本以为他要吐槽扎克伯格管理水平不行，结果却话锋一转："现在大家都疯了一样在烧Token。"

除了 /usage，Claude Code 还有几个命令也能帮你盯着消耗，比如 /goal 不带参数可以看到当前任务跑了多少轮、花了多少 token，/work...

第三，长度偏置会更显性。compute_grpo_outcome_advantage()把 outcome reward 的相对 scalar 乘到每个 val...

官方 release notes 里给出的结果很直接：标准 eval 下 token 消耗大约降 50%，执行速度大约提升 2 倍。

很多人在使用大模型时有个根深蒂固的认知：“对话太长了，Token消耗太大，我新开一个窗口吧。”这个操作看似合理——清空历史=减少输入Token=省钱。但现实往往...

如果你正在频繁调用大模型API，你一定对“Token消耗”这件事又爱又恨——爱的是它让智能触手可及，恨的是它像水流一样悄无声息地溜走。

今天一早，我的微信技术群和几个核心开发者社区就彻底炸开了锅。所有人都在疯传同一张截图——2026年6月29日，DeepSeek 官方毫无预警地再次发布了全新的 ...

第一类是 autoregressive drafter，也就是草稿模型自己也按顺序一个 token 一个 token 地生成。这样做的好处是，后面的 token...

最近这一个月，AI圈的更新密度有点夸张，朋友圈和技术社区里几乎每天都有新模型刷屏。但如果只是看热闹，很容易被参数和跑分淹没，找不到真正值得花时间研究的点。整理了...

2026 年，大模型应用正在进入降本周期。过去，企业做 AI 应用时，最关心的是模型能力。回答是否准确、生成是否自然、是否支持多轮对话、是否能接入知识库，是早期...

2026 年，大模型应用正在从“能不能用”进入“稳不稳定”的新阶段。过去，企业关注大模型应用时，更多看重模型效果，例如回答是否准确、生成速度是否够快、是否能接入...

这和 speculative decoding 的实现思路有点像。一般来说，生成 N 个 token 需要大模型跑 N 次；speculative decodi...

模型推理需计算每个token和其他token的关系，因此上下文越长，计算负担越重，token消耗越多。同样一个问题，没有头尾的丢给Agent，消耗不了几个tok...

Fireworks AI的联合创始人兼CTO、PyTorch核心维护者Dmytro Dzhulgakov将整篇论文梳理成了10个概念，从最底层的GPU访存特性讲...

回应丹耀/锋点单的「Token 节省」话题。端午篇先开了个头，这里给完整版——从真实账单出发，拆解 7 个可操作的工程化降本手段，不讲玄学，只讲落地。

6月，Coinbase CEO Brian Armstrong 对外公开了一套公司内部的AI成本优化方案，直接晒出了过去三年的AI支出与Token用量对比图。

用vLLM部署推理模型，长序列推理时频繁爆显存。于是给服务加了KV缓存压缩策略，淘汰90%的非重要缓存token，重启后显存占用几乎没变，还是会在相近的序列长度...

如果你每天跟 Claude Code 或 Cursor 打交道，大概对一件事深有体会：token 烧得比想象中快。