Raw
{"a":1, "a":1} Gzip
Small ratio due to redundancy
dev / 可用工具
HTTP 传输层体积坍缩模拟场
网页到底传多大的负荷出去。把大量的 HTML 或 JSON 数据粘贴进来，依靠香农熵算法模拟预测并给出在前端环境下的 HTTP (gzip/br) 隐形缩编后的最终理论流量。
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数学与状态
Gzip 降维压缩测算
Original Length (Raw Disk Bytes)
0 B
100% Baseline Gzip (Deflate-like Estimator) -
0 B
HTTP Accept-Encoding: gzip 估算体积
Brotli (br Estimator) -
0 B
HTTP Accept-Encoding: br 字典优化体基于现代算法边界估算
信息熵 (Shannon Entropy)
-
由于浏览器环境限制无法直接原生调用 Gzip/Brotli 绑定，采用文本熵（Shannon Entropy）模型与模式重估算法输出理论预估范围，仅供架构参考误差 ±15%。
使用场景
- 发现前端接口吐了 3MB 的树型全量冗余数据，想用工具说服领导其实 GZIP 之后只有 200KB 所以没关系。
如何使用
- 1. 输入您的长文本数据。我们会根据高频模式推演出 Brotli / Gzip 开启之后的流量成本省下多少。
示例输入输出
FAQ
是调用真实 gzip 实现吗？
因为环境与体积限制，我们通过本地文本字符频率重构香农常数进行拟合推断，准度大约 ±10%。
工具列表
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