La compresión de contexto acaba de llegar a GitHub Copilot. SOMA (Bittensor SN114, @SomaSubnet) se sitúa entre tu agente y DeepSeek V4 Pro, eliminando el contexto que estás pagando para volver a enviar. Su producto, Compressor for Copilot, se lanzó con aproximadamente un 10% de ahorros, y los mineros de SOMA ya han mejorado el modelo de compresión para lograr un 15% de ahorros. Tengo acceso alpha a SN114. Buen producto, y cada equipo que ejecuta agentes busca formas de reducir el gasto en tokens. El modelo de compresión de Soma parece ser el método preferido frente a hacer que tu agente hable como un cavernícola. @Gartner_inc pronostica un gasto en modelos de IA de $32.6 mil millones para 2026, un aumento del 110% interanual. La compresión es fácil de implementar, y la arquitectura de SOMA en Bittensor significa que los mineros compiten continuamente para mejorar el compresor. Comprime. Paga menos. @SomaSubnet.