近期开源MCP扩展Token Saver正式对外发布，该工具依托本地混合RAG技术打造，专门针对Anthropic旗下大模型Claude的PDF文档处理场景优化，实测可将相关调用的Token消耗成本降低90%至99%，大幅降低企业和开发者批量处理长文档的AI应用门槛，发布后已获得全球开发者社区的广泛关注。
不少有过长文档处理需求的开发者都算过一笔账：用Claude 3 Opus处理一份100页的PDF合同，全量上传的Token消耗超过15万，单次调用成本接近2美元，如果是企业每月要处理上千份这类文档，仅AI调用成本就可能超过万元。而Token Saver的出现，恰好击中了这个长期存在的行业痛点。
随着大模型上下文窗口不断扩容，越来越多用户倾向于直接上传全量文档调用大模型处理，虽然省去了预先做文档拆分检索的步骤，却也带来了直线上升的Token成本。尤其是面向企业级的文档处理场景，大量非结构化的PDF、扫描件内容需要解析，Token消耗往往占据了AI应用总成本的60%以上，很多中小团队的批量处理需求因此被成本限制无法落地。
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