各种 AI Agent 谁更省 Token？一份实操级别的对比与技巧指南

省下来的每一分钱，都是给推理能力留出的空间。

一、先说结论：省 Token 这件事，三分靠人，七分靠用法

很多人的第一反应是"哪个 Agent 便宜用哪个"。这没错，但只说了一半。

Token 消耗的大头从来不是 Agent 本身，而是你喂给它的上下文。同样一个任务，有人写 500 个字的 prompt 搞定，有人甩进去三万字的系统提示词、几十个工具定义、上一轮截断的半截日志——后者用 Claude Opus 和用 GPT-4o-mini 花的钱可能差不多，因为账单是按 token 数算的，不是按模型名气算的。

所以在横向对比之前，先把基本认知立住：

模型定价决定了每个 token 的单价
上下文窗口利用率决定了你实际消耗的 token 数
Agent 的平台实现（system prompt 长度、工具注入方式、记忆策略）有巨大的隐性开销

下面分三块展开：主流平台的隐性开销对比、通用的省 token 十招、以及不同场景下的选人策略。

二、主流 Agent 平台的 Token 开销拆解

2.1 Claude Code（Anthropic 官方）

Claude Code 这两年成了不少开发者的主力工具，它的 token 消耗分三部分：

固定的系统提示词开销（hidden cost）：
Anthropic 在 Claude Code 里注入了一套完整的 Agent 框架，包括思考规则、代码风格约束、安全边界、工具使用规范等。这个 system prompt 的长度大约在 3000-5000 tokens。用户看不到这部分，但每一轮对话都在为它买单。

工具定义开销：
每一个 Claude Code 内置工具（Read、Write、Bash、Grep 等）的 JSON Schema 定义都会占用 token。如果代码仓库的工程提示词（比如 CLAUDE.md）再大一点，起步成本就不低。

对话累积开销：
Claude Code 默认把整个对话历史保留在上下文里。一个长会话做下来，两头不到岸——历史越长，每轮输入 token 越多，而且老历史对当前任务的帮助其实很有限。

实际体感：做中等复杂度的代码任务（比如"帮我重构这个模块"），从零开到提交 PR，一轮完整对话通常在 50k-150k tokens 之间。如果任务拆得不好、来回拉扯，轻松破 300k。

2.2 OpenAI Codex CLI

Codex 走的是另一条路——开一个全新会话跑任务，不拖历史包袱。

它的 token 结构比较简单：精简的 system prompt + 用户任务描述 + 工具调用结果。因为没有多轮对话累积，单任务的 token 开销通常比 Claude Code 低 30%-50%。

代价是什么？没有跨任务的连续性。每次启动都是白板，不适合需要长程记忆、迭代的场景。但对于"给我实现一个功能"这种边界清晰的任务，Codex 的 token 效率很高。

2.3 Cursor（IDE 内 Agent）

Cursor 的隐性开销值得单独说。

它在每次 Agent 请求时会注入：当前打开的文件内容、最近编辑的文件、整个项目的 codebase 索引摘要、用户的历史编辑习惯（如果你开了 memory 功能）。这套注入逻辑是自动的，用户控制粒度有限。

好处是体验丝滑，坏处是你不知道自己到底喂了多少 token 进去。实测下来，一个项目打开着的文件越多，单次请求的基础开销越大。十几万行的仓库存着，即使只改一个函数，初始开销也可能在 10k tokens 以上。

2.4 通用对话 Agent（ChatGPT / Gemini / Claude.ai）

这类产品 token 开销主要来自：用户手动粘贴的内容 + 对话历史。

平台本身注入的 system prompt 相对轻量（1-2k tokens），但对话累积问题比 Claude Code 更严重——因为普通用户很少有"开新会话"的意识，一个窗口聊了三天，历史轻而易举就几十轮。

ChatGPT 的 Plus 用户经历过这种感觉：同一个问题，刚开会话时回答很快很明显，用了几天后每轮慢一点——token 在涨，速度在降。

2.5 开源 Agent 框架（CrewAI、AutoGen、LangGraph 等）

这类框架的 token 开销往往被低估。它们的模式是"一个任务派生出多个 Agent 协作"，每个 Agent 有自己的 system prompt，Agent 之间的消息传递会完整保留原始内容。

一个典型的三 Agent 工作流（研究员 + 写手 + 审校），如果每轮消息 2000 tokens，走 5 轮迭代，光 Agent 间通信就烧掉 30k tokens，还没算各自独立的 system prompt 和工具定义。

LangGraph 稍好一些——它支持状态压缩，可以把中间结果摘要化后传递给下一个节点。但这需要额外开发，不是开箱即用的。

视角总结：谁最省？

单论平台的"基础税"（system prompt + 工具定义），从轻到重大致是：

裸 API 调用 < Codex CLI < Claude.ai < Claude Code < Cursor < 多 Agent 框架

但这是固定开销。如果你每次都输入上万字的上下文，这个差距就会被淹没。真正的胜负手在"用法"上。

三、省 Token 的十个实操技巧

以下技巧按"投入产出比"排序，越靠前的越值得先做。

技巧 1：开新会话，别恋战

这是最简单、效果最显著的一招。

每轮对话，Agent 都要把之前所有的来回重新塞进上下文。聊到第 20 轮时，光历史记录就可能占掉 30% 以上的 token 预算。

做法： 当一个任务完成，或者话题明显切换时，果断开新会话。不要心疼"之前的上下文丢了"——真正重要的结论，花 30 个字重新说一遍，比让 Agent 在 5 万 token 里翻找要高效得多。

技巧 2：任务描述要精准，别写小作文

很多人习惯在 prompt 里写大段背景："我现在在做的是一个面向中小企业的 SaaS 产品，技术栈是 React + Node.js + PostgreSQL，目前处于 MVP 阶段，团队有 3 个后端 2 个前端……"

这些信息 Agent 真的需要吗？如果任务是"帮我写一个用户注册的 API 接口"，上面那段话里有效的可能只有"Node.js + PostgreSQL"。

做法： 先问自己"Agent 做这个任务，最少需要知道什么？"然后只给这些。背景信息按需追加，而不是一股脑倒进去。

技巧 3：善用 Prompt Cache（提示词缓存）

Anthropic 和 OpenAI 都支持 prompt caching——如果你的 system prompt 或前缀内容不变，后续请求中这部分 token 按折扣价计费（Anthropic 是 90% 折扣）。

做法： 把稳定不变的内容（角色设定、工具定义、工程规范）放在 prompt 开头，保持内容稳定不变。避免在 system prompt 里塞入频繁变动的内容（比如时间戳、随机数），否则缓存命中率会暴跌。

技巧 4：控制工具返回的数据量

Agent 调用工具时，工具的返回结果会直接塞进上下文。如果你让 Agent 读取一个 5000 行的日志文件，这 5000 行就全进去了。

做法：

让 Agent 先用 grep/head/tail 缩小范围，再读取精确内容
在工具调用层面做截断（比如"只返回前 100 行"）
对于大文件，先让 Agent 总结，再按需深入

技巧 5：拆任务，别一口气做完

"帮我分析这个项目的代码结构，找出性能瓶颈，给出优化方案，然后直接改代码"——这种大任务，Agent 要维持大量中间状态，token 消耗是爆炸式的。

做法： 拆成独立步骤，每步开新会话或明确重置上下文：

第一轮：只分析结构，输出摘要
第二轮：基于摘要找瓶颈
第三轮：针对具体瓶颈改代码

每轮只关注当前目标，上下文干净，token 省一半都不止。

技巧 6：用文件代替长文本粘贴

当你需要 Agent 处理一大段内容时，直接粘贴进对话框是最蠢的做法——这段内容会永久留在对话历史里，每轮都重新计费。

做法： 把内容存成文件，让 Agent 读取文件。很多 Agent 框架（包括 Claude Code、Cursor）支持文件引用，读取后只保留文件路径在上下文中，而不是全文。

技巧 7：摘要代替原文

当 Agent 需要参考之前的工作成果时，不需要把原始输出完整保留。

做法： 在每一轮结束时，让 Agent 输出一个结构化的摘要（比如 JSON 格式的结论），下一轮只传这个摘要。10 轮工作下来，上下文里存的是 10 个摘要而不是 10 份完整报告。

技巧 8：选对模型，别杀鸡用牛刀

不是所有任务都需要最强模型。

格式化文本、简单分类、提取关键词 → 用轻量模型（GPT-4o-mini、Claude Haiku、Gemini Flash）
复杂推理、代码生成、多步骤规划 → 用强模型（Claude Sonnet/Opus、GPT-4o）

很多 Agent 框架支持"路由"——简单子任务自动分配给轻量模型，复杂任务才上强模型。如果你在用 LangGraph 或类似框架，这个能力值得配置。

技巧 9：限制 Agent 的"思考链"

有些 Agent 会在回答前输出大段思考过程（Chain of Thought），这些思考过程也计费。

做法： 在 prompt 里明确要求"直接给出结果，不要解释推理过程"（适用于你只需要结果的场景）。或者使用支持"思考预算"的模型（如 Claude 的 thinking budget），显式设置最大思考 token 数。

技巧 10：定期清理工程提示词

很多团队在项目里放了 AGENTS.md、CLAUDE.md、.cursorrules 这类工程提示词。随着时间推移，这些文件会越来越长——加了新的规范、旧的没删、重复的约束到处都是。

做法： 每季度审查一次工程提示词，删掉过时的内容，合并重复的约束。一个 500 字的精炼版提示词，比 3000 字的杂货铺效果好得多，token 还省 80%。

四、不同场景下的选人策略

场景 A：一次性任务（写脚本、改 bug、生成文档）

推荐： Codex CLI 或裸 API 调用
理由： 无历史包袱，任务完成即销毁，token 效率最高。

场景 B：长周期项目开发（持续迭代一个代码库）

推荐： Claude Code 或 Cursor
理由： 需要跨会话记忆和理解项目上下文，这时候"省 token"不是第一优先级，"不丢上下文"更重要。可以通过定期开新会话 + 写好 CLAUDE.md 来控制开销。

场景 C：多角色协作（研究 + 写作 + 审核流水线）

推荐： LangGraph（配置状态压缩）或手动编排
理由： 避免用 CrewAI/AutoGen 这类"每个 Agent 都带完整上下文"的框架。用 LangGraph 的状态传递机制，只传摘要不传全文。

场景 D：日常对话和知识问答

推荐： 任意对话 Agent，但养成"话题切换就开新会话"的习惯
理由： 对话类产品最大的 token 浪费来源就是历史累积。

场景 E：高频自动化任务（定时报告、监控告警）

推荐： 轻量模型 + 固定模板
理由： 这类任务不需要强推理能力，用 GPT-4o-mini 或 Gemini Flash 就够了。固定模板可以最大化 prompt cache 命中率。

五、一个被忽视的真相

省 token 的最高境界，其实是减少不必要的 Agent 调用。

很多人把 Agent 当搜索引擎用——"这个函数是干嘛的""这个报错什么意思""帮我查一下这个 API 的用法"。这些问题，一个 grep 命令或者一次文档搜索就能解决，根本不需要动用大模型。

在写 prompt 之前，先问自己三个问题：

这个问题，不用 AI 能不能更快解决？
这个任务，能不能拆成更小的、不需要 AI 的步骤？
这次调用，是不是上一轮没问清楚导致的返工？

把这三个问题养成习惯，你会发现 token 消耗自然就降下来了——不是因为你用了什么技巧，而是因为你根本不需要烧那么多 token。

文章写于 2026 年 6 月，基于主流 Agent 平台的实际使用体验整理。模型定价和功能可能随时间变化，具体数据以各平台官方文档为准。