diff --git a/src/summeryanyfile/core/chunkers/fast_chunker.py b/src/summeryanyfile/core/chunkers/fast_chunker.py
new file mode 100644
index 0000000..efef2cf
--- /dev/null
+++ b/src/summeryanyfile/core/chunkers/fast_chunker.py
@@ -0,0 +1,269 @@
+"""
+快速分块器 - 基于 max_tokens 的简单快速分块策略
+"""
+
+import logging
+import os
+from typing import List, Dict, Any, Optional
+
+from .base_chunker import BaseChunker, DocumentChunk
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+
+def _get_default_max_tokens() -> int:
+    """
+    从环境变量获取默认的 max_tokens 值
+
+    Returns:
+        默认的 max_tokens 值
+    """
+    try:
+        # 尝试从环境变量读取
+        env_value = os.getenv("MAX_TOKENS")
+        if env_value:
+            return int(env_value)
+    except (ValueError, TypeError):
+        logger.warning(f"无效的 MAX_TOKENS 环境变量值: {env_value}")
+
+    # 如果环境变量不存在或无效，返回默认值
+    return 4000
+
+
+class FastChunker(BaseChunker):
+    """
+    快速分块器，基于 max_tokens 的简单分块策略
+    
+    - 块大小：max_tokens 的 1/3
+    - 重叠大小：max_tokens 的 1/10
+    - 优化速度，适合大文档的快速处理
+    """
+    
+    def __init__(
+        self,
+        max_tokens: Optional[int] = None,
+        chars_per_token: float = 4.0
+    ) -> None:
+        """
+        初始化快速分块器
+
+        Args:
+            max_tokens: 最大 token 数量，如果为 None 则从环境变量读取
+            chars_per_token: 每个 token 的平均字符数（用于估算）
+        """
+        # 如果没有提供 max_tokens，从环境变量获取默认值
+        if max_tokens is None:
+            max_tokens = _get_default_max_tokens()
+
+        # 计算块大小和重叠大小（以 token 为单位）
+        self.chunk_size_tokens = max_tokens // 3
+        self.chunk_overlap_tokens = max_tokens // 10
+
+        # 为了与 BaseChunker 兼容，我们使用 token 数量作为"字符"数量
+        # 实际的字符长度控制在 _split_text_fast 方法中处理
+        chunk_size = self.chunk_size_tokens
+        chunk_overlap = self.chunk_overlap_tokens
+
+        super().__init__(chunk_size, chunk_overlap)
+
+        self.max_tokens = max_tokens
+        self.chars_per_token = chars_per_token
+
+        logger.info(f"快速分块器初始化: max_tokens={max_tokens}, "
+                   f"chunk_size={self.chunk_size_tokens}, chunk_overlap={self.chunk_overlap_tokens}")
+    
+    def chunk_text(self, text: str, metadata: Optional[Dict[str, Any]] = None) -> List[DocumentChunk]:
+        """
+        使用快速策略分块文本
+        
+        Args:
+            text: 输入文本
+            metadata: 可选的元数据
+            
+        Returns:
+            DocumentChunk对象列表
+        """
+        if metadata is None:
+            metadata = {}
+        
+        # 快速分割文本
+        text_chunks = self._split_text_fast(text)
+        
+        # 转换为DocumentChunk对象
+        chunks = []
+        for i, chunk_text in enumerate(text_chunks):
+            chunk_metadata = metadata.copy()
+            chunk_metadata.update({
+                "chunk_index": i,
+                "chunking_strategy": "fast",
+                "estimated_tokens": len(chunk_text) / self.chars_per_token
+            })
+            chunks.append(self._create_chunk(chunk_text, chunk_metadata))
+        
+        logger.info(f"创建了 {len(chunks)} 个快速块")
+        return chunks
+    
+    def _split_text_fast(self, text: str) -> List[str]:
+        """
+        快速分割文本，基于 token 数量进行分割
+
+        Args:
+            text: 要分割的文本
+
+        Returns:
+            文本块列表
+        """
+        # 估算文本的 token 数量
+        estimated_tokens = self.get_token_estimate(text)
+
+        if estimated_tokens <= self.chunk_size_tokens:
+            return [text] if text.strip() else []
+
+        chunks = []
+        start = 0
+
+        while start < len(text):
+            # 计算当前块的字符长度（基于 token 限制）
+            max_chars = int(self.chunk_size_tokens * self.chars_per_token)
+            end = min(start + max_chars, len(text))
+
+            if end >= len(text):
+                # 最后一个块
+                remaining_text = text[start:]
+                if remaining_text.strip():
+                    chunks.append(remaining_text)
+                break
+
+            # 尝试在自然断点处分割
+            chunk_text = text[start:end]
+            split_point = self._find_split_point(chunk_text)
+
+            if split_point > 0:
+                # 在自然断点处分割
+                actual_end = start + split_point
+                chunk_content = text[start:actual_end]
+                chunks.append(chunk_content)
+
+                # 下一个块的开始位置考虑重叠
+                overlap_chars = int(self.chunk_overlap_tokens * self.chars_per_token)
+                start = actual_end - overlap_chars
+            else:
+                # 没有找到自然断点，强制分割
+                chunks.append(chunk_text)
+                overlap_chars = int(self.chunk_overlap_tokens * self.chars_per_token)
+                start = end - overlap_chars
+
+            # 确保不会无限循环
+            if start < 0:
+                start = 0
+
+        return [chunk for chunk in chunks if chunk.strip()]
+    
+    def _find_split_point(self, text: str) -> int:
+        """
+        在文本中找到最佳分割点
+        
+        Args:
+            text: 要分析的文本
+            
+        Returns:
+            分割点位置，如果没有找到返回0
+        """
+        # 优先级分隔符列表（从后往前查找）
+        separators = [
+            "\n\n",  # 段落分隔符
+            "\n",    # 行分隔符
+            ". ",    # 英文句子分隔符
+            "。",    # 中文句子分隔符
+            "! ",    # 英文感叹句
+            "！",    # 中文感叹句
+            "? ",    # 英文疑问句
+            "？",    # 中文疑问句
+            "; ",    # 分号
+            "；",    # 中文分号
+            ", ",    # 逗号
+            "，",    # 中文逗号
+            " "      # 空格
+        ]
+        
+        # 从文本末尾向前查找最佳分割点
+        for separator in separators:
+            # 在文本的后半部分查找分隔符
+            search_start = len(text) // 2
+            pos = text.rfind(separator, search_start)
+            if pos != -1:
+                return pos + len(separator)
+        
+        return 0
+    
+    def get_token_estimate(self, text: str) -> int:
+        """
+        估算文本的 token 数量
+        
+        Args:
+            text: 要估算的文本
+            
+        Returns:
+            估算的 token 数量
+        """
+        return int(len(text) / self.chars_per_token)
+    
+    def adjust_for_token_limit(self, chunks: List[DocumentChunk], token_limit: int) -> List[DocumentChunk]:
+        """
+        根据 token 限制调整块
+        
+        Args:
+            chunks: 原始块列表
+            token_limit: token 限制
+            
+        Returns:
+            调整后的块列表
+        """
+        adjusted_chunks = []
+        
+        for chunk in chunks:
+            estimated_tokens = self.get_token_estimate(chunk.content)
+            
+            if estimated_tokens <= token_limit:
+                adjusted_chunks.append(chunk)
+            else:
+                # 如果块太大，进一步分割
+                sub_chunks = self._split_large_chunk(chunk, token_limit)
+                adjusted_chunks.extend(sub_chunks)
+        
+        return adjusted_chunks
+    
+    def _split_large_chunk(self, chunk: DocumentChunk, token_limit: int) -> List[DocumentChunk]:
+        """
+        分割过大的块
+        
+        Args:
+            chunk: 要分割的块
+            token_limit: token 限制
+            
+        Returns:
+            分割后的块列表
+        """
+        max_chars = int(token_limit * self.chars_per_token)
+        
+        if len(chunk.content) <= max_chars:
+            return [chunk]
+        
+        # 创建临时分块器
+        temp_chunker = FastChunker(
+            max_tokens=token_limit,
+            chars_per_token=self.chars_per_token
+        )
+        
+        # 分割内容
+        sub_chunks = temp_chunker.chunk_text(chunk.content, chunk.metadata)
+        
+        # 更新元数据
+        for i, sub_chunk in enumerate(sub_chunks):
+            sub_chunk.metadata.update({
+                "parent_chunk_id": chunk.chunk_id,
+                "sub_chunk_index": i,
+                "is_sub_chunk": True
+            })
+        
+        return sub_chunks