用 AI 编程工具最直观的感受是：效率翻倍，账单也翻倍。其实通过模型分层和习惯调整，成本完全可以压下来。
一、钱花在哪了
编程 Agent 的成本大头不是"回答"，而是反复发送的上下文：每次请求都带着大量代码文件。一个中等项目单次请求可能消耗几万输入 Token，其中大部分是重复内容。
二、模型分层策略
- 规划与复杂调试：用旗舰模型（Claude 系/ GPT 高阶）；
- 补全与简单改写：切到 DeepSeek 或 mini 级模型，成本降一个数量级；
- 提交信息、注释生成：交给最便宜的小模型批量处理。
中转站一个 Key 即可随时切换模型，混搭毫无额外成本。
三、四个立竿见影的习惯
- 开缓存：选支持 Prompt 缓存的渠道，重复上下文费用大降；
- 裁剪上下文：手动指定相关文件，别让 Agent 扫全仓库；
- 先想后问：Prompt 写清楚约束，减少来回轮次——轮次才是最贵的；
- 设预算告警：在中转后台给子 Key 设日限额，超支自动停。
四、实测收益
按上述方案，典型日常开发（约 20 次 Agent 会话/天）的月成本可下降 40%~60%，且体验几乎无损。工具配置细节见编程工具接入指南。