何时使用
把子任务自动路由到「能干完活的最便宜模型」,并对每一次路由记账真实 token + 成本,再用 A/B 实测验证降档是否真的不掉质量时使用。核心定位:不靠拍脑袋估算,用你自己的真实工作负载来验证路由决策。
该用:
- 想在不牺牲产出质量的前提下削减 Claude Code 的 token 花费。
- 怀疑某类任务(文件读、grep、改格式…)用 Haiku/Sonnet 就够,但不敢信,想先实测。
- 审计 Opus 的 token 到底烧在哪(背景:Anthropic Issue #27665 报告 Max 订阅用户 93.8% 的 token 流向 Opus)。
- 按会话记录成本,供财务核算 / chargeback。
不该用(边界):
- 跨厂商路由:本方案 Anthropic-only,要在 OpenAI/本地模型间路由请用 LiteLLM 或 OpenRouter。
- 一次性短任务(<100 字、无文件上下文):起子代理的开销 > 省下的钱,直接内联跑。
- 你根本不在意成本、只追求单次最佳质量:直接全程用最强档即可,路由是噪声。
- 子代理
model:参数在部分 Claude Code 构建上有静默失败 bug——若安装期探测到路由不生效,应拒绝配置而非带病上线。
步骤 / 指令
定义路由分类法(按任务类别映射到档位):
档位 模型 任务类别 机械 (Mechanical) Haiku 4.5 文件读、grep、格式化、重命名、简单编辑、文档查阅 受限推理 (Scoped) Sonnet 4.6 单文件重构、有界检索、写测试 综合 (Synthesis) Opus 4.7 架构决策、多文件重构、安全审查 设置安全闸(防止降档反而失控或更贵):
- Haiku 不再派生子代理。
- 最大派生深度 = 2。
- 子代理若需更强模型,回交父代理决定,不允许自行升档。
- 任务 <100 字且无文件上下文 → 内联执行(子代理开销 > 收益)。
- 子代理上下文 >30k token → 自动升一档。
逐条记账:每次路由把
{任务类别, 模型, 输入/输出 token, 成本$}追加写入项目本地.tokenwise/log.ndjson(NDJSON 一行一条)。出报表:按会话汇总实际花费,并对比「全程 Opus」基线,得出真实节省额。
A/B 实测验证:对同一任务在多个档位各跑一遍,对产出打质量分,生成 markdown 对比表——这一步是花钱买确定性,是把「估算节省」变成「验证节省」的关键。
隐私收口:零遥测;日志全部本地;任务描述截断到 80 字并剥离文件内容后才落盘。
子命令(安装后可用)
/tokenwise:install—— 引导式安装,带 diff 预览、自动备份、--dry-run。/tokenwise:report—— 单会话 token + 成本汇总 vs 全 Opus 基线。/tokenwise:summary [--week|--month|--all]—— 历史聚合与趋势。/tokenwise:ab "<task>"—— 同任务多档位 A/B,产出 markdown 对比。/tokenwise:undo—— 从备份还原 CLAUDE.md / settings.json。
示例
在任意 Claude Code 会话中安装:
/plugin marketplace add CodeShuX/tokenwise
/plugin install tokenwise@tokenwise
随后运行 /tokenwise:install 跟随引导完成配置。验证某类任务能否降档:
/tokenwise:ab "把 src/ 下所有 import 按字母排序"
它会在 Haiku/Sonnet/Opus 各跑一遍、打质量分并算成本——若 Haiku 质量达标,就放心把这类「机械任务」固定路由到 Haiku。
注意事项
- token 数是近似值:与 Anthropic 实际账单约 ±2% 偏差,用于决策足够,不要当精确财务凭证。
- A/B 会额外花钱:一个任务 × N 档位是一次性验证成本,刻意为之,别频繁全量跑。
- 静默失败要拦在安装期:部分 Claude Code 构建的子代理
model:参数不生效,安装时必须探测,路由坏了就拒配。 - 不要无测降档:没有日志和 A/B 数据就改路由 = 盲调;先记账、再实测、后固化。
- 隐私默认本地:任务描述落盘前截断 80 字并去除文件内容,源中不存在任何分析上报端点。
互见
- requires:
first-principles-thinking—— 决定某类任务能否降档前,先用它把「这个任务真正需要的能力」拆清楚,避免按直觉乱归类。 - related:
prompt-template-designer—— 路由到弱档位时,配套收紧提示词模板往往能补回质量、把降档做实。
采编自 sickn33/antigravity-awesome-skills(源 CodeShuX/tokenwise,MIT)。