@DeRonin_: Andrej Karpathy: “你 90% 的 AI 编程账单都花在了不需要发送的上下文上” 以下是资深 A…

Andrej Karpathy: “你 90% 的 AI 编程账单都花在了你根本不需要发送的上下文上” 以下是资深 AI 工程师不再浪费 token 的 10 件事： 1. 自动加载 50 个文件来修复 30 行代码：每次交互花费 $1.20 用于你永远不会阅读的 token。每次会话浪费 80% 的输入。 2. 在 lint、格式化和重命名任务上运行 Opus：Haiku 能以 $0.02 完成的工作，你却花了 $0.60。在清理任务层级上多付了 30 倍的费用。 3. 在每次重试时重新发送完整仓库的工具调用循环：每个智能体流程的上下文成本增加 5 倍。仅修复这些问题就能削减 30-50% 的账单。 4. 将 Sonnet 作为默认模型：Kimi 2.6 在大多数编程任务上的质量与之相当，但成本仅为 1/6。在 2026 年仍将 Sonnet 设为默认模型意味着你将 60-70% 的成本留在了桌上。 5. 在稳定前缀工作流程中使用流式响应：这会破坏你的提示缓存。你为那些本该只花几美分的 token 支付了 10 倍的费用。 6. “以防万一”的文件包含：本该只有 3,000 token 的提示膨胀到了 80,000 token。上下文膨胀是预算的隐形杀手。 7. 每次会话重新构建知识库：花 10 分钟编写一次 SKILL.md，而不是支付费用让智能体在每次运行时重新摸索你的环境。每次执行 $4 vs $0.30。 8. 单一模型设置：在当前 AI 编程中，每个任务都使用高级模型是最昂贵的错误。 9. 逐个提出 10 个小问题：10 次单独的输入前缀收费 vs 一次批量调用。在常规工作流程上节省 70-90% 的成本。 10. 购买 Claude Pro + ChatGPT Plus + Cursor Pro：你实际上只认真使用其中一个。另外两个是习惯，而非实用工具。 真正产生复利效应的是： - 上下文纪律（在获取之前始终使用 grep） - 在每个稳定前缀上使用提示缓存 - 多模型路由（Kimi 2.6 作为默认，Opus 用于 10% 的情况） - 通过 SKILL.md 文件实现逐步提升的技能 - 在优化提示之前对工具调用进行性能剖析 - 路由思维（为正确的任务选择正确的模型） 在 12 个月内，在每月 $200 预算和 $4,000 预算下交付项目的开发者之间的差距将不再是技能问题，而是他们路由能力的高低。研究这一点。