AI 编程为什么这么费 Token？循环工程与 AI 编程成本优化

许多开发者在开始使用现代 AI 编程助手时，都会遇到同样的惊讶：「我只是让 AI 修一个小问题，怎么就消耗了好几千个 token？」

原因在于，现代 AI 编程工具已经不再是简单的代码生成器。传统的 AI 助手是这样工作的：

提问
    ↓
AI 回答
    ↓
结束

然而，Claude Code、OpenAI Codex 以及其他 AI 编程 Agent 的工作方式却大不相同。它们通过一个持续的开发循环来运作，包括理解项目、规划改动、编辑文件、执行命令、审查结果与修复问题。

这种新的开发方式通常被称为循环工程（Loop Engineering）。

理解这个循环如何运作，是理解 AI 编程为何消耗更多 token、以及开发者如何在不牺牲生产力的前提下大幅降低 API 成本的关键。

什么是循环工程（Loop Engineering）？

循环工程描述的是这样一种开发工作流：AI Agent 通过多轮循环持续与软件项目进行交互。

AI 不再是一次性生成代码，而是遵循一个反复进行的循环：

理解
    ↓
规划
    ↓
修改
    ↓
执行
    ↓
评估
    ↓
改进
    ↓
重复

举个例子，当你让一个 AI 编程 Agent 添加一个新功能时，流程可能是这样的：

用户请求
    ↓
读取项目结构
    ↓
分析现有代码
    ↓
识别依赖关系
    ↓
制定实现方案
    ↓
修改多个文件
    ↓
运行测试
    ↓
分析报错
    ↓
修复问题
    ↓
完成任务

每一步都需要额外的模型交互，这意味着每一轮循环都会消耗更多 token。

为什么 AI 编程比传统聊天消耗更多 token

1. AI 在写代码之前需要上下文

普通的聊天机器人只凭当前对话就能回答问题。

而 AI 编程 Agent 需要的信息要多得多：

• 项目结构
• 现有文件
• 依赖关系
• 编码规范
• 此前的改动
• 测试结果

例如，一位开发者可能会问：「给这个应用加上身份验证。」

一位人类工程师会先去查看：

• 当前的身份验证系统
• 数据库结构
• 用户模型
• 安全设置
• 现有的 API

AI Agent 也是这么做的。区别在于，每一次文件读取、每一个分析步骤都会计入 token 用量。

2. 每一个工程循环都会带来额外的 token 消耗

AI 聊天与 AI 编程之间最大的区别，就在于循环的次数。

一次简单的对话：

提示词
    ↓
回答

一个 AI 编程任务：

提示词
    ↓
分析
    ↓
搜索文件
    ↓
读取代码
    ↓
规划
    ↓
编辑
    ↓
运行测试
    ↓
读取报错
    ↓
修复
    ↓
再次测试

一次编程请求可能会触发多轮内部推理循环。这正是为什么 AI 编程 Agent 消耗的 token 会远超用户最初的预期。

3. 工具调用会增加 token 消耗

现代 AI 编程 Agent 高度依赖各种工具。常见的工具包括：

• 文件搜索
• 终端执行
• Git 操作
• 代码分析
• 测试框架
• MCP 集成

每一次工具调用都会带来额外的上下文。例如：

AI
    ↓
搜索文件
    ↓
读取结果
    ↓
分析
    ↓
修改代码
    ↓
运行测试
    ↓
分析失败原因

涉及的工具越多，上下文就越庞大。

4. 长对话会导致上下文不断膨胀

许多开发者会让同一个 AI 编程会话开着好几个小时。然而，此前的讨论、代码改动与调试信息可能仍然保留在上下文里。

一个会话可能会逐渐变大：

到最后，即便是一个简单的请求，也可能需要处理大量此前的信息。

AI 编程真正的成本推手

token 用量通常是多个因素共同作用的结果。

如何降低 AI 编程的 token 用量

降低成本并不只是选一个更便宜的模型那么简单。最大的改善来自对工作流的优化。

1. 保持 AI 上下文干净

最简单的改进之一，就是妥善管理上下文。避免让会话不断堆积：

• 过时的讨论；
• 无关的调试历史；
• 不必要的文件。

对于 Claude Code 用户，/clear 和 /compact 这类命令可以帮助减少不必要的上下文。

干净的上下文能让模型专注于当前任务。

2. 用项目指令代替重复输入提示词

许多开发者会反复发送同样的信息：

• 你是一名资深工程师。
• 使用整洁架构。
• 遵循我们的编码风格。
• 编写测试。
• 审查安全问题。

这会浪费 token。

更好的做法是用 CLAUDE.md 之类的文件，或等效的项目配置文件，来存放项目级别的指令。

AI 就能自动理解：

• 项目规则；
• 编码规范；
• 架构决策。

这样就能减少重复提示词带来的开销。

3. 用 Skills 代替超大提示词

超大的指令提示词是另一个常见的无谓 token 消耗来源。

与其每次都把所有内容都加载进来：

50KB 开发者指令
+
任务
+
代码库

开发者可以使用模块化的 Skills。例如：

• /code-review
• /security-check
• /database-debug

只在需要时才加载所需的能力。

这与软件工程遵循的原则一致：模块化的系统更易维护，也更高效。

4. 改进提示工程

糟糕的提示词会制造不必要的循环。

糟糕的提示词：「修一下这个问题。」AI 可能需要好几轮排查。

更好的提示词：

• 分析这个身份验证报错。
• 找出根本原因。
• 只修改相关文件。
• 添加回归测试。
• 保持现有架构。

更清晰的目标能减少不必要的探索。

5. 为每一个循环选择合适的模型

不同任务需要不同层级的智能。一个常见的错误，就是对所有任务都用最贵的模型。

更好的工作流：

开发者可以组合使用多个模型，而不是在每个阶段都依赖同一个模型。

6. 优化你的 AI 模型路由

随着 AI 开发日益复杂，许多团队正在转向多模型工作流。

一个典型的工作流：

架构设计
    ↓
Claude
    ↓
实现
    ↓
Codex
    ↓
审查
    ↓
Claude
    ↓
优化
    ↓
GLM

为不同阶段使用不同的模型，能在保持质量的同时显著降低成本。

像 DDS Hub 这样的平台为 Claude、Codex 与 GLM 提供了不同的模型分组，让开发者能够根据自身工作流的需求选择合适的资源。

DDS Hub 如何帮助开发者优化 AI 编程成本

对于同时使用多种 AI 编程工具的开发者来说，管理不同的供应商可能会变得很复杂。

DDS Hub 为不同的 AI 生态提供专属的模型分组，涵盖 Claude、Codex 与 GLM。

开发者无需对每个任务都用同一个昂贵的模型，而是可以根据以下因素选择合适的模型分组：

• 编程需求；
• 稳定性需求；
• API 使用模式；
• 成本考量。

例如：

• 基于 Claude 的工作流可以专注于推理与架构。
• 基于 Codex 的工作流可以专注于实现速度。
• 基于 GLM 的工作流可以应对对成本敏感的场景。

这让开发者能够构建更灵活的 AI 编程工作流，而不必依赖单一模型。

结语

AI 编程之所以消耗更多 token，是因为软件开发本身就是一个迭代的过程。

现代 AI 编程 Agent 并不只是在生成代码。它们参与的是一个持续的工程循环：理解 → 规划 → 修改 → 测试 → 改进。

这种循环工程的工作流带来了高得多的生产力，但也在 token 用量与 API 成本上带来了新的挑战。

最有效的优化策略，并不是简单地减少 AI 的使用，而是应当改善整个工作流：

• 谨慎管理上下文；
• 善用 Skills 与项目指令；
• 写出更好的提示词；
• 选择合适的模型；
• 聪明地组合多种 AI 资源。

随着 AI 编程不断演进，理解循环工程将会变得和理解提示工程一样重要。