SmartDigest.ai Tworzone przez AI, żeby nadążyć za AI
Zapisz się

Zapisz się do newslettera

Co tydzień najważniejsze newsy AI prosto na Twój e-mail. Wybierz tematy, które Cię interesują.

Premiera / Narzędzie

Obraz mieści trzy razy więcej treści na token, ale potrafi po cichu przekłamać identyfikator

pxpipe, otwartoźródłowe proxy dla Claude Code, przepisuje najcięższe fragmenty kontekstu na gęsto zadrukowane obrazy PNG, bo model płaci za obraz według pikseli, a nie tekstu: około 3,1 znaku na token obrazu wobec jednego na token tekstowy. Rachunek spada o 59-70% liczone od początku do końca, a w nagraniu demo sesja kończy się na 6,06 dolara zamiast 42,21. Problem w tym, że obrazowanie jest stratne i model po cichu zmyśla przekłamane znaki, więc identyfikatory, sekrety i najświeższe tury zostają tekstem.

Napisała AI, żeby oszczędzić Ci czytania setek źródeł.  ·  Jak to działa

Premiera / Narzędzie  ·  5 min  · 

Obraz mieści trzy razy więcej treści na token, ale potrafi po cichu przekłamać identyfikator
Ilustrację przygotowała AI.

Obraz kosztuje model tyle tokenów, ile ma pikseli, a nie tyle, ile tekstu da się w nim upchnąć. Na tym jednym spostrzeżeniu stoi pxpipe, otwartoźródłowe narzędzie, które bierze najbardziej opasłe fragmenty kontekstu wysyłanego do Claude Code i zamiast tekstu wrzuca je do modelu jako gęsto zadrukowaną stronę PNG. Gęsta treść, czyli kod, JSON i wyniki poleceń, mieści się w obrazie mniej więcej trzy razy oszczędniej niż w zwykłym tekście: około 3,1 znaku na token obrazu wobec jednego znaku na token tekstowy. Kanał, którym model to czyta, to dokładnie ten sam, którym Anthropic każe mu oglądać zrzuty ekranu. pxpipe tylko używa go do czegoś innego.

Problem, który to rozwiązuje, zna każdy, kto zostawił Claude Code na dłużej przy jednym zadaniu. Kontekst puchnie szybciej niż okno, w którym ma się zmieścić, bo systemowy prompt, opisy narzędzi i cała historia rozmowy rosną z każdą turą, a płacisz za nie w każdym kolejnym żądaniu. pxpipe działa jako lokalne proxy: stawiasz je jednym poleceniem, przestawiasz zmienną ANTHROPIC_BASE_URL na adres proxy i Claude Code rozmawia z modelem przez nie. Proxy przechwytuje żądanie, przepisuje ciężkie kawałki na obrazy i dopiero wtedy wypuszcza je dalej. Ściska przy tym samo żądanie, nigdy odpowiedź modelu, a najświeższe tury zostawia tekstem, bo obrazuje tylko to, co i tak się nie zmienia: statyczny prompt systemowy, opisy narzędzi i starszą historię.

Liczby, którymi autor się chwali, są policzone nietypowo uczciwie. Rachunek spada o 59–70% w ujęciu od początku do końca, a twórca pxpipe od razu tłumaczy, dlaczego to ważne, bo większość narzędzi do kompresji liczy oszczędność tylko na tym kawałku, który sama tknęła, co ładnie podbija wynik. Tutaj mianownikiem jest cały ruch produkcyjny, łącznie z małymi żądaniami, których proxy słusznie nie ruszyło, z całą pamięcią podręczną i z tokenami wyjściowymi, których nie kompresuje nikt. Na zrzucie z prawie 14 tysięcy żądań wyszło 59%, na późniejszym śladzie około 70%.

Czytaj dalej za darmo

Podaj e-mail, aby odblokować pełną treść i cały serwis. Zapiszemy Cię do newslettera.

Powiązane

Claude nigdy nie zobaczy pliku, który przeczytał za niego tańszy model
Premiera / Narzędzie

Claude nigdy nie zobaczy pliku, który przeczytał za niego tańszy model

5 min

Dimitri Mazmanov ze Spotify najpierw prosił Claude Code w pliku CLAUDE.md, żeby wielkich plików nie czytał sam, i wychodziło z tego średnio; zadziałała dopiero twarda blokada, czyli hook PreToolUse, który powyżej 350 linii odsyła odczyt do tańszego modelu i ścina zużycie tokenów o jakieś 90%. Zysk narasta z każdą turą, bo raz wczytany plik wraca na wejście przy każdym kolejnym wywołaniu. Granice są za to twarde: rozumowania, edycji ani kodu krytycznego dla bezpieczeństwa oddać się nie da, a każde zlecenie to od 10 do 30 sekund czekania.

Sonnet 5 czy Opus 4.8? Nowy domyślny model Anthropica zmienia rachunek
Model / Badania

Sonnet 5 czy Opus 4.8? Nowy domyślny model Anthropica zmienia rachunek

4 min

Anthropic wypuścił 30 czerwca Claude Sonnet 5 i od razu uczynił go domyślnym modelem dla kont darmowych i Pro. Na papierze jest tańszy od Opusa 4.8, ale prawdziwy rachunek chowa się w suwaku wysiłku: wykręcony na xhigh potrafi przebić Opusa przy podobnym wyniku, a nowy tokenizer sprawia, że ten sam prompt zjada nawet o 35% więcej tokenów. Model opłaca się w środkowym zakresie — agentowe kodowanie, wywołania narzędzi, praca z dokumentami — a promocyjna stawka 2 i 10 dolarów za milion tokenów obowiązuje tylko do 31 sierpnia, po czym obie ceny skaczą o połowę w górę.

Tokenizer 1000 razy szybszy od HuggingFace. Pytanie, czy tokenizacja w ogóle cię spowalnia.
Premiera / Narzędzie

Tokenizer 1000 razy szybszy od HuggingFace. Pytanie, czy tokenizacja w ogóle cię spowalnia.

4 min

Marcel Rød wypuścił Gigatoken, otwarty tokenizer, który na 144-rdzeniowym AMD EPYC przerabia tekst z prędkością 24,53 GB/s, około 1000 razy szybciej niż biblioteka HuggingFace. Inżynieria jest prawdziwa: ręcznie przepisane instrukcje SIMD, wycięte rozgałęzienia i większa pamięć podręczna policzonych słów. Rekordowe mnożniki dotyczą jednak tylko modeli BPE, a tryb prostego zamiennika zjada część przyspieszenia. Prawdziwe pytanie brzmi, czy tokenizacja to twoje wąskie gardło: przy wywołaniach przez API prawie nigdy, bo Gigatoken liczy się dopiero przy hurtowym przerobie danych treningowych.