🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
и посмотреть медиа
#КолонкаМентора
Привет! На связи снова Глеб Лесников
— Head of Architecture в Dodo Brands 🍕
В первой части я разобрал, почему AI-провайдеры уходят от подписок к оплате за токены, а инференс постепенно становится обычным ресурсом типа CPU или памяти.
Теперь — конкретные способы экономии токенов.
0️⃣1️⃣ Использовать MCP по минимуму
MCP-описания сильно раздувают контекст, поэтому я рекомендую максимум 1–2 небольших MCP, например, context7.
GitHub MCP лучше не использовать — gh CLI ест меньше токенов.
То же самое с Playwright: MCP заменяем на playwright-cli.
0️⃣2️⃣ Использовать оптимизированные CLI
cargo install toon-format → toon — token-efficient JSON formatter для LLM
brew install ripgrep → rg — замена grep
brew install fd → fd — замена find
brew install jaq → jaq — замена jq
➕Rust Token Killer → фильтрует и дедублицирует вывод разных CLI-команд, может сократить до 90% токенов в выводе базовых команд типа ls.
➕Headroom → ещё более сильный компрессор токенов, включает в себя rtk и многое другое.
Нужно упомянуть плагин caveman, но по моим тестам он скорее вредит, чем помогает. Лучше просто добавлять: be brief.
0️⃣3️⃣ Использовать LSP
Language Server Protocol даёт агенту доступ к семантике кода:
→ rename;
→ goto definition;
→ find references;
→ diagnostics.
В среднем это экономит токены за счёт того, что агент не шастает по файлам, не декомпилирует библиотеки в поисках сигнатур и т.д.
0️⃣4️⃣Выбирать модели и работать с кэшем с умом
➕Не стоит переименовывать файлы Opus’ом. Для простых batch-изменений лучше ставить low reasoning.
➕С prompt cache важно не сбрасывать кэш внутри одной сессии: не менять модель, не добавлять и не удалять тулы в середине сессии. Они кэшируются по префиксу, соответственно такие изменения приведут к сбросу кэша.
0️⃣5️⃣ Избегать широких промптов
Вместо «Поправь ошибки» → «В services/billing падает тест BillingCalculatorTests.cs, почини его, поправив округление».
➡️ Еще разные способы экономии контекста и токенов:
➕ чистить контекст между несвязанными задачами через /clear;
➕ длинные сессии сжимать через /compact — старая история тащится в контекст;
➕ использовать субагентов — у них свой контекст;
➕ держать AGENTS.md / CLAUDE.md коротким — он подмешивается в каждый запрос;
➕ упоминать конкретные файлы: «поправь @OrderService.cs»;
➕ использовать JSON output, если CLI это поддерживает: например, gcloud projects list --format="json";
➕ запускать тесты и билды с фильтрами, например go test --run SpecificTest.
Надеюсь, было полезно и ваши токены перестанут улетать в никуда 😎
А всем, кто решил поступать этим летом в AI Talent Hub, — искренне желаю удачи. Буду рад пересечься с вами на курсах!
🧡 — топ инфа, спасибо!
@aitalenthubnews
#ITMO #NapoleonIT
