Token Effizienz als Produktoberflache
Wir konzentrieren uns auf einen Engpass: wie viel irrelevanten Kontext moderne KI Systeme verbrauchen, bevor sie nutzlich werden. Unsere Arbeit reduziert Verschwendung ohne die Fahigkeiten zu beschneiden.
Distillation Labs / Uber uns
Wir bauen KI Systeme rund um Token Effizienz.
Distillation Labs ist ein Forschungs und Produktstudio mit Fokus auf ein Problem: den Abfall zu reduzieren, der entsteht, wenn moderne KI Systeme Kontext verbrauchen. Wir bauen Tools, Infrastruktur und Produkte, die nutzliche KI schneller, gunstiger und besser steuerbar machen.
Infrastruktur, die sich aufbaut
Niedrigerer Token Verbrauch ist nicht nur ein Kostenproblem. Er verbessert Latenz, Zuverlassigkeit, Steuerbarkeit und den Bereich an Workflows, die in echten Produktionsumgebungen praktikabel werden.
Systeme, die Menschen wirklich nutzen konnen
Uns interessieren Werkzeuge, die zu echten Teams, echten Repositories und echten Beschrankungen passen. Das Ziel ist nicht abstrakte Intelligenz, sondern nutzliche Intelligenz mit kleinerem und saubererem Kontextbudget.
Warum wir existieren
KI entwickelt sich schneller als ihre Effizienzschicht
Die Modelfahigkeit ist schnell vorangekommen, aber die meisten Teams arbeiten noch immer mit verschwenderischen KI Workflows. Systeme lesen zu viel, rufen zu breit ab und verbrauchen Tokens, um Kontext neu aufzubauen, der bereits strukturiert sein sollte.
Diese Ineffizienz begrenzt, was KI in der Praxis leisten kann. Sie erhoht Kosten und Latenz, erschwert Steuerung und blockiert den Einsatz in Umgebungen, in denen jede Anfrage prazise, schnell und erklarbar sein muss.
Distillation Labs existiert, um diese Lucke zu schliessen. Wir bauen Systeme, bei denen jeder Token zahlt.
Was wir tun
Wir bauen Produkte und Infrastruktur rund um Kontextkompression
Unsere Arbeit konzentriert sich auf Retrieval, Memory, Orchestrierung und Developer Tooling, die unnotigen Modellkontext reduzieren und dabei das fur nutzliche Arbeit erforderliche Signal erhalten.
In der Praxis bedeutet das bessere Suche, kleinere Prompts, sauberere Handoffs, engere Feedbackschleifen und Produkte, die mehr Wert pro verbrauchtem Token liefern.
Wir wollen kein allgemeines KI Labor sein. Wir bauen die Effizienzschicht rund um KI Systeme.
Was wir erreichen wollen
Eine Zukunft, in der nutzliche KI bezahlbar, lesbar und prazise ist
Wir wollen, dass KI Systeme deutlich effizienter auszufuhren und deutlich einfacher zu steuern sind. Je praziser ein System Kontext abrufen, komprimieren und erhalten kann, desto breiter kann es eingesetzt werden.
Unser langfristiges Ziel ist es, Token Nutzung zu einer erstklassigen Disziplin im Produktdesign zu machen. Das bedeutet Verschwendung zu messen, Overhead zu reduzieren und Produkte zu bauen, bei denen Effizienz Teil der Kernerfahrung ist.
Wie wir arbeiten
Teilen, was funktioniert
Wir planen technische Texte, Produktnotizen und Code zu veroffentlichen, wenn das der Gemeinschaft hilft zu verstehen, wie man effizientere KI Systeme baut.
Mit Menschen in der Schleife bauen
Uns ist Mensch KI Zusammenarbeit wichtig. Die Systeme, die wir bauen, sollen Menschen helfen, die Kontrolle zu behalten und zugleich die Kosten bis zu nutzlichen Antworten und Aktionen zu senken.
Das Richtige messen
Wir optimieren fur reale Signaldichte: bessere Ergebnisse, weniger Kontextverschwendung, schnellere Iteration und Systeme, die beim Skalieren verstandlich bleiben.
Fur den langen Zeitraum entwickeln
Zuverlassigkeit, saubere Schnittstellen und langlebige Infrastruktur sind wichtig. Effiziente Systeme bleiben nur effizient, wenn ihre Grundlagen sorgfaltig gebaut sind.
Aktuelle Produkte
Zwei Produkte, eine Effizienzthese
Unsere kurzfriste Arbeit konzentriert sich auf Produkte und Werkzeuge, die Tokenverschwendung in realen Entwicklungsworkflows reduzieren. Contextro hilft Agenten, den richtigen Ausschnitt aus Repository Kontext zu finden, bevor sie editieren. Agentyc gibt Agenten eine deterministische Browser Laufzeit, damit sie echte Web Interfaces inspizieren und bedienen konnen, ohne von einem LLM im kritischen Pfad abzuhangen. Zusammen treiben sie nutzliche KI in kleinere, sauberere und besser steuerbare Workflows.