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一份 50 篇材料、約 1300 題的新基準（Telegraph Test，程式碼與資料已開源）顯示，只需一句小寫指令讓模型用 1866 年跨大西洋電纜時代的電報體（cablese）撰寫壓縮記錄，輸出 token 可省 40%–49%，而下游模型讀取這些記錄的準確率不低於明文（恢復比 0.99–1.10）。GLM-5.3-Flash 自身省 48.4%，qwen3.8-27b 省 48.9%，gemma-4-31b 省 40.4%；
量子位發文吐槽，Fable、Sol 等與 Coding 沾邊的模型普遍輸出「15/15 全綠」「單腿啞火」這類黑話。文中分析，除 Coding 過擬合外，更主要的原因是廠商為省 Token 把思維鏈壓縮成「穴居人語」，OpenAI 最早這麼做，同樣一句話的 Token 消耗比白話文少 70%；Claude 自 Opus 4.6 起也開始如此。作者稱最新 Opus 5.5 語言能力回升明顯，而 Gemini 因輸出風格正常、排版層級清晰，被社群視為少數還能正常溝通的 AI。
handoff-compact 是一個 Claude Code 外掛，在 autocompact 觸發時不再使用內建摘要，而是讓會話分支寫出一份交接文件（目標、狀態、下一步、決策、排除方案、待解問題、檔案與提交、驗證命令、最近 10 條提示原文），再用它替換原對話，相當於在同一會話中自動完成 handoff + /clear。作者稱長時間無人值守會話中約一半 token 花在上下文已超 200k 的輪次上，既貴又因上下文腐化影響品質。
有使用者在 Reddit 發帖指出，近期開源與閉源新模型（如 GLM 5.3 Flash）的寫作風格正趨向高資訊密度和擴充套件詞彙，用更少字詞表達更多內容，類似 William Gibson 的壓縮文風。作者認為這可能與追求 token 效率有關，但代價是普通讀者難以一眼讀懂，例如輸出中出現 Baudrillardian 這類需要背景知識才能理解的詞。
OpenAI 於 2026 年 10 月 2 日發布 GPT-6 系列模型指南，該系列包含三款模型：GPT-6 Astra（輸入 $10/輸出 $50 每百萬 token）、GPT-6.1 Sol（輸入 $2/輸出 $10）和 GPT-6 Luna（輸入 $0.1/輸出 $0.5）。指南建議按任務難度匹配模型與推理等級，並利用提示快取（快取輸入最高便宜 95%）和壓縮控制成本，同時提供 Fast 與 Ultrafast 加速模式。