Токены горят, бюджет тает: в чем проблема?
Вы построили продвинутого AI-агента. Он умеет искать по коду, вызывать API, парсить документы. И вот вы с ужасом смотрите на счет от OpenAI: сотни долларов за несколько дней работы. Виновник — раздутый контекст. Каждый вызов инструмента добавляет километры текста: JSON-ответы, логи ошибок, дублирующиеся данные. Агент тонет в шуме, а вы — в расходах.
Помните статью "Production-ready AI-агент с нуля"? Там мы говорили об инструментах. Теперь поговорим о том, как они нас разоряют.
Типичный сценарий: агент для анализа репозитория. Поиск по коду возвращает 20 файлов с фрагментами. 95% этого вывода — импорты, комментарии, boilerplate-код. Но LLM видит всё. И платите вы за всё.
ToolTrim: резать, не думая
На сцену выходит ToolTrim — open-source библиотека, которая обещает сократить вывод инструментов на 60-70%. Не магией, а статистикой. Основная идея проста до гениальности: большинство output'ов инструментов следуют определенным шаблонам. В них есть избыточность, повторяющиеся структуры, служебная информация. ToolTrim находит и удаляет этот балласт.
Как это работает? Статистика вместо магии
Библиотека не использует LLM для сжатия (ирония!). Вместо этого — алгоритмический подход:
- Токенизация и анализ частот: Разбивает вывод на токены (слова, символы, структуры JSON) и строит гистограммы. Что встречается слишком часто? Скорее всего, мусор.
- Фильтрация по энтропии: Участки с низкой информационной энтропией (например, повторяющиеся ошибки или стандартные заголовки) отсекаются.
- Структурное прунинг: В JSON-ответах удаляются вложенные объекты, которые не влияют на семантику (метаданные, timestamps, служебные поля).
- Дедупликация: Одинаковые или почти одинаковые строки сливаются в одну с ссылкой.
Звучит скучно? Зато дешево. Один прогон статистического анализа стоит копейки по сравнению с вызовом GPT-4 для "умного" сжатия.
| Тип вывода | Исходный размер (токенов) | После ToolTrim | Экономия |
|---|---|---|---|
| Поиск по коду (20 файлов) | ~12,000 | ~3,600 | 70% |
| REST API ответ (вложенный JSON) | ~5,000 | ~1,500 | 70% |
| Логи ошибок (stack trace) | ~8,000 | ~2,400 | 70% |
А что если не сжимать? Сравнение с альтернативами
Конечно, ToolTrim — не единственный способ бороться с раздутым контекстом. Давайте посмотрим на конкурентов:
- Ручная фильтрация в промптах: "Не выводи мне метаданные, только суть". Работает в 10% случаев. LLM часто игнорирует инструкции, особенно в сложных выводах.
- Использование суб-агентов для суммаризации: Как в статье про суб-агентов. Эффективно, но дорого. Каждый вызов суб-агента — это дополнительные токены и латентность.
- Общие техники оптимизации контекста: Из статьи "Как не сжечь токены". Полезно, но не решает проблему инструментов напрямую.
ToolTrim выигрывает по соотношению цена/качество. Он дешев, быстр и предсказуем. Но есть нюанс: он статистический, а не семантический. Может отрезать что-то важное, если это "важное" выглядит как шум. Разработчики признают это и советуют настраивать профили фильтрации под конкретные инструменты.
Не используйте ToolTrim слепо на выводах, где каждый символ имеет значение (например, криптографические ключи или выводы научных расчетов). Библиотека создана для работы с текстовым и структурным шумом, а не для lossless-сжатия.
Где это пригодится? Реальные кейсы
Представьте агента, который помогает с миграцией кода. Он ищет устаревшие вызовы API по всему репозиторию. Без ToolTrim вы получите гору кода, где 80% — это импорты и шаблонные функции. С ToolTrim — только те строки, где действительно есть вызовы API, да еще и сгруппированные по паттернам.
Или возьмите агента для мониторинга систем. Он собирает логи с серверов. Вместо тысячи повторяющихся сообщений "Connection timeout" вы получите одну запись с счетчиком. Агент быстрее найдет аномалию, а вы сэкономите на контексте.
Если вы экспериментировали с автономными агентами на множество инструментов, то понимаете, как быстро контекст превращается в неконтролируемый поток. ToolTrim станет обязательным фильтром на выходе каждого инструмента.
Кому стоит попробовать?
Библиотека написана на Python, интегрируется с популярными фреймворками вроде LangChain и LlamaIndex. Она для вас, если:
- Ваши агенты активно используют инструменты поиска, API, парсинг.
- Счета за облачные LLM вызывают панику.
- Вы хотите ускорить работу агентов, уменьшив время обработки длинных контекстов (вспомните статью про ускорение Qwen3-8B — меньше токенов, быстрее инференс).
- Вам надоело вручную чистить выводы в промптах.
ToolTrim не панацея. Это тактический инструмент для снижения затрат. Иногда лучше заплатить за несколько лишних токенов, чем пропустить критическую ошибку в сжатом выводе. Но если ваш агент работает с предсказуемыми, структурированными данными — экономия в 70% слишком соблазнительна, чтобы ее игнорировать.
Попробуйте. А когда сэкономите первые $100, вспомните эту статью. Или не вспоминайте — просто купите на эти деньги кофе. Вы его заслужили.
