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Qoder 全新「上下文压缩」功能正式上线，省 Credits ！

news 2025/9/16 7:49:48

你是否经历过与 AI Coding 工具协作编程时，对话越来越长，回答却开始变慢，甚至跑偏？在使用 AI Coding 工具过程中，是否觉得 tokens 消耗过快，越来越不经用？

Qoder 全新「上下文压缩」功能正式上线，高效管理会话上下文，节省开发成本，同时保持高效协作！

上下文窗口（Context Window）可以理解成 AI 的“短期记忆”，它决定了模型在一次对话中能够“记住”并处理的信息总量。就像人脑的短期记忆有限一样，AI 会话的上下文窗口也有上限。当前 Qoder 选择支持 200K 上下文长度。

随着会话的不断进行，这段“短期记忆”会越来越长，每次模型请求都需要处理窗口内的内容，才能准确理解你的意图。这会导致：

Credits 消耗增加： 每次请求处理的 Token 数量增多，则 Credits 消耗更多。

想象一下：在同一个会话中，当对话长达数十轮后，你可能只是想让 AI 修正一个变量名，但发给模型的却是全部历史对话（包含大量已解决的问题和无关代码）。

有效的上下文管理，可以通过总结会话，减少发送给模型的 Token 量，直接降低成本，让 Credits 消耗得更慢些。
响应变慢： 除了成本，上下文过载还会拖慢 AI 的响应速度。

就像让电脑处理一个巨大的文件，即便只是想在其中查找一个词，也需要更长的加载和分析时间。通过主动管理上下文，相当于为 AI 减轻了数据处理的负担，能提升其响应速度，让你重获流畅、即时的协作体验。
潜在干扰： 当上下文中混杂大量无关的历史信息时，AI 可能被旧信息误导，影响判断准确性。

例如，当你从调试一个旧模块转向开发一个新功能时，AI 可能会混淆不同阶段的方案，甚至被旧代码的逻辑所误导，从而给出不准确的建议。

为了解决这些问题，让 AI 更节能、更高效地为你工作， Qoder 全新能力上线，让你可实时查看当前会话的上下文用量，并引导你在不同场景下适时采取相应措施。

适用场景： 围绕同一主题持续深入开发，会话变得冗长，上下文窗口快“撑满”时。
操作： 点击「压缩当前会话」，将自动为会话“划重点做总结”：
- 智能总结： 保留关键代码逻辑等信息，剔除冗余内容，同时保留核心脉络。
- 效果立现： 有效降低 Credits 消耗，同时提升 AI 响应速度。

适用场景： 需要切换一个全新的话题或任务，例如从 Bug 修复转向新功能开发时。
操作： 点击「新建会话」，即可开启一个全新会话，为思路和成本双双“减负”。
- 更准： 摆脱无关历史上下文干扰，让 AI 响应更精准。
- 更省： 避免因无关上下文导致的 Credits 浪费。