hashgraph-online Cost-Aware LLM Pipeline Skill
成本感知 LLM 管道，根据任务复杂度选择合适模型，管理上下文预算。
何时激活
- 需要优化模型选择以控制成本
- 需要管理上下文使用预算
- 需要为不同复杂度任务选择合适模型
- 需要在长会话中避免上下文溢出
模型选择策略
Haiku (轻量级)
使用场景:
- 简单任务：语法修正、格式化、小改动
- 频繁调用：grep、glob、文件探索
- 工具调用规划
成本: ~$0.001/1K tokens
Sonnet (主开发)
使用场景:
- 主要开发工作
- 复杂编码任务
- 多文件重构
- 代码审查
成本: ~$0.01/1K tokens
Opus (深度推理)
使用场景:
- 复杂架构决策
- 深度推理任务
- 新技术调研
- 关键问题调试
成本: ~$0.05/1K tokens
上下文预算管理
预算规则
| 上下文位置 | 可用空间 | 建议 |
|---|---|---|
| 前 20% | 宽松 | 探索、研究、讨论 |
| 中间 60% | 谨慎 | 核心实现、详细代码 |
| 最后 20% | 压缩 | 整理、总结、收尾 |
避免的错误
- ❌ 在上下文最后 10% 做大型重构
- ❌ 在低上下文空间启动复杂任务
- ❌ 用 Opus 处理 Haiku 就能完成的任务
正确做法
- ✅ 在上下文中间启动复杂任务
- ✅ 在低空间使用 Haiku 做简单任务
- ✅ 定期压缩上下文避免溢出
任务复杂度分级
L1: 简单（用 Haiku）
- 语法修正
- 文件格式化
- 简单搜索替换
- README 更新
L2: 中等（用 Sonnet）
- 函数实现
- 单元测试编写
- 代码审查
- Bug 修复
L3: 复杂（用 Sonnet 或 Opus）
- 多文件重构
- 架构设计
- 复杂调试
- 新模块设计
L4: 深度（用 Opus）
- ADR 编写
- 架构决策
- 性能优化
- 跨系统设计
成本优化技巧
1. 批处理相似任务
# 不好：多次调用，每次都加载上下文
/edit file1.ts
/edit file2.ts
/edit file3.ts
# 好：一次调用处理多个文件
/multi-edit file1.ts file2.ts file3.ts
2. 使用上下文压缩
长会话后运行: /compact
保留决策和结论，丢弃中间追踪
3. 选择正确模型
# 不好的做法
用 Opus 写 README
# 好的做法
用 Haiku 写 README
用 Sonnet 实现核心逻辑
用 Opus 做架构决策
与其他 Skills 的关系
| Skill | 关系 |
|---|---|
| Strategic Compact | 提供上下文压缩以保持低使用率 |
| Continuous Learning | 从成本数据中学习优化模型选择 |
| Memory Persistence | 保存会话摘要以支持上下文重建 |
命令接入
/cost-estimate <task>- 估算任务成本/model-select <complexity>- 建议模型选择/context-budget- 显示当前上下文预算
Source: hashgraph-online/awesome-codex-plugins → plugins/Colin4k1024/tsp/skills/cost-aware-llm-pipeline/SKILL.md