待验证50% 置信权衡取舍精确时间
上下文重建（重新总结历史对话、重新拉取系统指令、重新组装工具定义）会占用大量 token；当重建消耗掉剩余预算后，模型输出会明显变短、被截断，或在推理中途失忆
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/15
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证模型切换会导致上下文缓存失效，需要通过 prompt 重新注入代码库结构、任务目标、已完成步骤等状态，消耗额外 token 并可能引入错误75% 相似待验证每轮从源数据全量重建记忆可以杜绝陈旧内容，但会带来巨大的延迟和成本开销，并丢失跨会话连续性价值73% 相似待验证「重新基准化」（rebasing）指当报告因 stale 重建时，每个假设的基准值被更新为当前实时值，下一次比较以此为起点。这避免了误差累积，代价是失去长期漂移的全局视图。73% 相似待验证嵌入模型切换会导致已有缓存失效，需要重新索引。72% 相似待验证回放对话历史时应保持artifact数据与模型上下文的分离，否则会抵消之前节省的开销71% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/1038388API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1038388MCP
get_claim(id=1038388)