Новости

Making Kimi K3 tokenization 18x faster for million-token agentic workloads

Baseten · Опубликовано 27 июля 2026 г. · 3 мин чтения

За 30 секунд

Что произошло: Baseten released a Rust-based tokenizer for Kimi K3 that achieves 18x faster tokenization on million-token sequences compared to Python tiktoken.
Почему это важно: Matters for engineers building agentic systems with long context windows where tokenization overhead accumulates across repeated tool calls and observations.
На что обратить внимание: Performance gains are specific to Kimi K3's chat template and typed segments; results may not generalize to other models or offline batch tokenization workloads.

Послушать это резюме

Каждый разбирает, как работает техника, когда она оправдывает затраты и где ломается.

Один паттерн, один компромисс, одна история сбоя в продакшене. Короткий еженедельный брифинг для тех, кто строит агентные системы.

Одно письмо в неделю, отписка в один клик. Адрес используется только для рассылки брифинга.

Новости

Baseten · Опубликовано 27 июля 2026 г. · 3 мин чтения

Что произошло: Baseten released a Rust-based tokenizer for Kimi K3 that achieves 18x faster tokenization on million-token sequences compared to Python tiktoken.
Почему это важно: Matters for engineers building agentic systems with long context windows where tokenization overhead accumulates across repeated tool calls and observations.
На что обратить внимание: Performance gains are specific to Kimi K3's chat template and typed segments; results may not generalize to other models or offline batch tokenization workloads.

Послушать это резюме

Каждый разбирает, как работает техника, когда она оправдывает затраты и где ломается.

Одно письмо в неделю, отписка в один клик. Адрес используется только для рассылки брифинга.