Codex Token烧得快?AI在无效信息里兜圈子才是元凶,这套方法实测省50%

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8. 实测 Codex Token 消耗量降低 50%, 只需要 1 条指令(Claude code 同理) 先说原理👇🏻 任何可能产出大输出的命令,默认先限制输出上限。 这条指令的本质是「避免 AI 在找信息阶段,就把一堆垃圾内容塞进上下文」, 最后不仅影响大模型的思考,还更费 Token。 很多小伙伴以为 Token 烧得快是因为模型太能读文件,实际更普遍的问题是「AI Agent 会把大段无关输出也塞进上下文」。 操作路径:往 AGENTS.md 里加一条规则, 指令如下👇🏻 ## Command Output Protect context usage. **Any command with unknown or potentially large output must be byte-capped.** Default pattern: ```bash COMMAND 2>&1 | head -c 4000 ``` Reddit 上有老哥分享实测结果,单这一条上下文保护规则,Token 开销大概能降低大约 50%。 本着绝知此事要躬行的态度,立马实测一周, 试用的这段时间体感很明显,之前差不多要花 10% token 的任务, 现在只花了6%,节省了 40%! 墙推 🙌🏻#ai生成视频 #创作者中心 #创作灵感

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18. 分享一个小技巧,能把Codex最近的使用情况分析清楚,同时的大幅降低使用额度。\x0a\x0a方法很简单,直接甩给它这样一句提示词:\x0a\x0a回顾你过去的运行记录,分析怎样才能更省token,可以考虑用某些skill、脚本,或者切换模型,根据分析结果去调整设置,但不能牺牲原本的性能和能力。\x0a\x0a它就会去翻自己的调用日志,把这段时间跑过的会话捋一遍,算出每次调用大概烧了多少token,喂进去的内容和真正输出的内容比例差多少,工具返回的原始数据占了多大体积,子agent跑任务时有没有背着一堆用不上的历史包袱。\x0a\x0a查完之后,它会给出一份诊断,告诉你钱到底花在哪了,然后针对这些问题,自己动手把优化规则写进配置文件里。\x0a\x0a我自己跑了一遍,发现我目前最大的问题是喂给它看的东西太杂太多。\x0a\x0a具体怎么改,它给列了几条实打实的规则。\x0a\x0a1. 读文件不要整篇塞进去,分批读,只读需要的部分。工具返回的结果如果太长,先截断或者压缩成摘要再喂给模型,别把原始日志原样堆上去。\x0a\x0a2. 截图这类素材没必要用高精度,能用低分辨率的就别上原图。\x0a\x0a3. 同一个操作跑失败了,别原地重试好几遍,先看清楚问题再动手。\x0a\x0a4. 子agent接手任务时,只给它完成这个任务必需的信息,别把主agent一路积累的历史全部打包甩过去。\x0a\x0a4.skill也不是全带上,用得到的加载一个就够,不要每次都全量塞。\x0a\x0a但是我觉得它输出的内容不一定都是准确的,还需要结合自己具体的任务情况来酌情而定,最好的方法是拿几个平时常跑的任务对比一下,这样前后的token消耗和结果质量心里有数了以后再逐条修改。\x0a\x0a另外这个命令其实还可以扩展成蒸馏项目知识库,因为它真正的依据就是你的对话历史,这些都可以作为我们后期被反复利用的数字资产。

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26. Codex上下文258k?我来分享使用技。我作为一名计算机专业的研究生,平时经常用Codex写代码,最近发现Codex上下文只有258k,刚开始有点不适应。我之前总习惯把大段代码一次性丢进去,结果经常超出限制,影响效率。我后来慢慢摸索出了适配258k上下文的方法,现在用起来顺手多了。 1. 拆分代码模块:把大项目拆成小函数或类,每次只输入当前模块的核心代码,适配Codex上下文258k的限制; 2. 精简注释:保留关键注释,去掉冗余说明,节省上下文空间,让Codex更聚焦核心逻辑; 3. 分步骤调试:先让Codex生成基础框架,再逐步补充细节,避免一次性输入过多内容超出258k。 我希望这些技巧能帮到同样在使用Codex的小伙伴。我相信只要合理利用258k的上下文空间,Codex依然能发挥强大作用。我会继续分享更多Codex使用经验。#希望对大家有帮助

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