token 优化

小易老师AI实战19 天前
大模型·rag·大模型推理·推理加速·kv 缓存·token 优化·llm 降本
大模型Token成本优化指南：彻底解决推理成本高、响应慢问题（企业落地完整版）摘要：企业落地大模型业务时，推理成本居高不下、接口响应延迟高、Token资源严重浪费是三大核心痛点。绝大多数AI项目存在30%-70%的无效Token消耗，未做任何精细化优化，导致业务盈利空间被压缩、用户体验变差。本文从企业真实落地场景出发，系统性总结Token浪费核心场景，详解分词优化、上下文裁剪、推理缓存、大小模型分流四大核心优化方案，附带可直接落地的工程策略、代码片段及优化前后量化数据对比，是一套通用、可复用、高收益的企业AI降本提速完整方案。
Blockbuater_drug1 个月前
mcp server·agent skills·渐进式披露·skill.md·token 优化·dsh·功能选型
写个 SKILL.md，还是配个 MCP server？ Agent 能力扩展的两条路线——原理、操作、效果与四大架构配置选型本文收录于专栏 agent智能体系列 —— 专栏系统覆盖AI Agent 记忆、工具、插件与实战，点击订阅可跟踪后续更新。
大傻^8 个月前
openclaw·llm 上下文管理·token 优化·ai agent 架构
【OpenClaw -08】OpenClaw 上下文管理深度实战：从 Context Pruning 到 Token 成本优化标签： OpenClaw | LLM 上下文管理 | Token 优化 | AI Agent 架构生产环境运行 OpenClaw 一周后，你可能会遭遇这样的噩梦：对话仅 35 条消息，Token 消耗却飙升至 208k，上下文窗口直接撑爆，Agent 开始"失忆"或拒绝响应。这不是模型能力问题，而是上下文管理失控的典型案例。本文基于 OpenClaw 官方文档与 GitHub Issue #2254 深度复盘，拆解 Context Pruning、Compaction、Safeguard 三大核心机制，助
我是有底线的