Tair 语义缓存的上下文治理插件在 AI Coding Agent 与模型之间自动识别、治理和复用上下文，Agent 侧零改造，只要请求经过网关即可生效，有效降低 Token 消耗并保持回答质量。
上下文治理功能当前处于邀测阶段，如需使用请填写表单申请。
产品功能介绍
AI Coding Agent（如 Claude Code、Cursor、Cline 等）在执行任务时，每一步都会将工具调用、代码片段、构建日志、测试输出、错误堆栈等中间信息不断塞进 Prompt。用户的问题可能只有几十个 Token，但 Agent 携带的上下文很快就会涨到几万甚至十几万 Token——这不仅推高了成本，还会稀释关键信息，导致模型回答质量下降。
Tair 语义缓存的"上下文治理"插件，正是为解决这个问题而生。它在 Agent 与模型之间自动识别、治理和复用上下文，Agent 侧零改造，只要请求经过网关即可生效。
接入方式：Agent 侧零改造。Cursor、Claude Code、Cline 及自研 Agent 只要兼容 OpenAI API 访问方式，将 base_url 指向网关即可生效，不需要安装插件或改造工具链。
核心能力包括三点：
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识别上下文类型：自动区分用户问题、系统指令、工具输出、代码片段、日志、测试结果、diff、错误堆栈等来源，判断哪些信息对当前任务更有价值。
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提升上下文价值密度：对上下文做语义级治理——保留决策信号，弱化重复模板、无关格式和低价值噪声，让上下文更干净、更聚焦。
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质量门控兜底：每次治理后进行轻量质量评估，如果可能丢失关键信息，自动退回原文透传，宁可不省也不误伤。
实测数据
基于 123 条 AI Coding 典型操作的实测数据：
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指标 |
原始请求 |
开启治理后 |
变化 |
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平均 Prompt Tokens |
1530 |
1119 |
-27% |
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Pass Rate |
68.3% |
69.1% |
+0.8pp |
分上下文长度看，收益更明显：
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短上下文（<500 tokens）：基本不处理，也没有必要处理。
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中等上下文：稳定节省 5%~15% Token，回答质量持平。
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大上下文（4K+ tokens）：平均 Prompt Tokens 从 4754 降到 3098，下降约 35%；极端样本单条节省超过 90%。
产品开通说明
步骤一：开通 Tair 语义缓存网关
开通 Tair 语义缓存网关，具体操作请参见语义缓存实例开通说明。
仅需参考步骤二，创建语义缓存网关实例即可。
步骤二：开通上下文治理插件
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回到控制台，进入实例列表页面，确保上方地域是您之前创建的地域节点，可以看到实例已进入创建状态。
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等待3分钟左右，实例创建完成后，单击实例ID或者右侧的管理按钮，进入实例管理页面。
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实例默认提供内外 HTTPS 访问地址，如需公网访问可通过申请按钮开通公网访问，公网访问无额外费用。
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通过右侧API Key菜单进入 Key 管理页面，在此页面可对多个 Key 进行管理，每个实例默认支持最大 Key 数量为 10。
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禁用：停用该 Key，停用后通过此 Key 发起的请求将失败。
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重置：对 Key 进行轮转（等同于更换密钥），轮转后使用轮转前 Key 的请求将失败。
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删除：删除该 Key，删除后通过此 Key 发起的请求将失败。
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模型服务：默认模型服务中只内置了 qwen 家族的部分模型，其他模型可在沟通后开通，每个Tair语义缓存网关实例可提供多个模型的访问。
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单击 ，选择插件类型为上下文治理，然后直接单击下方确定即可。
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通过右侧白名单设置菜单对可访问的客户端进行限制，默认为
127.0.0.1，代表禁止任何地址访问。在添加对应客户端 IP 或 IP 段后，对应客户端即可访问。
步骤三：使用上下文治理插件
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网关支持 OpenAI 兼容格式，因此只需要把 Base URL 和 API Key 替换成网关的地址和密钥，即可完成连接。
curl -X POST https://<Base URL>/compatible-mode/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer <API Key>" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "qwen3.6-plus", "messages": [ {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}, {"role": "user", "content": "什么是语义缓存？"} ] }' -
请求时，上下文治理功能会自动启动，无需人工干预。