Token efficientie als productoppervlak
We richten ons op een knelpunt: hoeveel irrelevante context moderne AI systemen verbruiken voordat ze nuttig worden. Ons werk gaat over verspilling verminderen zonder capaciteit te verliezen.
Distillation Labs / Over
Wij bouwen AI systemen rond token efficientie.
Distillation Labs is een onderzoeks en productstudio die zich richt op een probleem: de verspilling verminderen in hoe moderne AI systemen context verbruiken. We bouwen tools, infrastructuur en producten die bruikbare AI sneller, goedkoper en beter stuurbaar maken.
Infrastructuur die opstapelt
Minder tokenverbruik is niet alleen een kostenprobleem. Het verbetert latentie, betrouwbaarheid, stuurbaarheid en het soort workflows dat praktisch wordt in echte productieomgevingen.
Systemen die mensen echt kunnen gebruiken
We geven om tools die passen bij echte teams, echte repositories en echte beperkingen. Het doel is geen abstracte intelligentie. Het doel is bruikbare intelligentie met een kleiner en schoner contextbudget.
Waarom we bestaan
AI gaat sneller vooruit dan zijn efficientielaag
Modelcapaciteit is snel gegroeid, maar de meeste teams werken nog steeds met verspillerige AI workflows. Systemen lezen te veel, halen te los op en besteden tokens aan het opnieuw opbouwen van context die al gestructureerd zou moeten zijn.
Die inefficiëntie beperkt wat AI in de praktijk kan doen. Het verhoogt kosten en latentie, maakt output lastiger te sturen en blokkeert adoptie in omgevingen waar elk verzoek precies, snel en uitlegbaar moet zijn.
Distillation Labs bestaat om die kloof te dichten. We bouwen systemen die elke token laten tellen.
Wat we doen
We bouwen producten en infrastructuur rond contextcompressie
Ons werk richt zich op retrieval, geheugen, orchestratie en developer tooling die onnodige modelcontext verminderen terwijl het signaal dat nodig is voor nuttig werk behouden blijft.
In de praktijk betekent dat betere zoekervaring, kleinere prompts, schonere overdrachten, strakkere feedbacklussen en producten die meer waarde per verbruikte token leveren.
We proberen geen algemeen AI lab te zijn. We bouwen de efficientielaag rond AI systemen.
Wat we proberen te bereiken
Een toekomst waarin bruikbare AI betaalbaar, leesbaar en precies is
We willen dat AI systemen veel efficienter worden om te draaien en veel makkelijker om te sturen. Hoe preciezer een systeem context kan ophalen, comprimeren en bewaren, hoe breder het inzetbaar wordt.
Ons langetermijndoel is om tokengebruik tot een eersteklas ontwerpdiscipline te maken. Dat betekent verspilling meten, overhead verminderen en producten bouwen waarin efficientie onderdeel is van de kernervaring.
Hoe we werken
Delen wat werkt
We willen technische stukken, productnotities en code publiceren wanneer delen de bredere gemeenschap helpt te begrijpen hoe efficiëntere AI systemen gebouwd kunnen worden.
Bouwen met mensen in de lus
We geven om mens AI samenwerking. De systemen die we bouwen moeten mensen helpen de controle te houden terwijl de kosten om tot nuttige antwoorden en acties te komen dalen.
Het juiste meten
We optimaliseren voor echte signaaldichtheid: betere uitkomsten, minder contextverspilling, snellere iteratie en systemen die begrijpelijk blijven terwijl ze schalen.
Voor de lange termijn engineeren
Betrouwbaarheid, schone interfaces en duurzame infrastructuur doen ertoe. Efficiënte systemen blijven alleen efficient als de onderliggende fundamenten zorgvuldig zijn gebouwd.
Huidige producten
Twee producten, een efficiencythese
Ons werk op de korte termijn is gericht op producten en tooling die tokenverspilling in echte ontwikkelworkflows verminderen. Contextro helpt agents de juiste slice van repository context te vinden voordat ze bewerken. Agentyc geeft agents een deterministische browserruntime zodat ze echte webinterfaces kunnen inspecteren en bedienen zonder afhankelijk te zijn van een LLM in het kritieke pad. Samen duwen ze bruikbare AI richting kleinere, schonere en beter stuurbare workflows.