Model Context Budgeting

ПродвинутыйopsМинимальный контекст: 16K

Optimizes prompts and agent workflows for finite context windows by prioritizing evidence, compressing history, managing retrieval budgets, and measuring token-cost trade-offs.

context-engineeringllm-costpromptsoptimization

Варианты использования

  • Long-running agents
  • Prompt cost optimization
  • RAG context tuning

Пример промпта

Optimize this agent context strategy. Allocate a token budget across instructions, history, retrieval, and tool output, then propose truncation and summarization rules.

Рекомендуемые модели

claude-opus-4-6gpt-5gemini-2-5-pro

Совместимые инструменты

claude-codecursorkiroany

Модальности

Вход: text, code, file
→
Выход: text, code

Похожие Skills

llm-cost-optimizerrag-pipeline-builder

Автор

OpenModels Community

@openmodelsrun