AI额度不够用的解决方案

当你的 AI 使用强度较高时，经常会遇到额度不够用的情况。这里系统地提供一些解决思路。

各项方案可同时采用、叠加使用，效果更佳。

使用技巧层面

及时开启新会话

大模型本身是无状态的，每次问答都会将完整的历史会话重新输入模型。多轮交互后，上下文会急剧膨胀，不仅消耗等量的 Token，还可能触及上下文长度限制。

因此，建议在以下两种情形下主动开启新会话：一是当前任务告一段落时，二是开始一个与前文无关的新任务时。

若当前上下文已接近长度限制，而任务尚未完成，可先让当前会话生成一份精简的交接摘要，内容应涵盖：目标、已完成事项、关键文件、未决问题及验证命令。随后在新会话中凭此摘要继续推进。

此外，过长的上下文还会导致模型注意力"塌陷"（模型忽略关键信息），使生成质量下降。及时开启新会话，还能够保持上下文轻便、干净，有助于提升 AI 的输出质量。

生成交接摘要的解决方案

方案一：让 AI 直接生成

在目标会话中，直接要求 AI 生成交接摘要。示例提示词如下。

skill 复制代码

请把当前会话压缩成一份可交接给新会话继续执行的摘要。  
不要写推理过程，不要复述无关内容，不要虚构信息，不确定处标注"待确认"，敏感信息脱敏。

请包含：
1. 目标
2. 已完成事项
3. 关键上下文/约束/决策
4. 关键文件、路径和当前状态
5. 未决问题
6. 下一步行动
7. 验证命令
8. 可直接复制到新会话的启动提示词

方案二：使用handoff摘要 skill

跨智能体/会话交接属于典型场景，业界已提供多款相关 Skill 可供选用。这里推荐安装使用 mattpocock/handoff。

先缩小问题，再调用模型

高消耗常常不是模型贵，而是输入过多。

只提供相关文件、相关函数和报错片段；大日志只截取错误附近内容。
明确任务边界：目标、非目标、验收条件、允许修改的文件。
要求模型先给"计划 + 涉及文件清单"，确认后再执行复杂改动。
避免"帮我看看整个项目""优化一下所有代码"这类没有边界的请求。

模型与Agent层面

建立任务分级，多模型配合使用

把高阶模型留给"需要判断"的任务，把低成本模型留给"规则明确、可验证"的任务。按任务类型切换适合的模型。

任务类型	推荐通道
架构设计、陌生代码库、多文件复杂改动、顽固 Debug	GPT-5.5 / 高阶 Codex
明确的小功能、单文件修改、测试补齐、常规重构	GPT-5.4 mini 或其他性价比较高的模型
信息检索、需求拆解、生成草稿、代码解释、初步方案、已有明确方案后的批量执行	国产模型或低成本模型

GPT 5.5 与 5.4 的定价差有 2.5 倍，模型切换效果显著。

合理的Agent配置

以 Codex为例，它的"推理"和"速度"配置对 Token消耗影响巨大，建议根据任务类型动态切换。

推理程度越高，模型通常会投入更多推理与探索，并可能产生更长的输出、更多工具调用和重试，因此实际 token 消耗往往更高。

工具层面

Headroom

Headroom（上下文压缩工具），据官方数据，可节省 60%--95% 的 Token 消耗。

只需一行命令即可完成安装，详细步骤与命令可参考 github.com/headroomlab... 或 dashen-tech.com/dev-tools/h...。

下面是一些经验总结

常用命令
- 启用（以 Codex 为例）：headroom wrap codex
- 关闭：headroom unwrap codex
- 查看统计与节省情况：headroom perf
执行 wrap 命令后，Headroom 会自动启用 Agent 的 CLI 模式。如果您使用的是客户端或编辑器插件，看到 8787 端口服务启动成功后，关闭命令行，即可在客户端或插件中正常使用。原因是 Headroom 修改的是 Agent 的全局配置， CLI 和客户端/插件会同时生效。
开启 Headroom 后，之前的历史会话将暂时不可见，这相当于切换了登录方式；执行 unwrap 后，原有会话会自动恢复。
Headroom 会自动安装并使用 rtk 和 serena。其中，rtk 用于命令压缩，serena 是一个 MCP 工具，用于理解代码库并保存项目记忆。

codebase-memory-mcp

codebase-memory-mcp 是一个MCP 服务，为 AI 提供对代码库的快速、结构化理解。能让 AI 能像人一样"记住"并理解整个代码库的结构，而不是每次都要从头开始逐文件搜索, 官方宣称能省 120 倍的 tokens。

安装与使用步骤：

系统全局安装
plaintext 复制代码
```
npm install -g codebase-memory-mcp
```
配置mcp到你的 Agent工具
plaintext 复制代码
```
codebase-memory-mcp install
```
使用

重启你的Agent，切换到目标项目，说"索引这个项目"。

skill 复制代码

Index this project