一位用户分析了他们的 Claude Code 使用情况，发现子代理消耗了他们 token 限额的很大一部分，占所有 token 的 48.1%，输出的 64%。高成本归因于子代理指令和工具列表的初始 token 加载，以及继承主会话的模型。用户建议两种方法来缓解这种情况：对于可以就地完成的任务跳过子代理，以及为子代理运行固定较小的模型。此外，他们强调了缓存 TTL 的影响，指出将子代理提示缓存从五分钟延长到一小时，如果子代理经常空闲，可以节省 token，尽管这可能会增加短时间爆发的成本。 AI
影响 为使用代理工作流的用户提供优化 LLM 使用和管理成本的见解。
排序理由 用户对产品使用和成本影响的分析。
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