长对话 API 怎么控成本又不丢事实：摘要、滑动窗口与上下文压缩测评

上下文压缩不是简单截断；需要同时测成本、事实保留、指令优先级和工具状态完整性。

本文面向正在接入多模型、AI Agent 与工具调用的开发团队，给出可操作的验收思路。所有测评应在自己的授权环境中进行，并保留可复核的测试记录。

先定义什么信息绝不能丢

用户偏好、未完成任务、工具返回的关键 ID、安全约束和最新决策通常比闲聊更重要。压缩策略应把这些信息作为结构化状态保存，不能只依赖自然语言摘要。

比较三种常见策略

滑动窗口实现简单但容易截掉早期约束；摘要能省 token 但可能改写事实；分层记忆把状态和原文分开，工程成本更高。应在相同对话集上比较输入 token、答案正确率和关键事实召回。

工具调用状态要单独处理

支付、工单或文件操作产生的 ID 不能被摘要器随意合并。测试中插入相近但不同的编号、撤销操作和多轮澄清，观察压缩后是否仍引用正确对象。

用成本曲线决定阈值

不要按照固定轮数压缩。根据模型价格、平均会话长度、延迟目标和错误成本绘制曲线，再设定触发阈值；通过统一 API 入口记录这些数据会更容易比较不同模型。

结语

好的 AI API 测评不是一次性打分，而是把风险点转化为可重复执行的检查。先验证边界条件，再逐步扩大流量，才能兼顾体验、成本和可追溯性。