文章目录
- 前言
- 一、及时开新会话，别跟 AI 谈恋爱
- 二、写交接摘要，让新会话“秒懂”
- 三、缩小问题范围，拒绝无脑大范围提问
- 四、分级使用模型，按需匹配不浪费
- 五、合理调节Agent推理强度，不盲目拉满
- 六、Headroom工具：极致压缩Token消耗
- 七、codebase-memory-mcp：让AI永久记忆项目
- 最后说两句
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前言
AI 额度烧得太快？这几招能帮你把 Token 省出房贷感
上个月底，我打开账单看了一眼。
然后默默把眼镜摘下来擦了擦。
又戴上。
又摘下来。
最后确认了一个事实：我不是在调用大模型，我是在给 OpenAI 交房租。
一、及时开新会话，别跟 AI 谈恋爱
很多人跟 AI 聊天，一聊就是几十轮。
从"帮我写个函数"聊到"你觉得人生的意义是什么"，AI 还得礼貌地陪你聊完。
问题是，大模型没有记忆。
它每次回复你，都要把你们从"你好"到"人生的意义"全部重新读一遍。
相当于你每次问个问题，AI 都要先翻完你们八十页的聊天记录。
这哪是聊天，这是让 AI 做阅读理解还限时。
而且上下文越长，AI 的注意力越涣散。
你问它"刚才那个 bug 怎么修"，它盯着八万字聊天记录，满脑子都是你凌晨三点问它的"推荐几首助眠音乐"。
所以，任务一结束，赶紧开新会话。
别舍不得，AI 不会因为你换了窗口就伤心。
它连你是谁都不记得。
二、写交接摘要，让新会话“秒懂”
有时候任务确实没聊完，上下文已经长得像《红楼梦》了。
这时候别硬撑。
让 AI 给你写个交接摘要。
内容包括：目标、干了啥、关键文件、还没解决的问题、下一步干啥。
然后复制到新会话，继续推进。
这感觉就像你换了个新同事，把前任留下的便利贴拍桌上。
“需求在这，代码在那，bug 在第三行，咖啡自己倒。”
干净利落。
有人可能觉得麻烦。
但你想想，让 AI 读八十轮废话，和让 AI 读两百字摘要，哪个更省钱？
这账小学生都会算。
除非你家 Token 是充话费送的。
三、缩小问题范围，拒绝无脑大范围提问
我见过最离谱的 prompt 是：“帮我看看这个项目，优化一下所有代码。”
AI 收到这种请求，估计内心也在翻白眼。
“大哥，你项目里三千个文件，你让我全部优化？我是大模型，不是大冤种。”
正确姿势是：只给相关文件、相关函数、报错片段。
日志太长？只截错误附近那几行。
别整本《史记》扔过去，让 AI 找"哪段写错了"。
你去医院看病，也不会把从小到大的体检报告全带上。
医生只会说：“最近哪里不舒服？”
AI 也一样。
先给计划，确认范围，再动手。
这叫"精准打击"，不叫"地毯式轰炸"。
四、分级使用模型，按需匹配不浪费
GPT-5.5 很强，但也很贵。
输入价格是 GPT-5.4 的两倍，输出价格也是两倍。
2.5 倍差价，够你点好几顿外卖了。
所以要学会分级：
• 架构设计、陌生代码库、顽固 bug → 上 GPT-5.5，这叫"好钢用在刀刃上"
• 写个小功能、补个测试、改个变量名 → GPT-5.4 mini 就够了，这叫"杀鸡别用牛刀"
• 查个资料、拆个需求、生成个草稿 → 国产模型或者低成本模型，这叫"能省则省"
你总不能用法拉利去买菜吧？
虽然能买，但邻居会觉得你脑子也有问题。
五、合理调节Agent推理强度，不盲目拉满
Codex 有个"推理"和"速度"的调节杆。
推理拉满，AI 会疯狂思考、反复尝试、输出超长。
Token 消耗直接起飞。
这就好比你去餐厅，跟服务员说"你慢慢想，不着急"。
结果人家给你把整本菜单的菜品起源、厨师背景、食材产地全讲了一遍。
你就想吃碗面。
所以，简单任务把推理调低。
复杂任务再调高。
别事事都开"超高"模式。
那不是认真，那是烧钱。
六、Headroom工具：极致压缩Token消耗
有个工具叫 Headroom，官方说能省 60% 到 95% 的 Token。
我一开始不信。
直到我装完跑了一下统计：
压缩请求数 44，平均压缩率 100%，最佳压缩 2567 个 Token 直接压成 0。
省了 98.4%。
我当时的表情就像看到超市打折标签从 100 块变成 2 块。
安装也简单，一行命令：headroom wrap codex
用完想恢复：headroom unwrap codex
它还会自动帮你装 rtk 和 serena。
rtk 压缩命令，serena 帮你记住项目结构。
相当于请了个管家，专门帮你"断舍离"聊天记录。
唯一的小问题是，开启 Headroom 后，之前的历史会话会暂时看不见。
别担心，不是删了，是换了个登录方式。
unwrap 一下就回来了。
就像你把冬天的衣服收进真空压缩袋，不占地方，但想穿的时候还能拿出来。
七、codebase-memory-mcp：让AI永久记忆项目
每次新开一个项目，AI 都要重新熟悉代码库。
“这个文件干嘛的？那个模块怎么调用的？”
一遍遍问，一遍遍解释，Token 哗哗流。
codebase-memory-mcp 就是解决这个问题的。
装完之后，你跟 AI 说：“Index this project.”
AI 就会把项目结构、关键文件、依赖关系全记下来。
下次再问，它直接调取记忆，不用重新翻代码。
官方说能省 120 倍的 Token。
120 倍。
什么概念？
原来花 120 块，现在花 1 块。
这已经不是省钱了，这是抢劫 AI 的定价系统。
最后说两句
这些方法可以同时用，叠加效果。
开新会话 + 缩小问题 + 分级模型 + 调低推理 + Headroom + codebase-memory。
组合拳打下来，你的 Token 消耗能从"每月房贷"降到"每月奶茶钱"。
当然，如果你说"我不差钱，我就喜欢让 AI 读我八十轮聊天记录"。
那也行。
毕竟，消费自由。
但别忘了，AI 读你聊天记录的时候，内心毫无波动。
它甚至不记得你上一句说了什么。
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