方法论与 LLM Token 压缩基准测试

1. 原始 HTML 与 PDF 流的上下文窗口损耗

当工程团队将网页、财务电子表格或 PDF 手册接入 LLM 流水线时，原始格式开销往往占据了大部分 Token 账单。 一篇普通技术文档网页包含 70% 至 82% 的结构噪音（DOM 包装层、内联 SVG 路径、导航栏与脚本负载）。 通过将所有输入统一归一化为严格的 GitHub 风格 Markdown（GFM）：

• 输入 Token 支出降低 60% 至 82%：剔除布局噪音并保留 # 标题、| 管道表格与围栏代码块，在不丢失任何语义事实的前提下大幅削减 Token 数。
• 向量数据库检索精度更高：当分块仅包含纯净正文与结构化 GFM 表格而非原始 HTML 属性时，向量嵌入模型能产出更准确的余弦相似度得分。
• 零延迟本地执行 + 云端文档 API：文本与标记格式在本地浏览器内耗时不到 2 毫秒即可编译完成；二进制 Office 与 PDF 文件则通过免密钥 POST /api/v1/conversions REST API 按需提取。

2. 交互式实用工具模块

选择下方任意模块即可打开对应的交互式工作台：

3. 配套 AI 工程工具

将文档编译为整洁的 Markdown 并切分为受 Token 预算约束的分块后，可使用我们的配套工具 DevToken（LLM API 成本台账与 Token 计算器）审计 2026 前沿模型的单次请求与月度推理成本。