编码代理的成本通常不仅仅是开发者读取的答案。在模型编辑文件、解释函数或规划重构之前，代理可能会发送系统指令、代码库上下文、工具架构、安全规则、对话历史、MCP工具定义以及任务特定的框架。
这些隐藏的上下文就是编码代理的令牌开销。这是使代理足够胜任工作的基础令牌消耗。仅计算可见提示的团队会低估AI开发工作流的成本，尤其是在代理运行于CI、后台任务、支持工具或面向客户的开发者产品时。
什么算作编码代理的令牌开销？
令牌开销包括模型在执行有用工作之前必须处理的每个令牌。在编码代理中，主要来源通常是：
- 系统指令： 代理的操作规则、安全边界、格式化期望和工具使用政策。
- 代码库指令： 项目指导、编码标准、测试命令、架构说明和本地约定等文件。
- 工具架构： JSON架构、描述以及用于shell命令、文件编辑、搜索、浏览器访问、问题跟踪器、部署工具和MCP服务器的参数。
- 对话历史： 之前的对话轮次、代理总结、工具输出和中间计划。
- 子代理调用： 分派的规划、审查、搜索或调试工作，这些会产生额外的模型请求。
- 重试和修复循环： 由于输出格式错误、工具失败、上下文过时或指令不明确而导致的额外调用。
这些情况并不一定是浪费。丰富的上下文可以让代理更出色。问题在于团队在添加上下文时没有衡量它是否提高了完成率、减少了返工，还是仅仅增加了每个请求的复杂性。
Claude Code、OpenCode 和上下文权衡
编码代理处于一个光谱之中。 克劳德代码 是一种可以在终端、IDE 和 GitHub 工作流中使用的代理编码工具。 开放代码 是一种通过终端、桌面和 IDE 界面提供的开源编码代理。
有用的比较不仅仅是哪个发送的 tokens 更少。更好的问题是每个代理将 tokens 用于什么，这些 tokens 是否提高了任务成功率，以及您的团队是否能够控制基线。更大的指令和工具界面可能有助于处理复杂任务。较小的界面可能在处理狭窄任务时更便宜且更易于理解。
工具模式是账单的一部分
工具使编码代理更强大，但每个可用工具都可能向请求中添加模式文本和描述。Anthropic 的工具使用文档强调为工具定义模式和描述，而 MCP 规范化了服务器如何向 AI 应用程序公开工具。 MCP 工具规范 描述了模型可以调用的工具名称、元数据和输入模式。
这意味着每个始终启用的工具都应该证明其价值。如果代码审查任务从未部署基础设施，则不应加载部署工具。如果文档任务只需要读取权限，则写入工具应排除在代理配置文件之外。较小的工具界面可以同时提高安全性和降低成本。
测量完整的代理请求
为了控制编码代理的 token 开销，应测量完整的请求路径，而不仅仅是开发者的提示。至少需要跟踪：
- 输入 tokens、输出 tokens、缓存的输入 tokens 和新的输入 tokens
- 包括了哪些指令和文件
- 哪些工具被暴露以及哪些工具实际被使用
- 每个步骤选择的模型
- 代理模式，例如规划、编辑、审查或调试
- 子代理数量和重试次数
- 完成的任务结果，而不仅仅是成功的 API 响应
一旦这些字段可见，团队就可以提出更好的问题。哪些指令每次都会被读取但很少重要？哪些工具配置文件过于宽泛？哪些代理模式需要前沿模型，哪些可以运行在更快或成本更低的模型上？
在提供商支持的情况下使用缓存
当提供商支持时，提示缓存可以减少重复上下文的成本和延迟。Anthropic 的 提示缓存文档 解释了静态前缀（如工具、系统指令和可重用上下文）可以被缓存，在支持的模型上，缓存命中与新输入标记的定价不同。
当稳定前缀确实稳定时，缓存最为有用。如果代理每次都重写提示的前半部分，它可能会错过缓存的好处。将稳定的工具定义和固定指令放在易变的任务细节之前，并保持项目指导简洁，以确保其保持有用性。
按任务而不是习惯进行编码工作路由
并非每个编码代理步骤都需要相同的模型。规划过程、类似 grep 的代码搜索、更改日志草稿、简单的单元测试更新、深度架构重构和安全敏感审查有不同的需求。
ShareAI 通过单一 API 为开发团队提供访问 150+ 模型的权限，具有智能路由、回退、市场信号和按标记付费的访问权限。团队可以使用 分享AI API 来保持模型选择的灵活性。
对于向客户提供编码代理或开发工具的构建者来说，商业层也很重要。 ShareAI构建者控制台 允许应用所有者连接外部应用程序，设置人工智能利润或附加费，并让客户直接向 ShareAI 支付使用费用。这使得隐藏的令牌开销更容易转化为可见的产品成本，而不是意外的利润泄漏。
实用的开销减少清单
- 记录每个代理步骤的完整输入和输出令牌使用情况。
- 分离规划、编辑、审查和文档模式。
- 仅加载每种模式所需的工具。
- 保持存储库说明简短、具体且最新。
- 从现有提示中移除过时的示例和重复的政策文本。
- 对支持的稳定前缀使用提示缓存。
- 限制子代理的扩展和常规任务的重试次数。
- 当质量保持时，将低风险步骤路由到成本较低的模型。
- 为能够提高完成工作质量的任务保留前沿模型。
- 按存储库、团队、租户和面向客户的功能审查令牌成本。
目标不是让代理缺乏有用的上下文。目标是让每个重复的令牌证明其自身价值。当编码代理的上下文是有意的、工具范围明确、模型选择随任务变化时，它们会变得更有价值。
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常见问题
什么是编码代理令牌开销？
编码代理令牌开销是代理在回答或编辑代码之前发送的输入上下文，包括系统提示、存储库说明、工具架构、对话历史记录、MCP工具定义和重试上下文。
为什么编码代理可以使用这么多令牌？
编码代理需要足够的上下文来理解存储库、遵循本地规则、安全使用工具以及保留任务历史记录。如果上下文过于广泛或始终加载，每次请求可能会产生较高的基础成本。
工具架构是否计入输入令牌？
在许多使用工具的设置中，模型会将工具名称、描述和架构作为请求上下文的一部分。这些定义可能会增加输入令牌的使用，即使该回合未使用工具。
较低开销的编码代理总是更好吗？
不一定。较低的开销只有在任务质量保持的情况下才有用。一些复杂的编码工作受益于更丰富的指令和工具。最佳设置是任务特定的：常规工作使用精简设置，困难或风险较高的工作使用更丰富的设置。
提示缓存如何降低编码代理成本？
提示缓存可以使支持的提供商上的重复稳定上下文更便宜、更快。当工具定义、系统指令和其他稳定的提示前缀在请求之间保持一致时，它效果最佳。
我应该首先删除什么以减少开销？
从过时的存储库说明、未使用的工具、重复的政策文本、过于冗长的示例以及在只读访问即可满足时暴露广泛写权限的代理模式开始。
模型路由如何帮助编码代理？
模型路由允许团队为不同步骤选择不同的模型。简单的提取、格式化和规划任务可能不需要与复杂的调试、架构或安全敏感的审查相同的模型。
ShareAI可以与编码代理一起使用吗？
可以，当编码代理的工作流程或应用程序能够通过API路由模型请求时。ShareAI提供一个API用于多个模型，这帮助团队测试并切换模型选择，而无需单独连接每个提供商。
对于开发者来说，这有什么不同？
开发者发布编码代理或开发工具时需要将令牌开销转换为定价模型。ShareAI的开发者流程支持客户付费使用、利润或附加费，以及每月向应用所有者支付的款项。
是否应该禁用子代理以节省费用？
不需要自动禁用。子代理可以改善困难的工作，但它们应该被限制、测量，并保留用于委托能够显著改善最终结果以证明额外模型调用合理性的任务。
对于编码代理的支出，哪个指标最重要？
跟踪每个完成任务的成本，而不仅仅是每次响应的成本。一个导致返工的较便宜请求可能比一个正确完成工作的较大请求更昂贵。