PromptShrink：生产级Prompt压缩工具，省60%Token

如果你使用 LLM API（OpenAI、Anthropic、Gemini），你一定明白这个痛点：每次调用都要花钱，而很大一部分成本纯粹是浪费——冗长的提示词、未做过滤直接粘贴的代码、模型根本不需要理解的重复上下文。

所以我做了 PromptShrink：一个提示词预处理器，在请求到达 API 之前就剔除冗余内容，同时不丢失模型理解任务真正需要的信息。

每次你向 LLM 提交一段代码或一条长提示词时，都是按 token 付费，而非按字符。注释、空格、面向人类阅读的格式——这些全是模型完成工作根本不需要的无效开销。以规模来算（每月成千上万次调用），这笔账单是实打实的。

PromptShrink 的功能

• 整库打包，压缩代码并剔除注释，随时可作为上下文粘贴给任意 LLM
• 模拟真实美元节省，对比当前开销与优化后的版本
• 在仪表盘上可视化一切——节省的 token 数、降低百分比、正在启用的规则
• 通过 Python SDK 直接集成到你的代码中
• 作为浏览器扩展使用，在 ChatGPT、Claude.ai、Google AI Studio 和 Poe 上直接添加 "Shrink" 按钮

实际使用

promptshrink repo --path ./src --save-to-file context.txt

promptshrink calc --calls 100000 --tokens 800 --model gpt-4o

在某个场景下运行 calc（[在此填入你的真实数字，例如"每月 10 万次调用，使用 gpt-4o" ]），预估节省金额为[每月 X 美元]——而这仅仅是在请求到达模型之前剔除不必要的部分。

该项目已开源，提供 CLI、FastAPI 后端和 Python SDK。如果你在生产环境中运行 LLM 并且想停止为零价值的 token 买单，可以来看看：

🔗 github.com/HeloisaPeGarcia/PromptShrink

非常欢迎反馈和 PR——这是我的第一个类似的开源项目，所以每一份贡献都能让它变得更好。