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作者测量了AI编程助手中的token浪费情况，发现42%可以避免，随后开发了一个工具来捕捉这种情况。该工具支持Claude Code、Cursor和Codex。
讨论了AI代理工作流中由于重复上下文导致的token浪费问题，介绍了一个名为Badgr-auto的开源代理用于去重，并询问社区如何应对该问题。
一条推文批评AI模型在HTML <div> 标签上浪费Token，指出分词器低效地将40%的Token分配给了结构元素。
团队在扩展OpenAI用量时面临理解每个功能、团队和客户的成本驱动因素的挑战，通常依赖手动记录或像Finout这样的工具进行成本分配和异常检测。