上下文修剪是从大型语言模型（LLM）输入中去除低价值内容，以降低成本并提高输出质量。它属于提示压缩，旨在减少输入长度和提高处理效率。修剪方法包括标记级、句子级和基于注意力的修剪。研究表明，适度修剪可以改善LLM性能，尤其与语义缓存结合使用时效果更佳。