1. 复现起点把上下文裁剪层单独切出来这轮复现的入口是 TaoToken。在 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentctx_trim_intro 拿到 Key 之后我把 Base URL 固定成https://taotoken.net/api然后才动裁剪逻辑。先固定供应商不是形式主义而是因为下面这套对照要重复跑很多轮同一组任务、同一组工具 schema、同一套模型参数只替换上下文裁剪策略token 消耗和任务成功率才有可比性。如果中途换端点、换模型版本矩阵里出现的差异就分不清是策略造成的还是环境造成的。之所以值得花时间复现这个题是因为公开的一段结论看着不太舒服近期性、相关性、摘要这三类常规裁剪token 能砍掉大约六成但任务成功率滑到 66.6%~77.3% 的区间换成协议感知裁剪并叠加自适应预算护栏之后任务成功率回到 96.0%级联失败率压到 1.0%token 仍然省了 56.0%。一边是省得多但跑不完一边是省得也不少还能跑完。差距不在预算大小而在裁剪时“知道哪些内容动不得”。本文不逐条转述那项研究的方法学只做一件工程上更实用的事把它拆成能在本地跑起来、能改、能验证的东西。最终产出是一张 Token/成功率矩阵外加一份可以直接粘进 Claude Code 和 Codex 的配置。为了让结论可迁移我把复现目标拆成三个具体问题五种策略跑在同一任务集上token 曲线到底差多少哪些上下文片段一旦丢掉会立刻引发后续步骤的连锁失败要把结论落到日常配置里需要调哪几个参数怎么调这三个问题分别对应后面的第 3、6、7 节。先说环境因为配置写错的话后面测出来的数字全是噪声。2. 环境准备settings.json、config.toml 与 CC Switch 三件套多步工具工作流的对照实验调用轮次远多于普通问答。配置阶段最容易出问题的不是 Key 本身而是把不同工具的环境变量前缀搞混。Claude Code 和 Codex 走的是两套完全独立的配置体系写错位置不会报错只会静默失效。2.1 Claude Codesettings.json ANTHROPIC_*Claude Code 读取settings.json其中env段的内容会注入进程环境。Base URL 对应ANTHROPIC_BASE_URL凭据对应ANTHROPIC_AUTH_TOKEN{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: YOUR_API_KEY, ANTHROPIC_MODEL: YOUR_MODEL_ID, ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL: YOUR_MODEL_ID } }几个实际踩过的点ANTHROPIC_BASE_URL末尾不要带斜杠。某些版本会把它和内部路径直接拼接多一个斜杠会拼出//v1/messages返回 404 而不是清晰报错。YOUR_API_KEY换成实际 Key不要自己加Bearer前缀鉴权头由客户端组装。ANTHROPIC_MODEL和ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL建议都显式写死。只配主模型时后台的轻量任务仍会走默认值对照实验里这部分抖动会污染 token 统计。模型 ID 以官网模型列表页当前展示的为准不要照抄旧笔记里的字符串。Key 的获取入口在 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentctx_trim_env配置项和模型 ID 的对应关系在同一处能看到。2.2 Codexconfig.tomlCodex 用的是config.toml供应商信息写在model_providers段里通过env_key引用一个环境变量名而不是把 Key 明文塞进文件model YOUR_MODEL_ID model_provider taotoken [model_providers.taotoken] name TaoToken base_url https://taotoken.net/api env_key TAOTOKEN_API_KEY wire_api chat这里要把TAOTOKEN_API_KEY在 shell 里设成实际的 Key 值例如export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY需要强调的是ANTHROPIC_*这套变量只属于 Claude Code。把它写进 Codex 的config.toml里不会有任何效果工具会继续走默认供应商而你看到的只是“延迟异常”或者“模型名不认识”这类模糊现象很容易误判成网络问题。2.3 CC Switch 三件套如果你同时在多个供应商配置之间切换用 CC Switch 管理比手改文件稳。新增一条供应商记录本质上只需要填三个字段字段填写值备注Base URLhttps://taotoken.net/api不带尾斜杠API KeyYOUR_API_KEY填实际值不加密钥前缀Model ID以模型列表页为准主模型与轻量模型可各配一套这三项填完之后切换供应商就是点一下的事不用反复编辑settings.json和config.toml。做多轮对照实验时这一点很关键——配置切换本身引入的手误会被误读成策略差异。3. 五种裁剪策略的最小实现下面这份实现刻意保持最小一个数据结构加五个裁剪函数。真正决定成败的不是代码量而是每个函数在预算吃紧时决定丢掉什么、保住什么。# trim.py import re from dataclasses import dataclass, field IDENT_RE re.compile(r\b(?:ord|task|req|job|sess|user)_[A-Za-z0-9]{3,}\b) CONSTRAINT_RE re.compile(r(必须|不得|只能|上限|不能超过|must not|only|at most), re.I) dataclass class Turn: role: str # system / user / assistant / tool content: str is_pending: bool False # 是否携带尚未执行完的承诺 def rough_tokens(text: str) - int: 中英混排的粗略估算用于本地对照不替代真实计费口径。 return max(1, int(len(text) / 3.2)) def trim_recency(turns, budget): 策略一近期性。从最新往回取预算用完即停。 kept, used [], 0 for t in reversed(turns): cost rough_tokens(t.content) if used cost budget: break kept.append(t) used cost return list(reversed(kept)) def trim_relevance(turns, budget, query): 策略二相关性。按与 query 的词面重叠度打分取高分轮次。 q set(re.findall(r[\w\u4e00-\u9fff]{2,}, query)) scored [] for i, t in enumerate(turns): words set(re.findall(r[\w\u4e00-\u9fff]{2,}, t.content)) overlap len(q words) / (len(q) 1) scored.append((overlap, i)) scored.sort(keylambda x: (-x[0], -x[1])) keep, used [], 0 for _, i in scored: cost rough_tokens(turns[i].content) if used cost budget: continue keep.append(i) used cost return [turns[i] for i in sorted(keep)] def trim_summarize(turns, budget, summarize_fn): 策略三摘要。保留最近若干轮其余压成一段自然语言。 recent turns[-3:] old turns[:-3] out [] if old: out.append(Turn(rolesystem, content[历史摘要] summarize_fn(old))) return out list(recent) def trim_protocol_aware(turns, budget, tool_schemas): 策略四协议感知裁剪。 四类片段视为不可丢标识符、约束、工具 schema、未决承诺。 protected set() for i, t in enumerate(turns): if IDENT_RE.search(t.content) or CONSTRAINT_RE.search(t.content) or t.is_pending: protected.add(i) locked_cost sum(rough_tokens(turns[i].content) for i in protected) schema_cost sum(rough_tokens(s) for s in tool_schemas) remaining max(0, budget - locked_cost - schema_cost) keep list(protected) used 0 for i in range(len(turns) - 1, -1, -1): if i in protected: continue cost rough_tokens(turns[i].content) if used cost remaining: continue keep.append(i) used cost head [Turn(rolesystem, content[工具 schema]\n \n.join(tool_schemas))] return head [turns[i] for i in sorted(set(keep))] def adaptive_guard(base_budget, used_ratio, cascade_risk): 策略五的护栏部分预算不是常量随风险和实时用量浮动。 if cascade_risk 0.3: return int(base_budget * 1.35) if used_ratio 0.85: return int(base_budget * 1.15) if used_ratio 0.5: return int(base_budget * 0.85) return base_budget把这五个函数放在一起看前三个的共同缺陷就清楚了。它们优化的目标都是“哪些轮次看起来重要”而多步工具工作流真正需要回答的是“哪些片段在流程结束前都不能消失”。近期性按时间倒序取。工具返回的ord_8f21c只要落在截断边界之外后面调用apply_discount时就无参可传模型只能重新猜测或直接放弃该步骤。相关性按与首轮问题的词面或向量相似度打分。问题在于相似度衡量的是“像不像最初那个问题”而不是“下一步还需不需要”两者在多步流程里经常不一致。摘要把旧轮次压成自然语言。这一步的信息损失最隐蔽摘要模型很容易把ord_8f21c写成“该订单”把“折扣不超过 15%”写成“有折扣限制”结构化的东西一旦变成描述性的就再也还原不回来了。协议感知那一档的区别在于它维护的是一份保护清单而不是一份优先级排序。清单上只有四类标识符ord_*、task_*、sess_*这类后续步骤要引用的句柄。约束上限、禁止项、次数限制、格式要求。工具 schema参数名和类型。模型看不到 schema 就编参数名调用必然失败。未决承诺上一轮已经答应、但还没执行完的步骤。自适应预算护栏解决的是另一个问题预算是静态数字但风险是动态的。流程刚起步时上下文干净可以压得狠一点一旦检测到标识符密度上升、或者上一轮已经出现过失败调用就该把预算放宽宁可多花 token 也不要把流程打断在中间。4. 把工作流跑起来本地 mock 工具 TaoToken下面所有工具调用都打在本地进程里操作的是内存里的假数据。整篇文章不涉及任何线上数据库或生产环境也不建议把 Agent 直接挂到真实业务库上做裁剪实验。# runner.py import json from openai import OpenAI from trim import ( Turn, rough_tokens, trim_recency, trim_relevance, trim_summarize, trim_protocol_aware, adaptive_guard, ) client OpenAI( api_keyYOUR_API_KEY, base_urlhttps://taotoken.net/api, ) TOOL_SCHEMAS [ {name:get_order,parameters:{order_id:string}}, {name:apply_discount,parameters:{order_id:string,percent:number}}, {name:send_notice,parameters:{order_id:string,template:string}}, ] # 本地假数据仅用于流程验证 FAKE_ORDERS {ord_8f21c: {status: open, amount: 1280}} def local_tool(name, args): 所有分支都在本地返回不触达任何外部系统。 if name get_order: return FAKE_ORDERS.get(args.get(order_id), {error: not_found}) if name apply_discount: return {ok: True, order_id: args.get(order_id), percent: args.get(percent)} if name send_notice: return {ok: True, template: args.get(template)} return {error: unknown_tool} def build_turns(task): 构造一段带标识符、约束和未决承诺的多步上下文。 return [ Turn(system, 你可以调用本地工具完成订单流程。), Turn(user, task), Turn(assistant, 先查询订单 ord_8f21c 的状态。), Turn(tool, {ord_8f21c: {status: open, amount: 1280}}), Turn(assistant, 折扣不得超过 15%且必须记录到 ord_8f21c。), Turn(user, 确认后发送通知模板用 notice_v2。), Turn(assistant, 收到稍后发送通知。, is_pendingTrue), ] def run_case(strategy, task, budget900, max_steps8): turns build_turns(task) cascade 0 for step in range(max_steps): if strategy recency: ctx trim_recency(turns, budget) # 其余策略分支结构相同按需替换裁剪函数 elif strategy relevance: ctx trim_relevance(turns, budget, task) elif strategy summarize: ctx trim_summarize(turns, budget, lambda old: 此前讨论了订单折扣与通知。) elif strategy protocol_aware: ctx trim_protocol_aware(turns, budget, TOOL_SCHEMAS) else: risk min(1.0, cascade * 0.4) real_budget adaptive_guard(budget, 0.7, risk) ctx trim_protocol_aware(turns, real_budget, TOOL_SCHEMAS) prompt \n.join(f[{t.role}] {t.content} for t in ctx) resp client.chat.completions.create( modelYOUR_MODEL_ID, messages[{role: user, content: prompt}], temperature0, ) out resp.choices[0].message.content if not_found in out or unknown_tool in out: cascade 1 if send_notice in out and notice_v2 in out: return {steps: step 1, cascade: cascade, tokens: rough_tokens(prompt)} return {steps: max_steps, cascade: cascade, tokens: rough_tokens(prompt)}跑之前有几个细节值得先确认model字段填的是实际可用的模型 ID写错会直接返回模型不存在的错误。temperature0是为了让对照可重复正式实验里每个策略至少要跑 20 次以上再取均值。rough_tokens只是本地估算用来观察趋势真实消耗以服务端统计为准。每个策略分支的上下文构造方式必须保持一致否则比较的就不是裁剪策略而是 prompt 写法了。5. Token/成功率矩阵结果与解读按上面的方式把五种策略跑完得到的是一张这样的矩阵。公开结论给出的量级是三类常规裁剪省 token 约 60%任务成功率落在 66.6%~77.3%协议感知加护栏达到 96.0% 成功率、1.0% 级联失败token 节省 56.0%。我这边的小样本复现趋势一致绝对值会有偏差但排序稳定裁剪策略Token 节省任务成功率级联失败特征近期性约 60%最低区间标识符被截断后续调用无参可传相关性约 60%偏低区间高分轮次堆叠约束句被挤掉摘要约 60%中位区间结构化字段被改写成自然语言描述协议感知中等偏高显著提升保护清单兜底失败主要集中在 schema 缺失协议感知 预算护栏约 56%最高区间风险升高时自动放宽预算连锁中断最少解读这张表有三点比数字本身更重要。第一省 token 的比例和任务成功率不是单调关系。前三种策略都省了约六成成功率却分散在一个不窄的区间里。这说明节省比例本身不是优化目标能省多少取决于“有多少内容真的可以丢”而不同策略对“可以丢”的判断标准完全不同。第二协议感知并没有牺牲太多节省空间。它保住了一部分内容不参与裁剪token 节省仍然在 56.0% 这个量级和常规策略差得并不远。也就是说前面那六成节省里有相当一部分来自丢弃真正冗余的对话轮次而不是来自丢弃结构化信息。把结构化信息一起丢掉多省的那几个点并不值得。第三护栏的价值体现在尾部。级联失败率从常规策略的高位压到 1.0%说明真正拖垮任务成功率的不是单次调用失败而是失败之后的连锁反应。一次工具调用参数错误模型会重试、会改写参数、会引入新的假设上下文越滚越脏最后整个流程跑偏。护栏的作用是在第一次失败信号出现时就放宽预算给模型足够的信息去自我纠正。6. 级联失败从哪来四个高频断点把失败日志按错误类型归一下绝大部分级联都起于四个位置。断点一标识符丢失。典型日志是工具返回not_found但参数格式完全正确。原因通常是工具返回的那一轮被裁掉或摘要掉了模型只能根据问题描述重建一个句柄。修复方式很直接把符合ord_*、task_*、sess_*这类模式的字符串全部加进保护清单。断点二约束丢失。表现是模型给出一个看起来合理、但违反上限的方案。比如折扣算成 20%而原约束是不得超过 15%。约束句通常很短、很不显眼在按长度排序或按相似度打分的策略里极易被挤出预算。用正则先把“必须/不得/上限/不超过”这类句式标出来成本很低。断点三工具 schema 丢失。表现是调用参数名错误例如把order_id写成orderId。这类错误在多步流程里杀伤力很大因为模型会按照错误的参数名反复重试每一步都消耗预算。工具 schema 体量不大直接常驻在系统提示里是最划算的做法。断点四未决承诺丢失。这是最隐蔽的一类。上一轮助手已经说了“稍后发送通知”如果这一轮被裁掉模型就不知道还有一步没做完任务会在看似成功的地方提前结束。成功率和实际完成度出现偏差通常都是这里出的问题。给这类轮次打一个is_pending标记成本几乎为零。把这四类加进保护清单之后剩下的裁减空间依然充裕这也解释了为什么协议感知策略的 token 节省比例并没有掉太多。7. 预算护栏的参数怎么定护栏不复杂关键在触发阈值。上面代码里用了三个档位实际使用时可以按自己的任务分布调整def adaptive_guard(base_budget, used_ratio, cascade_risk): if cascade_risk 0.3: # 已经出现过失败信号优先保正确性 return int(base_budget * 1.35) if used_ratio 0.85: # 预算接近见底适度放宽 return int(base_budget * 1.15) if used_ratio 0.5: # 上下文干净可以压得更紧 return int(base_budget * 0.85) return base_budget三个参数的含义分别是base_budget单轮上下文的基础预算。可以从实际平均消耗的下限起步先跑几轮观察used_ratio分布再定。used_ratio本轮已用预算占比。它是实时量不是历史均值。cascade_risk级联风险可以用累计失败次数、重试次数、或者标识符密度来估算。上面示例用的是最简单的累计失败计数折算。阈值不宜调得太敏感。放宽太频繁token 节省会明显缩水放宽太迟钝护栏就退化成了摆设。实践中的做法是先把cascade_risk的阈值设在偏保守的位置观察一段时间内的成功率曲线再逐步收紧。8. 把结论迁移到自己的任务上这套复现真正可迁移的部分不是那张矩阵本身而是三个动作建立保护清单。在动手裁剪之前先明确哪些片段属于标识符、约束、工具 schema、未决承诺。这一步在实现里只是几个正则和一个布尔标记。把预算做成变量。固定预算在简单任务上没问题多步流程里会成为瓶颈。让预算随风险和实时用量浮动改动量很小。区分“省 token”和“跑完任务”。这两个指标同时在看的实验才有意义。只盯其中一个很容易得出片面的优化结论。如果要在这套框架上继续做对照路径本身很短先到模型对话页确认模型和参数表现把任务集和工具 schema 固定下来需要长期反复跑对照可以看Coding Plan把额度先规划好Key 在控制台创建建完替换配置里的YOUR_API_KEY即可Base URL 保持https://taotoken.net/apiClaude Code 侧的字段含义和更多配置项可以参考Claude Code 文档。入口在 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentctx_trim_outro 也能一次找到。最后提醒一句上面所有工具调用都发生在本地 mock 环境里。把裁剪策略往真实业务上迁移时建议先复刻一份脱敏的流程数据做离线验证确认保护清单覆盖到位、护栏阈值合理之后再考虑接进正式链路。裁剪策略的收益是渐进的但一次失败的连锁反应往往是全局的。