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English(EN) I capped my coding agent's tool output to save tokens. It used 2.65 times as many.

实验发现，编码代理的 token 使用量在输出受限后激增

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一项实验显示，将 AI 编码代理的工具输出限制在 12,000 个字符会导致 token 使用量增加 2.65 倍，轮次增加 2.57 倍。这是因为模型在收到不完整信息后，会在后续轮次中请求缺失的数据，最终增加了总体的 token 消耗。对代理的工具包装器进行进一步修改，例如预先总结存储库结构和合并工具输出，显著减少了复杂查询所需的轮次和总 token 数。 AI

影响 揭示了当前 LLM 工具集成和 token 管理策略中潜在的低效率。

排序理由 对 AI 编码代理的性能和 token 使用情况的分析。

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实验发现，编码代理的 token 使用量在输出受限后激增

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报道来源 [1]

  1. dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Rodion Kazennov ·

    I capped my coding agent's tool output to save tokens. It used 2.65 times as many.

    <p>To save tokens, I capped every response from my coding agent's code-graph tool at 12,000 characters. One answer then took 18 turns instead of 7, and the input tokens it was billed for went from 267k to 708k, 2.65 times as many.</p> <p>This post explains why a smaller response …

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