没猜度咸宁隔热条PA66生产设备厂家，东说念主类当年靠微缩印作念小抄的土办法，在大模子身上也照样管用。
这两天，有位机智的老哥发现，只须把 Fable 5 的高下文调整成张张密密匝匝写满翰墨的图片，再让模子通过 OCR 读转头，token 输入资本多能省下 70。
离谱的是，不仅仅平素对话，系统请示、器具文档、历史纪录，透彻能股脑塞进图里。
空说凭，老哥还真给了个例子：
约莫 4.8 万字符的系统请示词和器具文档，要是凯旋按文本输入，约莫需要 2.5 万 token；
但把它们渲染成张上头 1573 × 1248 的图片后，只需要约 2700 个 image token。
按 Fable 5 当今的价钱操办，实测端到端账单下落了 59 到 70。
这图胜过滔滔持续，还真有以前测验微缩、写小字的味儿了。
真 · 压缩即智能。
网友看完凯旋示意：这招可千万别让 Dario 知说念了。
（你也不想你的 Fable 5 截至上传图片吧）
把高下文作念成小抄，账单凯旋七成
来源提到的这个邪修 Fable 5 的法，名叫pxpipe，面前在 GitHub 也曾成绩 3000+ STAR。
在证据里，作家亦然直吐襟怀的示意：
这玩意即是把 Fable 5 的文本高下文，渲染成图片，以裁减的 token 用量。
之是以能这样"邪修"，要道在于个计价各异：
图片的 token 资本，主要由像素尺寸决定，而不是由图片里塞了些许翰墨决定。
也即是说，只须模子还能读清图片里的字，那么相同段内容，压成张密密匝匝的 PNG，可能就比凯旋手脚文本输入低廉。
尤其是代码、JSON、器具输出、系统请示词、器具文档这类内容，自身就相称 token 密集。
按照 pxpipe 作家的测算，在真实 Claude Code 流量中，这类内容要是手脚图片输入，约莫不错作念到每个 image token 容纳 3.1 个字符；
但要是手脚文本输入，约等于每个 text token 只可容纳 1 个字符。
而这，就给了 pxpipe 操作空间。
pxpipe 实质上是个土产货代理：收敛 Claude Code 发出的苦求，在苦求离开本机之前，先把其中比拟肥美、适压缩的高下文，再行排版成张张紧凑的 PNG 图片，再塞回苦求里发给模子。
模子读这些图片，走的则是同个视觉通说念——也即是 Anthropic 的 computer use 读取屏幕截图时依赖的那条通说念。
换句话说，pxpipe 并不是让模子"简直 OCR "文本，而是期骗模子蓝本就具备的看图能力，把大段高下文伪装成截图喂进去。
说白了，即是个自动的微缩"印机"。
后头，为了阐扬这招不是纯脑洞，作家也放了个对比 demo。
相同组任务，原始文本版块跑到后，账单是42.21 好意思元，高下文窗口也曾占满 96；而 pxpipe 版块只花了6.06 好意思元，高下文还只用了73.5k/1M。
也就在省钱的同期，任务也照样完成了，Fable 5 依然能从图片化高下文中读出要道信息，完成计数和多步账本运算。
不外，这也不是招鲜吃遍天。作家用 Opus 4.8 跑了相同的践诺，隔热条设备平素文本 needle 没问题，但到图片化内容里的词频统计，Opus 就读不出来了。
与此同期，这也意味着，这是种有损压缩，相称吃模子的视觉读取能力。
密集图片里的精准字符串，Fable 5 还能拼集读，Opus 就很容易翻车；危急的是，错了也未报错，而是自信编出个看似理的效劳。
（注：这组 benchmark 阐扬：在 Fable 5 上，把密度高下文渲染成图片，基本不影响语义意会和现象跟踪，还能权贵省 token；但旦触及逐字读取精准字符串，就会涌现有损压缩的风险）
是以 pxpipe 也莫得把整个内容王人图片化，而是保留 ID、哈希、密钥、精准数字和近几轮对话，只压缩系统请示词、器具文档、较早历史纪录、大型器具输出这些"又长又密"的内容。
后，要是想我方试下也很通俗，作家给的运转式只好两行：
npx pxpipe-proxy # proxy on 127.0.0.1:47821ANTHROPIC_BASE_URL=http://127.0.0.1:47821 claude # point Claude Code at it
运转后，土产货还有个 dashboard：
http://127.0.0.1:47821/
内部不错看到检朴了些许 token、每次文本转图片的前后对比、kill switch，以及现时启用的模子标签。
需要真贵的是，pxpipe 只压缩苦求，不压缩模子输出。也即是说，反映如故正常流式复返；它动的仅仅输入侧那些大块高下文。
谷歌 2022 大哥论文早已阐扬
这面目经发出后，亦然石激起千层浪，谁叫 fable 5 这样贵。
有网友示意，这招我早就在用了。
还有学者翻出了谷歌 2022 年的老论文，CLIPPO。
通俗来说，跟 pxpipe 的作念的差未几，CLIPPO 的中枢想想即是把翰墨也当成图片解决。
传统 CLIP 通常是两套编码器：套看图，套读文本。
CLIPPO 则凯旋把文本渲染成 RGB 图片，让同个 Vision Transformer 同期解决真实图片和翰墨图片，连图片 + 问题也不错拼成张图起喂进去。
这样来，模子不再需要 tokenizer、文本 tower 和 word embedding，但在图像分类、图文检索上依然接近 CLIP 格调模子，只差 1-2 个点。
也即是说，翰墨不定非得以 token 的面目插足模子，也不错先酿成像素。
此外，褒贬区里，还有不少网友提到了 DeepSeek-OCR。
在 DeepSeek OCR 中，主的即是把长高下文作念成视觉压缩。pxpipe 文档里也门拿它解释这条道路，低于 10x 压缩时能有约 97 解码精度，接近 20x 时降到约 60。
是以，此次 pxpipe 的吵杂可能不仅仅个"省钱吝惜具"激励的。
它像是把当年几年几条线一会儿接上了：CLIPPO 阐扬，翰墨不错当图看；DeepSeek-OCR 阐扬，高下文不错作念光学压缩；
而 Fable 5 这代模子，则让平素用户次在真实坐褥器具里，摸到了这个套利空间。
话说，用图像作文本输入，有莫得搞头？
参考荟萃
[ 1 ] https://github.com/teamchong/pxpipe
[ 2 ] https://arxiv.org/pdf/2212.08045
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— 完 —
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