关于节省 Token 的方案，佬友们有什么好的实践吗？

问题描述：

目前尝试组合以下几个工具：

1. Augment Context Engine (ACE) MCP：语义检索减少全量文件投喂；
2. JuliusBrussee/caveman Skills：减少冗余对话；
3. rtk-ai/rtk CLI Proxy：过滤终端输出。

体感能省下至少 50% 的 Input Token，输出质量没有明显降低，想请教下还有哪些方案。

网友解答：

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--【壹】--：

我是让它编排给子agent处理问题，减少主对话上下文

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--【贰】--：

oc 的异步 sub agent 远比单 agent 费 token，速度也更慢。

oc 实验性功能有个动态上下文裁剪，但它本身太废 token了。

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--【叁】--：

玩酒馆发现它省token的做法是先总结,然后清空当前聊天里的上下文.

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--【肆】--：

写代码不行，oc有总结的，一总结，比继续消耗还大。又重新读文件了。。

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--【伍】--：

没事去玩玩酒馆,先看它自带的总结和量化插件,再去找其他人的记忆扩展,会发现它们挺超前的..

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--【陆】--：

其实trae很早就有这种总结功能了,并不会像你说的又重新读文件,但是随着对话轮数的上升,会牺牲早期的细节那是肯定的,之后出的什么openspec之类的,也就是把总结的结果分阶段存档,存档多了还是无法避免上下文最终会爆满的问题,只不过可以延长很多.

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--【柒】--：

我用oc，magic-context 会进行会话裁剪，还有一个是用subagent，把一些重复工作弄个kimi去做。oh-my-xxx也是一样的原理，除此之外，我想不到好办法了