题图摄于奥林匹克公园南门 (今天写篇短的笔记) 智能体应用要烧 Token,大家都已经达成共识。自从 Gemma 4 发布后,“平民版”的方案成为了可能。 大家的想法很一致——就是想省点 Token 钱。答案是:完全可以。 今天快速记录一下部署过程,给大家当个“菜谱”参考。文中用的是 Ollama,适合测试玩一玩。
但爽归爽,看着后台token账单蹭蹭涨,钱包属实有点扛不住:-长对话、多轮迭代、大文件投喂,每一下都是真金白银。别慌!我整理了最实用的省token技巧。 提问精简,把减少token输入融入日常习惯从源头掐住Token浪费(最易上手,立省30%+)token消耗的大头,往往藏在无效输入里——废话太多、指令模糊、重复信息,AI读着累,你钱包更累。 先把提问逻辑捋顺,省Token第一步就稳了。1.删“废话”,只留核心指令AI不需要礼貌用语、情绪铺垫、冗余修饰,指令越短、信息越密,越省Token。 长对话必看,省50%+龙虾的长上下文是优势,但每轮对话都会携带全部历史,聊得越久,Token消耗越夸张。 以下仅展示ADP上部分模型token价格总结:省token核心所有技巧都围绕一个核心:降每次输入长度,降每次token单价。
Agent记忆模块:让大模型“记住”你,还能省Token! 这样既保留关键信息,又大幅减少 Token。LangChain 支持自动触发总结(比如当 Token 使用率达 80% 时),也可以手动触发命令如 /compact。 五、高级技巧:智能管理 Token好的 Agent 会动态监控 Token 消耗:ini 体验AI代码助手 代码解读复制代码import { getEncoding } from 'js-tiktoken (fullPrompt).length;if (tokens / contextWindow > 0.8) { // 自动触发总结或截断}开发者甚至可以提供命令:/clear:清空记忆,开启新任务(省 Token!)
① contextPruning:自动裁剪旧内容,省 token "contextPruning": { "mode": "cache-ttl", "ttl": "5m" } Before:每次对话把所有历史 tool 输出都带上,token 越聊越多。 这一项大概能省 20-30% 的 token。 注意:这只影响发给 LLM 的上下文,不会删除磁盘上的 session 历史(.jsonl 文件保持完整)。 省 token,也省你等3次回复的时间。 04 进阶:用 QMD 替代默认记忆搜索 做完基础体检,我又研究了一个社区里很多人在用的省 token 方案:QMD。
HermesAgent三大进阶玩法:免费模型+美化界面+省Token从快速跑通,到把交互体验和成本结构一起调顺,这篇文章把HermesAgent三条最实用的进阶路线讲清楚。 方案三:主模型负责质量,辅助模型负责省钱这套玩法到底在省什么很多人开始算Hermes成本时,第一反应是换一个更便宜的主模型。
随着 AI 的不断发展,现如今的一个重要挑战是如何获得足够多高质量的 token。又或者,该如何更高效地利用这些 token?为此,还必须对 Transformer 进行进一步的升级改造。 这引出了 Hoffmann 等人 (2022) 的核心论点:必须根据模型大小按比例缩放 token 数量。 如此,便引出了 Hoffmann et al. (2022) 的一个核心论点:必须根据模型大小按比例扩展 token 数量。 但是,正如前面讨论的那样,足够高质量且足够数量的 token 是预训练扩展的新瓶颈,因此需要探索替代的训练算法和架构。 然后,token i 的输出是值向量的加权和,如公式 7 所示。
当前主流模型基于Transformer架构,每生成一个新Token,都需要依赖之前的上下文信息。为了避免每次都从头计算,这些中间结果必须被缓存下来——这就是 KV Cache。 在极端情况下,这种重复计算会让单位Token成本提升2–3倍,峰值甚至达到3.5倍。 这个端到端的协同闭环,从源头减少冗余计算,在典型业务场景下显著压缩首Token延迟,并提升整体吞吐能力。以上,是FlexKV面对浩瀚的大模型世界所做的一点工作。
他说:高薪软件工程师如果还没有把大量的 AI token 用起来,反而应该感到紧张。 为了说明这个问题,他做了一个极其精准的类比。 别为了省“电费”,浪费了“时薪” 我们来看看现在的行业现状。 很多团队或者工程师个人,在拥抱 AI 编程时,经常陷入一个误区:过度计较 Token 的成本。 为了省一点 API 调用的费用,限制使用最聪明的模型(比如 Claude Opus 4.6 或 GPT-5.4),转而用一些能力勉强的开源小模型;或者在让 AI 干活时,总是小心翼翼,生怕一不小心跑出几块钱的账单 为了省这几毛钱的算力成本(Token),让高薪工程师去花几个小时手动排查 Bug、手敲样板代码,这绝对是“捡了芝麻丢了西瓜”。 省下的是微不足道的服务器电费,浪费的是极其昂贵的工程师时间。 在新的时代,不会用大量 Token 构建自动化工作流的工程师,就像今天坚持用纸笔画芯片的人一样,正在不知不觉中被边缘化。
如果直接用 GPT-5.4 跑,Token 的消耗速度确实惊人 。特别是当 Agent 开始处理复杂任务、挂载知识库或者进行多轮对话时,API 账单往往会超出预期。 (别被吓到,实际某平台买的便宜的GPT5.4) 省 Token 的本质,不是抠门,而是为了让 AI 更可持续地为我们打工。 经过这段时间的实战摸索,我总结了 4 个 降本技巧。 养成使用它们的习惯,可以有效控制 Token 消耗,还能避免 AI 因为上下文过长而变笨。 1. /status 查状态 这是很多新手不知道的仪表盘指令。 这听起来很离谱:你让一个靠 Token 活着的 AI,去砍掉自己的 Token?但结果出乎意料的好。
今日分享Claude Code辅助神器 日常用Claude Code写代码,最怕遇到会话中断的情况——前一天刚讲清的项目结构、踩过的坑,第二天重开窗口就全部归零,只能重复输入上下文,既耗Token又费时间 它不会把整段旧对话塞回新会话,而是将历史操作、关键信息、阶段总结提炼成可检索的记忆索引,新会话中按需调取细节,从根源上减少Token的无效消耗。 ●传统方式vsclaude-mem:Token消耗与工作效率对比 对比维度 传统使用Claude Code 使用claude-mem增强后 上下文处理 整段粘贴旧对话,重复消耗Token 提取记忆索引 具体地址见安装后提示) 页面中可按时间线查看所有历史会话的记忆,支持关键词检索 可对记忆内容进行筛选、编辑,隐藏无用信息,让记忆索引更精简 支持将选定的记忆内容导出,方便在多设备间同步 功能亮点:不止省Token 对于日常将Claude Code作为主力开发工具的人员来说,按照上述步骤安装使用后,能明显感受到Token消耗的减少和开发效率的提升。
省 新老行业初创业务持续成长 省:迁移成本 创立一年的晓餐冻品网是一家提供冻品配送的供应链平台。 省:启动成本 主营二次元衍生品的潮办科技,自2020年初创办“有尺物”小程序以来,一直使用微信云开发作为后端服务,从初期仅有1名前端研发,到现在成立几十人的研发团队,潮办对云开发的初心始终不变。 省:运营成本瑞平健康是一家数字医疗行业的创业公司,旗下小程序作为连接患者和医疗专家的窗口,拥有稳定的用户客群和不俗的增长速度,为了应对快速增长的业务规模,团队需要配备更高的带宽、数据库,这在业务闲置时产生了资源浪费
最后看下T2T,通过Token to Token结构(下文会讲),它在浅层的时候也能建模出结构信息,同时也避免了极值的出现。 Token To Token结构 ? 而T2T为了捕捉局部信息,它将所有的token通过reshape操作,恢复成二维,然后利用一个unfold一个划窗操作,属于一个窗口的tokens,会连接成一个更长的token,然后送入到Transformer 这样会逐渐减少token的数量,但随之而来token的长度会增加很多(因为多个tokens连接在一个token),因此后续模型也降低了维度数目,以平衡计算量。 整体架构 T2T架构如上图所示,先经过2次Tokens to Token操作,最后给token加入用于图像分类的cls token,并给上位置编码(position embedding),送入到Backbone 结构对比 代码解读 Token Transformer class Token_transformer(nn.Module): def __init__(self, dim, in_dim,
小米设备token获取&HomeAssistant安装部署 小米智能设备token获取 miIO-discovery获取token与控制 app直接token获取 DB获取token 开源智能家居平台HomeAssistant 在使用这个局域网控制协议之前需要获取到设备token,接下来介绍小米设备获取token的一些方法。 :’,tok) 运行python3.5 miio_test.py,获取小米Wi-Fi插座token 执行控制脚本,输入插座的ip和token两个参数就可以看到现在插座的状态,在这两个参数的基础上添加 接下来还有一种方法可以直接从app获取token。以小米绿米网关为例,首先下载米家app,将绿米网关配置入网后,点击网关设备。接下来步骤如下组图,最后的密码即为网关的token。 目前绿米的这种设计模式是最方便用户的,而且设备的所有者还可以选择是否开放局域网控制以及刷新控制token的有效性,个人还是很希望小米的其他设备同样开放app侧获取设备token,因为毕竟获取需要搭建复杂的环境以及调试代码
而且,它还免费,还能帮你省 Token 钱! 直接冲上了 GitHub Trending 热榜。 相当于让Claude自己给自己写“会议纪要”,把1万Token的工具调用记录凝练成500Token的“知识晶体”。 只获取筛选后的完整观察记录 • 只在真正需要时才获取 • Token 消耗:500–1,000 / 结果 • 深入细节 这种方式既节省 Token,又不会在需要时显得"浅薄"。 常规使用下能节省 90% Token,测试阶段的"无尽模式"更是能把 Token 消耗砍掉 95%,工具调用次数上限直接拉高 20 倍。 三层渐进式披露、AI自动压缩、本地向量检索...一系列技术组合拳打下来,既保住了上下文连续性,又守住了Token钱包。 更重要的是,Claude-Mem本身100%免费,还能帮你省Token钱。
空间、时间都是 O(1) 级别,打表法 YYDS,比赛必备的神器,想在比赛中得奖,还真得用这种技巧。
AI领域的Token消费也是一样。绝大多数开发者还在用"零售"模式——按量计费,每个Token都算钱。 而腾讯云推出的TokenPlan,就是"批发"模式,让你用远低于市价的成本,获得充足的Token配额。一、TokenPlan是什么? TokenPlan是腾讯云专为AI助手(龙虾/Agent)和AI编程场景设计的Token套餐计划。一句话总结:预付一笔固定费用,获得大量Token配额,在多个AI工具中通用,用完为止,不超支。 二、4档套餐详解套餐Token配额价格单价(元/百万Token)适合谁可用轮次Lite体验版3,500万39元1.11首次体验/偶尔使用≈70轮Standard基础版1亿99元0.99轻度使用/学生≈200 三、与按量计费的成本对比我们以一个中等强度使用场景为例:每天使用OpenClaw约2小时,日均消耗约1000万Token,月消耗约3亿Token。
这个token 我不保存,当小F把这个token 给我发过来的时候,我再用同样的HMAC-SHA256 算法和同样的密钥,对数据再计算一次签名, 和token 中的签名做个比较, 如果相同, 我就知道小 客户端储存 token, 并且每次请求都会附带它。 服务端验证 token 并返回数据。 每一次请求都需要Token。Token 应该在 HTTP的头部发送从而保证了 Http 请求无状态。 校验成功则返回请求数据,校验失败则返回错误码 当我们在程序中认证了信息并取得 token 之后,我们便能通过这个 token 做许多的事情。 使用 token 完美解决了此问题。 (2)安全性 请求中发送 token 而不是 cookie,这能够防止 CSRF(跨站请求伪造) 攻击。 我们也不一定需要等到token自动失效,token有撤回的操作,通过 token revocataion可以使一个特定的 token 或是一组有相同认证的 token 无效。
此次省赛是acm生涯中的最后一次比赛了,虽然拿到三等奖,但是如果不是策略上的问题是可以拿下二等奖的,略遗憾,在此做下总结: Problem A: 这道题是道水题,但是需要注意每个人的工作效率都是一样的
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君 解决无效token的方法 在调用API接口时遇到了无效token的问题,网上搜了一大圈还以为是token时效的问题,最后发现是给需要授权的 API , 必须在请求头中使用Authorization 字段提供 token 令牌。 // 在最后必须return return config }) 然后在请求头中可以发现Authorization的值还是Null,原因就是当你发送的发出的是登录请求,在登录期间服务器没有给你token ,如果登录之后调用其他接口再去监听这次请求的话就会发现Authorization的值不在是null了,而是登录后的token。 根据授权(Authorization)的解释,之所以要这么做的原因就是要给token授权访问api接口的权限。 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。
唠嗑结束了,我们得来学习新知识,今天写的是如何解决登录问题及token验证。 解决方案(Token) 流程 使用token验证来解决,那token验证是咋样的一个流程呢? 3.后台有一个默认的拦截器,在接收到前端的请求时,会先将前端的token值取出,并且和redis中的token值进行对比。 token如何产生 下图是一个完整的token值,我们可以看到他有两个点号,也就是将一个长字符串分割为三份。 ? 这三部分组成一个token的字符串。 部分代码块 下图为第二部分,token中应该存入的业务信息。 ?