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Making Kimi K3 tokenization 18x faster for million-token agentic workloads
Baseten · Publié le · 3 min de lecture
En 30 secondes
- Ce qui s'est passé
- Baseten a publié un tokenizer en Rust pour Kimi K3, 18 fois plus rapide que tiktoken Python sur des séquences d'un million de tokens.
- Pourquoi ça compte
- Pertinent pour les ingénieurs construisant des systèmes agents avec long context où la tokenization devient goulot d'étranglement à travers les appels répétés.
- Vigilance
- Les gains de performance sont spécifiques au template chat de Kimi K3 et ses segments typés; les résultats ne généralisent pas à d'autres modèles.
- agent
- agentic
- token
- kimi
Les patterns derrière cette actualité
- Agentic Context Engineering (Evolving Playbook)
- Context Editing & Tool-Result Clearing
- Context Window Management UI
Chacun explique le fonctionnement de la technique, quand elle vaut son coût et où elle casse.
The Agent Architect
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