一位用户开发了一个代理工具来分析 Claude 代码的 API 使用情况，发现在其 API 成本中，68% 来自工具结果，而非提示或模型完成。分析显示，在超过十亿个重复使用的 token 中，缓存效率高达 96.7%，但也发现了显著的低效之处。Claude 代码频繁重新读取文件，有时每次会话会读取超过 4,600 次，而会话之间的长时间空闲导致缓存丢失和不必要的开销。 AI
影响 揭示了 AI 代理工作流中的显著成本驱动因素，为工具使用和缓存管理提供了优化方向。
排序理由 用户开发的工具分析现有 AI 产品的性能。
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