AI 额度消耗太快 这些方法能省 Token

当你的AI使用强度较高时，经常会遇到额度不够用的情况。

这里系统梳理了我在实际使用中积累的一些解决方案。

各项方案可同时采用、叠加使用，效果更佳。

使用技巧层面

及时开启新会话

大模型本身是无状态的，每次问答都会将完整的历史会话重新输入模型。多轮交互后，上下文会急剧膨胀，不仅消耗等量的Token，还可能触及上下文长度限制。

因此，建议在以下两种情形下主动开启新会话：一是当前任务告一段落时，二是开始一个与前文无关的新任务时。

若当前上下文已接近长度限制，而任务尚未完成，可先让当前会话生成一份精简的交接摘要，内容应涵盖：目标、已完成事项、关键文件、未决问题及验证命令。随后在新会话中凭此摘要继续推进。

此外，过长的上下文还会导致模型注意力“塌陷”（模型忽略关键信息），使生成质量下降。及时开启新会话，还能够保持上下文轻便、干净，有助于提升AI的输出质量。

生成交接摘要的解决方案

• 方案一：让AI直接生成

在目标会话中，直接要求AI生成交接摘要。示例提示词如下。

请把当前会话压缩成一份可交接给新会话继续执行的摘要。不要写推理过程，不要复述无关内容，不要虚构信息，不确定处标注“待确认”，敏感信息脱敏。请包含：1. 目标2. 已完成事项3. 关键上下文/约束/决策4. 关键文件、路径和当前状态5. 未决问题6. 下一步行动7. 验证命令8. 可直接复制到新会话的启动提示词

• 方案二：使用handoff摘要skill

跨智能体/会话交接属于典型场景，业界已提供多款相关Skill可供选用。这里推荐安装使用mattpocock/handoff。

先缩小问题，再调用模型

高消耗常常不是模型贵，而是输入过多。

• 只提供相关文件、相关函数和报错片段；大日志只截取错误附近内容。

• 明确任务边界：目标、非目标、验收条件、允许修改的文件。

• 要求模型先给“计划+涉及文件清单”，确认后再执行复杂改动。

• 避免“帮我看看整个项目”“优化一下所有代码”这类没有边界的请求。

模型与Agent层面

建立任务分级，多模型配合使用

把高阶模型留给“需要判断”的任务，把低成本模型留给“规则明确、可验证”的任务。按任务类型切换适合的模型。

GPT5.5与5.4的定价差有2.5倍，模型切换效果显著。

合理的Agent配置

以Codex为例，它的“推理”和“速度”配置对Token消耗影响巨大，建议根据任务类型动态切换。

推理程度越高，模型通常会投入更多推理与探索，并可能产生更长的输出、更多工具调用和重试，因此实际token消耗往往更高。

工具层面

Headroom

Headroom（上下文压缩工具），据官方数据，可节省60%–95%的Token消耗。

只需一行命令即可完成安装，详细步骤与命令可参考github.com/headroomlab…或dashen-tech.com/dev-tools/h…。

下面是一些经验总结

1. 常用命令

   • 启用（以Codex为例）：headroomwrapcodex

   • 关闭：headroomunwrapcodex

   • 查看统计与节省情况：headroomperf

2. 执行wrap命令后，Headroom会自动启用Agent的CLI模式。如果您使用的是客户端或编辑器插件，看到8787端口服务启动成功后，关闭命令行，即可在客户端或插件中正常使用。原因是Headroom修改的是Agent的全局配置，CLI和客户端/插件会同时生效。

3. 开启Headroom后，之前的历史会话将暂时不可见，这相当于切换了登录方式；执行unwrap后，原有会话会自动恢复。

4. Headroom会自动安装并使用rtk和serena。其中，rtk用于命令压缩，serena是一个MCP工具，用于理解代码库并保存项目记忆。

codebase-memory-mcp

codebase-memory-mcp是一个MCP服务，为AI提供对代码库的快速、结构化理解。能让AI能像人一样“记住”并理解整个代码库的结构，而不是每次都要从头开始逐文件搜索,官方宣称能省120倍的tokens。

安装与使用步骤：

1. 系统全局安装

   npm install -g codebase-memory-mcp

2. 配置mcp到你的Agent工具

   codebase-memory-mcp install

3. 使用

重启你的Agent，切换到目标项目，说“索引这个项目”。

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