leanctx

不换代码，一键压缩提示词，立省 40-60% token 费用

leanctx 是一个用于生产环境 LLM 应用的即插即用提示词压缩工具。它基于 LLMLingua-2 模型，通过智能压缩提示词中的冗余内容，帮助开发者在不修改现有代码的前提下，将 token 消耗降低 40-60%，从而显著减少 API 调用成本。项目提供 Python SDK，集成简单，只需几行代码即可在现有 LLM 应用中加入压缩层。它解决了长提示词带来的高额费用和延迟问题，特别适合处理包含大量上下文、历史记录或文档片段的场景。核心能力包括高压缩比、保持语义完整性、低延迟处理，以及灵活的配置选项，可适应不同应用需求。作为早期项目，它已获得 316 个星标，展现出不错的社区关注度。

开源 free 搜索知识

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GitHub 星标 ★ 326

维护状态维护中

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类搜索知识

开发团队jia-gao

所属国家

官网地址

GitHubhttps://github.com/jia-gao/leanctx

定价模式free

价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。

访问状态

是否开源是

开源协议MIT

主要语言Python

技术栈/模型anthropic,cost-optimization,gemini,langchain,langgraph,llm,llm-inference,llmlingua,openai,prompt-compression,python,rag

GitHub 星标★ 326

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2026-04-18 00:00:00

最近更新2026-09-18 00:00:00

维护状态维护中

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数4

使用教程

核心亮点

即插即用，几行代码集成，无需改动现有 LLM 调用逻辑
基于 LLMLingua-2 模型，压缩比高且能保持语义完整
可显著降低 token 费用和推理延迟，适合成本敏感的生产环境

不足之处

早期项目，API 和稳定性可能随版本变化
压缩效果依赖输入内容类型，对某些特定格式可能不理想
文档和社区生态尚待完善

适用场景

生产环境 LLM API 调用，降低 token 成本
长上下文场景（如文档问答、聊天历史）压缩
批量处理大量提示词，优化资源消耗

替代项目

LLMLingua、PromptCompress、LangChain 的 Prompt 优化模块

项目介绍

leanctx 是基础设施领域的开源项目，由 jia-gao 开发，是 2026 年新上线的项目。

它收录于基础设施分类，该分类目前共有 1,132 个项目，GitHub 星标数为 326。

项目仍在小幅维护中，最近一次代码更新于 2026-09-18。MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。

它主要面向的使用场景是：生产环境LLMAPI调用，降低token成本。同类可对比的替代方案包括 LLMLingua、PromptCompress、LangChain 的 Prompt 优化模块。

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