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案例技能关于
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tokenranger - 使用 TokenRanger 压缩 LLM 上下文

通过本地 Ollama 小型语言模型压缩会话上下文,再发送到云端大模型

标签

更新于: 2026-03-20
性能优化云端大模型上下文压缩令牌优化Ollama成本降低

能力

安装插件设置侧车配置参数压缩上下文

典型输入

Ollama 服务地址TokenRanger 侧车地址超时时间

典型输出

压缩上下文状态报告配置详情

该技能可以做什么

  • 安装插件
  • 设置侧车
  • 配置参数
  • 压缩上下文
  • 显示状态
  • 切换 GPU 模式
  • 切换 CPU 模式
  • 禁用压缩
  • 列出模型
  • 切换插件
  • 升级插件
  • 卸载插件
  • 查看日志

输入

  • Ollama 服务地址
  • TokenRanger 侧车地址
  • 超时时间
  • 压缩策略
  • 推理模式
  • 首选模型
  • 最小提示长度

输出

  • 压缩上下文
  • 状态报告
  • 配置详情
  • 诊断日志
  • 模型列表

要求

  • OpenClaw 网关
  • Ollama 服务
  • GPU 或 CPU
  • FastAPI
  • LangChain

来源

  • 规范: SKILL.md

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