İki farklı işlem
Bağlam temizleme, artık ihtiyaç duyulmayan araç çağrısı sonuçlarını bağlamdan siler. Sıkıştırma, konuşmanın daha eski kısımlarını özetler, kritik kararları korurken gereksiz ayrıntıyı atar. Anthropic'in kendi Compaction API'si, bağlam 150.000 token'a ulaştığında bu sıkıştırmayı otomatik başlatıyor ama bu eşik 50.000'e kadar düşürülebiliyor.
Anthropic'in kendi rehberi, bunları iki ayrı teknik olarak ayırıyor1:
Bağlam temizleme: Artık ihtiyaç duyulmayan araç çağrısı sonuçları bağlamdan siliniyor. Örneğin bir dosyayı okuyup içeriğini zaten kullandıysak, o ham dosya içeriğinin bağlamda durmasına gerek yok, sonucu (kararı, özeti) tutmak yeterli.
Sıkıştırma (compaction): Konuşmanın daha eski kısımları özetleniyor, kritik kararlar korunurken gereksiz ayrıntı atılıyor. Bağlam dolmaya devam ettikçe bu özetleme tekrarlanabiliyor.
Somut örnek: Claude'un sıkıştırması
Önceki bir yazıda gördüğümüz somut örneğe dönelim: Anthropic'in Compaction API'si, bağlam 150.000 token'a ulaştığında otomatik olarak devreye giriyor (bu eşik 50.000'e kadar düşürülebiliyor)2. Konuşmayı özetleyip bir "sıkıştırma bloğu" oluşturuyor, sonraki istekler bu sıkıştırılmış halden devam ediyor.
Claude Code gibi araçlarda bu, kullanıcıya /compact komutuyla açılıyor. Güncel kullanım tavsiyeleri, bağlam kullanımı yaklaşık %70-80'e ulaştığında, hangi bilginin korunması gerektiğini belirten bir talimatla (/compact belirli bir konuya odaklan gibi) tetiklemeyi öneriyor, bağlam tamamen dolana kadar beklemeden3.
Neden bunu erken yapmak önemli?
Aptal bölgeye geçiş ani bir duvar değil, kademeli bir eğim. "Bağlam doldu, hata verdi" diye bir uyarı beklemek yanlış bir strateji, çünkü o noktaya gelmeden önce zaten sessizce performans kaybediyor olabiliriz. Sıkıştırmayı erken, düzenli aralıklarla yapmak, bu sessiz kaybı önlüyor.
Erken sıkıştırmanın ölçülmüş bir faydası
Bu, soyut bir tavsiye olarak kalmıyor. Mayıs 2026’da yayımlanan bir çalışma, sıkıştırmayı ajanın devam eden çalışmasıyla aynı anda, paralel yürütüp bağımsız bir doğrulama sinyali oluşturan bir teknik test etti4. Uzun soluklu kod yazma görevlerinde (SWE-bench Verified) ve web tarama görevlerinde (BrowseComp) bu yaklaşım, görev doğruluğunu 8,8 puan artırdı, uçtan uca gecikmeyi de %39,7 azalttı.
Yani sıkıştırmayı ne zaman yaptığımız kadar, nasıl yaptığımız da ölçülebilir bir fark yaratıyor.
Neden önemli?
Temizleme ve sıkıştırma, "reaktif" bir strateji, iş devam ederken uygulanıyor. Sıradaki yazıda, bunun bir adım ötesine geçen bir teknik göreceğiz: bilgiyi bağlamın dışına taşımak.
Bu yazı 12 bölümlük bir serinin dokuzuncusu. Önceki yazı: Büyük bir görevi küçük parçalara bölmek neden işe yarıyor? · Sonraki yazı: Bilgiyi bağlamda değil, bir dosyada tutmak neden daha güvenli?
Kaynaklar
1: Anthropic, "Effective context engineering for AI agents", 29 Eylül 2025
2: Anthropic, Compaction (resmi API dokümanı), Ocak 2026
3: "Claude Code Context Buffer: The 33K-45K Token Problem", erişim 20 Ağustos 2026
4: Zhuofu Chen, Rui Pan, Yinwei Dai, Ravi Netravali, "Slipstream: Trajectory-Grounded Compaction Validation for Long-Horizon Agents", gönderim 9 Mayıs 2026