TokenEconomizer

编程智能体最贵的往往不是写代码那几轮，而是每次新会话都要重新摸一遍仓库：测试怎么跑、哪个命令在这台机器上能用、构建要先跑哪一步。前一天问过的路，第二天照样再问一遍，每一轮都在计费。

TokenEconomizer 是微软研究院和 UC Berkeley 开源的插件，不换模型，也不改智能体本身，只从你在某个仓库里已经跑完的会话里学经验，让之后的会话少花冤枉钱。

三招省钱

微技能：记住这个仓库怎么干活
它会从跨会话反复出现的失败里提炼仓库事实，比如这里要用 python -m pytest 而不是 pytest。一条事实要被三个会话证实，才会写进每个会话的开场说明；后面的会话推翻了，就自动删掉。

工具裁剪：不再加载用不上的工具
每个已加载工具的说明都会随每次请求发一遍。一个工具连续 5 个会话没被调用，或者跨至少 2 个会话的 10 次提示都没用过，下个会话就通过智能体自己的设置把它挪出去，一条命令就能加回来。

卡死干预：发现原地打转就提醒一句
一轮里反复撞同一个错误时，会让裁判模型判断是不是卡住了，有七成把握就塞一句「换个思路」，每轮最多一次。还卡住就告诉你怎么停，插件自己从不替你中止。

效果和适用范围

论文在 6 个仓库、277 个 SWE-Bench 任务上测了五种智能体与模型的组合，平均成本降低 18.4%～30.9%，30 个仓库与组合的格子全部更便宜，插件自己调用模型的花费也算在内。每个任务都换新仓库的安全审计测试里，只省了 6%～20%，所以它最适合你天天泡在同一个仓库里的场景。

正式支持 Claude Code、Codex、GitHub Copilot CLI 和 Pi，opencode、Cursor Agent 等是实验性支持。需要 Python 3.10 以上，不用额外的 API Key，模型调用走你智能体原本的订阅或登录；学到的东西都存在本机 ~/.tokeneconomizer。

Claude Code 的装法是先克隆仓库，再在终端执行 claude plugin marketplace add /path/to/TokenEconomizer 和 claude plugin install tokeneconomizer@tokeneconomizer，克隆的目录要留着，插件从那里运行。Apache-2.0 协议开源。

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