", "несмотря на то что" → "хотя" | 8-12% |
| Многоязычная поддержка | Работает с русским, английским, испанским, китайским | Зависит от языка |
TokenShrink vs PromptShrink: битва подходов
Если PromptShrink — это хирург с лазерным скальпелем, то TokenShrink — плотник с топором. Оба режут, но по-разному.
PromptShrink использует модель-критик (обычно Qwen2.5-Coder-1.5B или её более новые версии) для оценки важности каждого сегмента. Это точнее, но медленнее и требует GPU.
TokenShrink вообще не думает. Он применяет заготовленные правила. Быстрее в 1000 раз, работает на любом процессоре, но может срезать что-то важное.
Как это выглядит на практике
Допустим, у вас промпт для кодогенерации:
Было (145 токенов): "Напиши функцию на Python, которая принимает список чисел, фильтрует чётные числа, затем возводит их в квадрат, после чего сортирует результат по возрастанию и возвращает отсортированный список квадратов чётных чисел."
Стало (78 токенов): "Функция Python: список чисел → фильтр чётных → квадрат → сортировка → возврат."
Сжатие: 1.86× (46% экономия). Модель всё равно поймёт. Проверено на Llama 3.3 8B и Command R+ 2026 Edition.
Кому подойдёт TokenShrink
Этот инструмент создан для конкретных сценариев:
- Разработчики локальных агентов: Когда нужно впихнуть максимум контекста в ограниченное окно
- Пользователи слабого железа: Нет GPU для запуска моделей-критиков? TokenShrink работает на CPU
- Сценарии реального времени: Чат-боты, где каждый миллисекунд на счету
- Пакетная обработка: Нужно сжать 1000 промптов за минуту? Легко
Не подойдёт:
- Для юридических или медицинских промптов, где каждое слово важно
- Когда качество ответа критичнее скорости
- Для творческих задач, где стиль и нюансы имеют значение
Что в итоге: стоит ли пробовать
TokenShrink — это не панацея, а инструмент для конкретной задачи. Если вы постоянно упираетесь в лимит контекста (особенно с моделями вроде тех, что описаны в гайде по Granite 4 Small), то он сэкономит вам кучу нервов.
Но помните: сжатие всегда идёт в ущерб чему-то. TokenShrink жертвует точностью и полнотой. PromptShrink — скоростью и простотой. Выбирайте по ситуации.
Мой прогноз на 2026-2027: такие инструменты станут стандартом в локальных AI-стэках. Потому что железо не успевает за аппетитами моделей, а контекстные окна растут медленнее, чем хотелось бы.
Попробуйте TokenShrink на своих промптах. Худшее, что может случиться — вы сэкономите пару тысяч токенов. Лучшее — перестанете видеть "context window exceeded" навсегда.
