Edgee Claude Code Compressor V2
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同じ文脈でトークンを減らし、コストを50%削減
Artificial Intelligence
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概要
Compression V2 は、2層にわたり3つの独立技術を組み合わせ、エージェントのリクエストを軽量化してコストを大幅に削減します。
主な技術
- Brevity(出力層): モデルはすべてのツール呼び出しを実行しますが、計画の説明を省き、出力トークンを削減します。
- Tool surface reduction(入力層、TSR): タスクに対してツールを評価し、関連性の低いツール情報を除外してモデルへ送ります。IDE は全情報を表示しますが、モデルは厳選されたサブセットだけを見ます。
- Tool result trimming(履歴層): 長時間セッションで蓄積する冗長なツール出力を、必要な情報を損なわずに整えます。
効果と適用
3つの技術は異なる層を対象するため相互補完的で、組み合わせると通常のセッションで約50%のコスト削減を実現します。
互換性と使用感
Claude Code、Codex、OpenCode、Github Copilot、Cursor へのドロップイン対応。ゲートウェイの P50 オーバーヘッドは12ms程度。
評価とデータ
SWE-bench Lite での検証と厳密な統計手法を用いた評価を公開。Brevity はコーディングで中央値約30%、TSR はツール中心の MCP 作業で大幅な削減。意味的にはコードタスクで損失はなし。
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