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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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07-13 12:08

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Claude Code/Codex/OpenCode Token 节省 80%

架构鱼 2026-06-13

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别让 Codex 白烧 Token：程序员必看的高效编程省钱指南

AI大模型观察站 2026-05-19

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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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