今年4月4日，有人往GitHub上传了个仓库，里面是一份十分钟写出来的提示词，名字很糙：Caveman，原始人。口号是句语法不通的英文：“Why use many token when few token do trick”——为啥要用多token，少token也能干活。知乎
半年后，这个"玩笑"长到了11.2万颗星，最近几天又冲回GitHub热榜，全网视频文章扎堆。它干的事一句话：让AI编程助手学原始人说话，少废话、省token，也就是省钱。一条命令装上，Claude Code、Codex等30多个AI编程助手通吃。知乎哔哩哔哩哔哩哔哩
但好笑的是，它到底能省多少，成了一桩悬案。
五个数字，四个说法
翻开它的门面，数字一个比一个唬人：最早宣传省75%，仓库简介现在写省65%，官方文档说整个会话的输入token少33.2%。知乎哔哩哔哩
然后JetBrains在7月下场，做了这个品类里最狠的配对实验：86个真实编程任务、3轮约240次计费运行，烧掉106美元。结果——输出token只降了8.5%；带Caveman的账单40.60美元，比不带的36.39美元反而贵了11.6%。知乎
倒挂哪来的？一个涉及长上下文的审计任务越过了200k token定价档，单次烧掉8.29美元，对照组同一任务只要0.33美元。一个任务，掀翻了整轮实验的账单。知乎
JetBrains的结论相当扎心：“安全、对风格诚实，但对节省的说法过度销售”。原因是结构性的：Agent会话里token的大头是代码、diff和报错原文，Caveman按设计一个字节都不碰；它能压的只有工具调用之间的叙述，而"叙述本来就不多"。知乎
但它也不算骗子
有意思的是，质量真没垮。82个配对任务里64个打平、8个更高、10个更低，统计上判定"无可测退化"。Adobe研究院的论文也发现：压缩AI的输出确实能省1.4到2.4倍成本；但压缩喂给AI的输入是"严格的输-输"，净成本平均反升1.15倍——因为模型会用更长的回答来补偿。知乎哔哩哔哩
项目方倒坦率，专门开了个"诚实数字"页面：它的规则每次要注入约1160个token当"入场费"，如果你的问答本身只有一百多token的输出，省的还不够付入场费。亏损案例一条条列着issue编号。知乎
维护者甚至说过一句自嘲：“想让石头管用，不会让石头真的管用”。知乎
装不装，先看计费方式
把两边的数据摆在一起，账就清楚了。
三种人别装：
按请求、按消息计费的（比如Copilot的premium request）：回答再短也是同一次请求，一分钱不省。哔哩哔哩
短问答为主的：输出不到150个token，入场费都赚不回来，官方自己承认净亏。
固定订阅包额的：省的token未必变成省的钱；而Auto模式要登录，会把你最新的问题连同CLAUDE.md、记忆文件一起发到它云端，隐私敏感的慎开。知乎知乎
一种人可能真省：按token计费、工作流里全是测试日志、CSV、JSON的长会话。官方那个33.2%就是在这类场景测出来的，其中日志压掉一半、CSV压掉55%；但注意HTML反而多花9.9%，不是万能药。知乎哔哩哔哩
最后给个现成的验收方法，也是官方给的：拿你自己的真实项目，开与不开各跑一遍同样的任务，对比账单——账单升了，就关掉它。知乎
这比信任何一个宣传数字都管用。
