早上照例刷 GitHub 今日热榜2026-09-04 这天的榜单很有意思Agent 类项目几乎屠榜而且大家的标题、README、release notes 里都在反复出现同一个关键词——省 token。有的在做上下文压缩有的在优化工具调用链路有的直接打出口号“同样的任务token 用量砍一半”底下还跟了一长串讨论。我翻了几十条 issue 和 pr发现这已经不是个别开发者的优化癖好而是整个 Agent 生态开始从“能跑”转向“跑得起”的信号。这篇文章适合正在做 AI Agent、智能体开发或者被自家 Agent 的 token 账单吓到的人。我会从今天的榜单现象聊起帮你把“Agent 为什么这么能吃 token”这笔账算清楚再给出一套可以照着做的省 token 实操方法最后整理几个高频 token 报错的排查实录。内容不依赖某个具体框架用的都是我在实际项目里验证过的套路你拿回去改改就能用。1. 今日热榜速览Agent 省 token 为什么成了主线1.1 “省 token”不再是个别人的洁癖而是生产环境刚需今天榜单上 Agent 项目有个非常明显的特点几乎每个项目都在强调成本可控。有的项目直接内置了 token 预算管理有的做了多模型路由有的把上下文压缩做到了极致还有的在工具调用层做了缓存和去重。你翻几个项目的更新日志就能看到最近一两周的主流提交都是在优化 token 消耗而不是增加新功能。这背后其实是一个很现实的转变Agent 项目正在从 demo 走向生产。demo 阶段大家只关心“能不能跑通”一个任务烧掉几万 token 也无所谓但一旦部署到线上每天几十万次调用token 账单会直接变成毛利率杀手。我之前接手的内部工具上线第一周 token 费用就超了预算的三倍老板看到账单的那一刻我就知道“省 token”不再是技术偏好而是商业要求了。1.2 从热词看社区情绪token 焦虑已经蔓延到所有环节今天相关的热搜词里除了 Agent 开发、token 详解这类学习向的词还有一堆 token 报错、token 失效、登录 token 交换失败之类的关键词。这说明大家不只是在讨论“怎么省”而是在实际开发中被 token 相关的问题反复折磨。我理解的社区情绪分三层第一层是成本焦虑Agent 一次任务烧掉几万 token规模化之后账单很吓人第二层是工程焦虑token 用完、上下文超限、登录凭证失效每个问题都会打断开发节奏第三层才是优化热情既然 token 这么贵又不经用那就从架构上把它抠下来。今天的热榜就是这三层情绪集中爆发的体现。2. 为什么 Agent 这么吃 token先算账再动手2.1 token 都花在哪了四笔大额开销想省 token第一件事是搞清楚 token 到底被谁吃掉了。我排查过很多 Agent 项目的调用日志发现大头基本都集中在四块。第一块是提示词膨胀。System Prompt 越堆越长用户对话历史全量回传工具定义每次都完整塞进请求。我今天看一个项目光 system prompt 就写了 6000 多 token每次调用都要付这笔钱但它里面真正影响模型行为的核心约束可能只有几百 token 的内容其余全是背景知识、示例和条条框框。第二块是 ReAct 循环带来的上下文重复计费。Agent 典型的工作方式是思考、调用工具、观察结果、再思考这样一个循环在代码层面可能只有几步但每次发起新请求时都会把之前所有的对话记录、工具返回结果原封不动再传一遍。循环次数越多上下文越长单次调用的代价就越高呈二次增长的趋势。第三块是工具返回结果不做清洗。很多 Agent 把工具返回的 JSON、日志、命令行输出、网页 HTML 全文塞进上下文让大模型自己去“找重点”。这些原始结果通常又长又乱真正有用的可能只有一两行但 token 是按全文算的。第四块是失败重试的放大效应。Agent 任务失败之后如果你只是简单重跑一次那这次的 token 消耗大约是成功的两倍——因为之前的失败轨迹也被完整计算了一遍。如果失败原因是工具返回格式不对每次重试都会把同样的错误信息再次喂给模型造成反复的重复计费。2.2 一个普通任务烧掉多少 token手把手估算我拿一个典型的“代码审查 Agent”任务来估算。假设 system prompt 约 1500 token用户提交需求约 200 token工具调用包括列出目录返回 3000 token、读取核心代码文件返回 8000 token、再执行一次搜索返回 1500 token模型每次回复约 300 token一共循环 5 次。由于每个请求都会带上之前的全部消息第 1 次调用大约是 1500 加 200共 1700 token第 2 次调用要把第 1 次全部内容再加工具返回约 5000 token第 3 次调用继续累加达到 13300 token第 4 次约 15100 token第 5 次约 15700 token。把 5 次调用加起来单任务消耗大概 50800 token。如果一天跑 1000 个这样的任务一天的消耗就是 5080 万 token。这个量级放在任何付费模型上都不是小数目。更肉疼的是这 50800 token 里真正对结果有决定性作用的可能只有读取代码后的那几千 token其余的要么是重复的历史要么是冗长的工具输出。也就是说优化空间可能高达 60% 以上。3. 省 token 的四步实操法从架构到代码3.1 第一步给 System Prompt 和工具输出瘦身第一个可以立刻动手的地方是 System Prompt。你要明确一个原则System Prompt 里只放模型必须遵守的角色定义、任务边界、输出格式和关键约束其余的背景知识、业务规则、参考样例能不放就不放能外置就外置。比如你原本在 System Prompt 里写了一整套公司业务手册每请求一次就要带上几万 token。更好的做法是把它拆成两部分一部分是固定不变的精简指令另一部分是按需检索的知识库由 Agent 在任务需要时通过 RAG 拉取对应片段。这样绝大部分请求根本不需要携带整本手册token 用量会直线下降。工具输出同样需要处理。我习惯在工具调用后加一层清洗逻辑把返回结果截断到模型真正需要的长度。比如命令行工具返回了 8000 token 的日志我只需要提取报错行、退出码和关键上下文片段那这层清洗逻辑就可以把传入模型的 token 从 8000 降到 2000 以内。具体操作用字符串截断、正则提取或者一个小模型做摘要都可以但要注意别把关键信息也洗没了。3.2 第二步给对话历史装上“滚动窗口摘要”对话历史是 Agent token 消耗的大头因为它会被反复携带。最直接的优化是窗口截断只保留最近 N 轮对话更早的内容直接丢掉。但完全丢弃又会丢失重要上下文所以更实用的方案是滚动窗口加摘要。具体做法是维护一个全局摘要节点每当对话超过阈值就把超出的部分用模型压缩成一段摘要摘要替换掉原始消息。比如你设定窗口上限为 20 轮对话当第 21 轮到来时把前 20 轮的部分内容提炼成两三句话的摘要然后以摘要加最近几轮完整消息的组合作为新的上下文。这里有一个工程细节值得注意摘要本身也是 token所以不要每轮都做否则摘要的开销可能比省下的还多。我建议只在消息条数或 token 数超过阈值时触发摘要而且摘要模型可以用一个小的、便宜的模型不一定要和主模型同级。我自己实践下来这套组合拳通常能让上下文相关的 token 消耗减少 40% 左右关键信息丢失率控制在可接受范围内。除了摘录机制还可以对历史消息做分层管理。那些对当前任务已经无关紧要的中间过程比如某次失败的尝试、某段无效的工具输出可以直接从上下文里清除。只保留任务目标、已经执行的决策、待办事项和最终结果骨架精简模型反而更容易做出正确判断。3.3 第三步让模型各司其职按任务难度路由很多 Agent 项目的问题不是模型不够聪明而是所有任务都用同一个大模型。实际上一个复杂的 Agent 流程里很多环节根本不需要大模型出场。比如意图分类、实体提取、格式判断、简单改写这些用一两百 token 的小模型就能做得很好。我在实际项目里会加一个模型路由器任务进来之后先做一次轻量分类判断这一环节的复杂度。如果只是从用户输入里提取关键词就直接走小模型如果是代码生成、逻辑推理、长文档规划才转发给能力更强的模型。这样做的核心逻辑是“让合适等级的模型处理合适难度的任务”而不是让一个顶级模型处理所有琐碎工作。这种路由策略切换起来并不是简单的 if-else需要注意接口兼容性。不同模型返回格式可能不一致建议在路由层封装统一的输入输出结构。另外路由器每次也会消耗少量 token设置好分类规则别让路由器本身成为新的开销点。按我的经验这套做法可以让整体成本在效果基本不变的前提下下降 30% 到 50%。3.4 第四步缓存与可观测性把每一份 token 花在明处省 token 的最后一步是从“花完再后悔”变成“花之前就知道”。缓存第一层是 Prompt 缓存。现在主流模型厂商基本都支持 prompt 缓存也就是对不变的前缀内容做缓存命中计费。你需要做的就是把变动的部分放到 prompt 末尾让开头的 system prompt、工具定义尽量稳定从而提高缓存命中率。这一项省的是实打实的真金白银架构上几乎零成本但收益立竿见影。缓存第二层是语义缓存。对于输入完全相同的子任务比如重复的代码文件读取、重复的用户问题可以在本地缓存一次结果下次直接复用不重新调用模型。这对有大量重复请求的业务场景特别有效。可观测性同样关键。我给团队搭过一个简单的 token 监控表每次模型调用都会记录时间、模型名称、输入 token、输出 token、使用的工具、耗时和任务 ID。一周之后把数据拉出来一看哪些环节最吃 token、哪个工具返回值最冗余、什么任务类型成本最高一目了然。没有数据你只能凭感觉优化有了数据才能精准打击。4. 高频 token 报错与排查实录4.1 登录期 token exchange failed一次真实的认证故障今天热词里有一条非常典型sign-in could not be completed token exchange failed。这个报错我之前在公司内部也遇到过在这里分享一次完整的排查过程。当时同事用 GitHub CLI 登录网页和终端之间交换 code 的时候弹出了 token exchange failed系统彻底登不进去。我第一反应是查看本机时间和实际时间有没有偏差因为 OAuth 流程里授权码是有时效的一般只有几分钟甚至更短如果本机系统时间和服务器时间差太多授权码会直接判定为过期。一查果然那台测试机的系统时间慢了将近五分钟。校准时间之后重新登录问题就消失了。如果时间没有问题下一步排查方向是缓存和旧凭证。很多 CLI 工具或 IDE 插件会把旧的 refresh token 存在本地一旦服务端已经吊销或过期新的登录流程就会被旧凭证干扰。做法是去配置目录里把对应工具的认证缓存清掉再重新授权。有时候还需要看服务的 redirect URI 是否准确、回调地址是否匹配这些配置在换了域名或改过 OAuth App 设置之后很容易出错。我有一份简易的排查顺序先看系统时间是否准确再看本地认证缓存是否过期再检查 OAuth App 的 redirect URI 是否和当前服务配置一致最后看服务端日志确认是不是权限范围不够。这套顺序帮我们解决过不下五次登录 token 问题而且排查时间基本控制在十分钟以内。4.2 Agent 运行中令牌失效与 Execution terminated开发 Agent 时最常见的运行时错误之一是类似 “agent execution terminated due to error” 的报错。很多初学者看到这个报错就以为是代码逻辑问题但其实有相当比例是 token 相关。最常见的原因是上下文长度超过模型限制或者单次任务分配的 token 预算已经耗尽。如果是前者模型 API 会直接拒绝请求错误信息里通常能看到 maximum context length 之类的提示如果是后者任务会在执行到一半被框架主动终止。我的排查方法是先看错误日志里有没有具体是哪一步触发的是模型调用超限还是工具执行抛异常。如果是上下文超限就把第 3 部分讲的摘要和窗口策略重新检查一遍看看是不是某个工具返回了过大的结果直接塞进了上下文。如果是工具异常导致循环优先给工具调用加超时和重试上限并增加熔断机制避免任务在一个错误路径上反复烧 token。4.3 报错速查表几分钟定位问题报错特征常见原因处理建议sign-in could not be completed token exchange failed系统时间偏差、OAuth 授权码过期、缓存旧凭证、redirect URI 不一致校准时间、清理本地认证缓存、检查 OAuth App 配置token endpoint returned 403权限范围不足、令牌被吊销、请求上下文异常检查授予权限范围重新生成 token确认调用上下文your access token could not be refreshedrefresh token 过期或失效引导用户重新登录刷新授权流程maximum context length exceeded单次请求携带的 token 超过模型上限开启滚动窗口摘要压缩历史消息评估工具输出长度agent execution terminated due to error上下文超限、token 预算耗尽、工具异常循环检查触发点加超时重试上限配置预算熔断这张表里的问题我基本都在真实项目里遇到过。说句实在话大部分 token 报错都不是模型本身的问题而是我们这些开发者把请求设计得太“胖”了。当你开始动手给 Agent 减肥你会发现很多报错会自己消失。今天的热榜让我最开心的不是某个项目有多炫而是整个社区终于开始认真讨论 token 成本这件事了。省 token 从来不是抠门它是 Agent 工程化必经的一条路。我的体会是把上下文当钱管把工具输出当饭吃不能什么都往模型嘴里塞你的 Agent 运行成本、稳定性、响应速度都会同步变好。