怎么销耗token
不知道大家有没有这种感觉啊，就是我明明跟 ai 只沟通了一句你好，结果一看上下文，结果花了三万多 tiktok， 为什么呢？我就问了这两个字对吧？它到底在读什么？我觉得这是很多人用 web coding 的 时候最搞不明白的事情。 ok， 大家好，我是 fred， 今天我们就把这件事情讲清楚，什么是 token， 什么是上下文，有什么又叫做记忆。讲完以后呢，我觉得你会知道 token 为什么会被消耗，也知道新手小白到底该怎么做才能够少浪费 token， 还能够让 ai 不 那么容易忘事儿。 我们把这三个词啊，就翻译成人话。第一， token 不是 字数，也不是汉字。一个 token 你 可以理解成模型，先会把中文、英文代码、路径，日记这些内容切成一小块一小块的来计算。 ai 这一轮要读， 读进去的材料叫做输入的 token， 他 写出来的回答叫做输出的 token。 如果有些固定内容以前读过，这次又可以附用，那就是缓存的命中。而推理模型在后台分析步骤也有可能有一些新的消耗， 这就是所有 token 的 消耗的来源。而上下文呢，就是这一轮让 ai 一 起看的一个材料包，比如说你的问题，系统的规则，工具的说明，或者一些历史的信息啊，文件日期都算。 而记忆则就是，呃， ai 觉得那些你值得保留的，下次按需拿取的信息，比如说你的偏好，项目的规则，常用的流程，或者一些任务的进度， 所以说你可以看到呃，你好两个字。比如说我们举个最常见的例子，我们在这个 clico 的 deepsea v 四模型里面去输入，你好 哎，看一下它只回答一个问题，有什么可以帮助你，但实际上我们可以看到它一共消耗了三十五点一 k 的 这样一个 token 啊，它的来源是什么？ 有一部分是系统提示词，有一部分是调用的 m c p， 有 一部分是记忆，有一部分是 skills 啊，大家可以往下看看，比如说 m c p， 它就包含了一些 file system 啊， pencil 啊， playwrite 啊， it， 就 包含了我所有的，呃， skills 啊， 所以说我们会回来看到他就包含了这五类的东西啊，所以他就完全不是说 一个你好就代表着你好，而是包含这五类不同的东西。这也是为什么现在非常多的人会推荐， 比如说用 skills， 而不是 m c p。 我 们这里看是，比如说 skills 的 占的这个头可能输出率最大的，但是我们刚可以看见我的 skills 里面可能有上百个 skills， 但是我们的 m c p 就 包含了只有四五个 m c p 啊，因为 m c p 会把整一套所有的内容全部打包输入给到 ai， 而 skills 里面只会包含它的一个，相当于目录啊，基于如果我要调用这个 skill 才会把全套给到别人啊， 这，这就是整个，比如说我现在的全局配置。问一句，你好会消耗三十五点一 k 偷啃的一个最核心的原因。 而上下文是什么呢？你可以理解为就比如上下文就是一个收银台的台面，比如说我们拿那个麦当劳举例子啊，你让 ai 干活之前，你会把一堆的材料放到这个收银台前面，对吧？台面，台面里面会包含什么？比如说当前的订单哎，或者一些必要的规则，一些员工手册 啊，对吧？或者一些聊天记录啊，然后什么库存表这些东西，如果是这样子，那你的上下文就会会非常非常的乱。 而如果你只比如说就只是这一单订单，你只包含当前的订单 a、 b、 l 的 规则和这种编号，那这个上下文就会非常的干净。所以说最怕的就是你把这些所有一些可能对于当前任务不重要的东西 全部堆上来了，那有可能哎，上下文就会非常的混乱，对于 ai 这个员工而言，他也不一不一定知道说，哎，我到底应该怎么做？那新手小白到底应该怎么去 stoken 呢？我觉得最开始啊就是第一就是不要去装一大堆的工具，尤其是 m c p， 比如说 m c p， 即使是你安装的，可能每个项目不需要开，那你就按照项目去开，不需要每个项目都把所有 m c p 给打开，要不然一开始就会把所有的 m c p 里面的内容全部吐给同一个项目。第二呢就 skills 其实也不需要。
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