Aether Compress · LLM-Kontextoptimierung

Reduzieren Sie unnötige Tokens, die Sie an Ihr LLM senden.

AETHER optimiert lange, wiederholte Kontexte, bevor sie OpenAI, Gemini oder Claude erreichen. Senden Sie weniger Input-Tokens, ohne Ihr Modell oder Ihren Anwendungsablauf zu ändern.

Keine Kreditkarte erforderlich1 Mio. Tokens/Monat im Free-TarifKeine Einrichtungsgebühr
Was geschieht bei einer echten Anfrage?BEISPIELERGEBNIS
Eingehender Kontext61 token

Die Bestellnummer des Kunden lautet 84721. Die Lieferadresse wurde auf Ankara aktualisiert. Das Supportteam trifft sich jeden Montag. Die Lieferadresse für Bestellung 84721 ist Ankara. Der Kunde hat die Lieferangaben erneut bestätigt. Der alte Adresseintrag darf nicht mehr verwendet werden.

Optimierter Kontext20 token

Die aktuelle und bestätigte Lieferadresse für Bestellung 84721 ist Ankara. Die alte Adresse ist ungültig.

41weniger Tokens%67BeispielreduktionGleichkritische Information
01

Kontext an AETHER senden

Übermitteln Sie den langen Kontext und die aktuelle Nutzerfrage über die HTTPS-API.

02

AETHER optimiert den Kontext

Wiederholungen und irrelevante Inhalte werden reduziert; kritische Informationen bleiben erhalten.

03

Kleinere Eingabe verwenden

Nutzen Sie den optimierten Kontext im Modellaufruf oder erhalten Sie mit Generate direkt eine Antwort.

Zwei Nutzungsarten

Fügen Sie eine Optimierungsschicht hinzu, ohne Ihr Modell zu wechseln.

AETHER verkauft kein KI-Modell und ersetzt nicht Ihr OpenAI-, Google- oder Anthropic-Konto. Es reduziert die Eingabe für Ihr Modell.

Nur den optimierten Kontext erhalten.

AETHER ruft kein Modell auf. Verwenden Sie data.compressed in Ihrer eigenen OpenAI-, Gemini- oder Claude-Anfrage.

POST https://api.aether.tr/v1/compress
Authorization: Bearer <API_KEY>
Idempotency-Key: <UNIQUE_KEY>

{ "context": "...", "query": "...", "level": "auto" }
Wo entsteht Mehrwert?

Kontrollieren Sie Kontextkosten, die mit jeder Anfrage wachsen.

KI-Chat-Anwendungen

Reduzieren Sie Wiederholungen in wachsenden Gesprächsverläufen.

RAG und Dokumentensuche

Verdichten Sie lange Fundstellen passend zur aktuellen Frage.

KI-Agenten-Workflows

Begrenzen Sie das Wachstum von Tool-Ausgaben und Aufgabenverläufen.

APIs mit hohem Volumen

Reduzieren Sie den Modell-Input bei gleichem Geschäftswert.

Betrachten Sie Ihre Nutzung

Mit steigendem Tokenvolumen wächst die Wirkung der Optimierung.

Die tatsächliche Reduktion hängt von der Inhaltsstruktur ab. Im AETHER-Dashboard sehen Sie eingehende, optimierte und eingesparte Tokens.

10MBeispiel Eingang
6.2MBeispiel optimiert
3.8MBeispiel Einsparung

Diese Darstellung nimmt eine beispielhafte Reduktion von 38 % an; sie ist keine Garantie. Tatsächliche Ergebnisse werden anhand Ihrer Daten gemessen.

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