完整对话记录与历史摘要怎么选：先保住需要追溯的细节
比较继续发送完整对话和压缩历史的适用条件，说明摘要会丢失什么，以及怎样用旧任务中的细节检查上下文是否仍然可用。
怎样选择更合适
后续任务需要逐字引用或重查早期决定时，应保留原始记录供检索；只需要延续目标和关键约定时，可以评估历史摘要。摘要能够缩短输入，却可能丢掉否定条件或来源。也可以把短摘要与可查原文组合使用，不必在“永远全传”和“只剩摘要”之间固定选择。
保存对话状态不代表每次都无成本
OpenAI 的对话状态说明区分了维护请求历史的方式，相关输入仍受所用模型上下文限制。长会话继续累积时，需要核对实际送入模型的内容；服务保留了会话，不等于所有早期细节都完整地参与当前回答。
压缩机制的具体实现也不相同。API 提供的 compaction 不能简单等同于自己写的一段可读摘要，接口支持和保留内容需要查相应说明。比较时先明确使用的是哪一种方法，不把不同机制的演示结果混为同一件事。
用早期约定检查摘要是否漏掉限定
取一段允许使用的长对话，在早期放入真实需要遵守的条件，例如禁止改动某个文件。分别用完整历史与摘要继续同一个任务，检查后续操作是否仍遵守条件。摘要里应保留决定的适用范围，不能只写成一句宽泛目标。
另加一个需要回看原句的问题，检查摘要方案是否能找到原文，而不是补写近似表述。若无法回查，就不应让它承担逐字引用任务。测试只说明保留了哪些信息，不能因对话变短就推定回答质量一定提升。
更新摘要时保留可恢复的原记录
摘要应注明覆盖到哪一轮，并在重要约定变更时更新。原始资料继续保存到可访问的位置，防止一次错误摘要覆盖唯一记录。维护时需要关注过期约定和新条件冲突，而不是反复把摘要越写越短。
记录输入消耗与完成任务的情况，再判断是否值得压缩。旧对话含无关内容时，重开任务并提供必要资料也可作为参照。本文未测试任何平台的长期记忆效果，提供的是同条件检查方法，不能替代所用接口的上下文说明。
核对来源
以下资料用于核对概念和方法。文中的示例与测试范围分别注明，实际使用时请核对所用工具的版本。