GPT-Zip.Link 的定位是服务于 RAG（检索增强生成）提示词场景的内容压缩工具。根据现有资料，它主要用于对网页内容进行压缩，再将压缩后的内容用于 RAG 提示词，从而减少送入模型的输入 token 数量，官方称最多可降低 87% 的输入 token。
用途： 在 RAG 流程中，通常需要把检索到的网页或文档内容拼接进提示词，内容越长，占用的输入 token 越多，成本和上下文长度压力也越大。GPT-Zip.Link 针对这一环节，提供网页内容的压缩处理，以降低提示词中的输入 token 量。
主要能力： 现有资料仅明确提到“压缩网页内容以用于 RAG 提示词”，并给出“最多减少 87% 输入 token”的说明。
使用方式： 资料未提供具体的使用方式、接入方法、API、代码示例或安装命令，暂未提供。
适用场景： 从已有信息看，适用于需要将网页内容作为上下文送入 RAG 提示词的开发与工程场景，尤其是关注输入 token 成本或上下文长度限制的场合。
限制： 关于支持的模型、平台、语言、压缩算法、是否保留语义、压缩后质量影响、是否收费及价格等，资料均未提供，无法确认。
