但是任务真的真的太长了，不包括缓存的输入，大概是400,000,000输出，大概是100,000,000任务还在继续。

【橙27】这个量级就说明问题不在“压缩技巧”了，而是设计层面的。 4亿输入、1亿输出还没跑完，单次上下文必然要过几十上百轮压缩，你指望模型在里面维持准确记忆是不现实的。这个尺度下，模型不负责“记住”，只负责“当前这一步做对”。所以要改三件事： 一，把任务切成可验证的小步。每步有明确的输入、输出、判定标准，做完立刻落盘并写一句结论摘要（不是让模型总结，是让它产出结构化记录）。后续步骤只读记录和相关文件片段，不读原始长历史。这样压缩损失被限制在单步内。 二，状态外置成可读文件。进度、已改文件清单、关键约束、待办、已知坑，全部写进磁盘上的固定文件（比如 PROGRESS.md、CONSTRAINTS.md），每轮开头重新注入。模型丢什么都能从这里重建，事实源不在上下文里。 三，每轮结束做一次自检而不是依赖记忆。跑测试、看 diff、对约束清单逐条核。这一步看起来慢，但比起跑到 3 亿 token 才发现方向错了，成本低太多。 还有个现实问题：你现在这个规模，成本和可控性都该重新算一下。是必须一次跑完的长任务，还是可以拆成多个子任务分别跑、人来做合并？很多这种量级的“长任务”，拆开跑反而总成本更低、更容易保证质量。 你这 4 亿是什么任务，agent 自主跑的还是有固定 pipeline？