如何免费将 Codex 每日 Token 从 2.45 亿降至 2800 万（且保持速度不变）

在 Codex 的推广活动结束、真正的配额生效后，我发现自己以更快的速度消耗着每日的 Codex 用量。

于是，我找到了一套方法，在不影响速度的前提下，减少了我的 Token 消耗。

第一天：2.45 亿个 Token

采用这套系统后的第二天：2800 万个 Token

以下就是我的具体改动：

第一步：绝不输入原始数据，先进行预压缩

Codex 不需要你每次交互都提供 40MB 的交易日志、超大的市场数据转储或完整的代码仓库。我现在会让它先生成一次性的辅助脚本，用来创建“关键信息图谱”：

• compact_logs.py → 按时间戳/交易品种/关键词进行过滤，只输出排名靠前的异常项
• summarize_data.py → 提取相关列、行数、样本和关键统计信息
• repo_map.py → 构建一份清晰的概览，包含入口点、配置、核心流程（跳过 venv、node_modules、builds 等目录）

向它输入 200-500 个 Token 的精炼洞察，而不是 1 万多个 Token 的噪声。

一次构建，反复使用。

第二步：严格限制每条命令的输出

默认输出是灾难性的：

• git status
• ls -la
• cat file
• python script. py

这些会瞬间撑爆上下文。

我现在会在每条指令中都内置限制：

1head -n 50, tail -n 50, grep "ERROR" | head -n 30
2
3将完整结果写入临时文件，仅检查特定范围
4
5在所有命令后添加 --limit 100 标志

第三步：构建一个活的手递交接文件（你的项目中枢）

不要再让 Agent 每次会话都重新探索一切。

我维护着一个精简的 HANDOFF.md（低于 1k 个 Token），其中包含：

• 当前目标及成功指标
• 关键文件及近期决策
• 已运行的命令及结果
• 已知问题及“无需重读”列表
• 下一步计划

每条会话结束时执行：“将当前发现压缩进 HANDOFF.md，删掉死胡同，只保留可操作的事实。”

第四步：明确的“禁止”指令能节省大量 Token

Agent 容易跑偏，所以我设定了硬性边界：

• “跳过 node_modules、.venv、dist、logs/archive、生成的文件以及所有缓存目录”
• “打开任何新文件之前先进行总结”
• “除非我明确要求，否则绝不粘贴完整源代码”
• “仅检查当前任务所需的文件”

将这些写入你的 AGENTS.md，只需一次，就能看到重复读取大幅减少。

第五步：要求提供摘要、差异对比和代码片段

糟糕的提示词：

1读取这个文件并解释它。

优秀的提示词：

1定位风控引擎的仓位计算逻辑。仅展示该函数及其上下各 3 行代码。用一个段落解释其边缘情况。

或者

1构建一份单页仓库地图：入口点、配置、主要数据流及回测命令。跳过供应商目录。

有针对性的提问 = 极小的上下文窗口

第六步：让 Codex 定期压缩自身上下文

每进行 4-5 次交互，我会输入：

1将我们的进展总结成一份简洁的交接记录。移除重复内容和失败的路径。仅保留继续工作所需的信息。

这样即使对话变长，也能保持精简。

第七步：默认关闭啰嗦模式

1保持简洁。只输出代码补丁加一句理由。除非计划有变，否则不要重复描述计划。不要废话。

仅仅这一条规则就能大幅削减输出 Token 量。

我每天都会用到的实用命令和辅助脚本

这些是我在任何项目第一天就会让 Codex 生成或直接复制粘贴使用的精确命令和脚本。

我迫使每个工具调用都必须执行的核心里限制命令：

1# 安全的文件检查
2head -n 80 somefile.py | cat
3tail -n 80 somefile.py | cat
4grep -n "KEYWORD" file.py | head -n 40
5
6# Git 避免信息洪流
7git status --porcelain | head -n 30
8git log --oneline -15
9git diff --name-only | head -n 20
10
11# 数据与日志（交易专用）
12tail -n 200 market_log.json | jq '.[-50:]' | head -n 100
13python -c "import pandas as pd; df = pd.read_csv('trades.csv'); print(df.head(20).to_string())" | head -n 150
14
15# 先写入再检查的模式
16python analyze_backtest.py > temp_results.txt 2>&1
17head -c 8000 temp_results.txt   # 为了安全设置字节上限

**

我总是先让 Codex 创建（然后我自己运行的）辅助脚本：**

• compact_logs.py → python compact_logs.py --symbol BTC --hours 24 > summary.txt
• repo_map.py → python repo_map.py > HANDOFF.md （更新大脑文件）
• scan_errors.py → python scan_errors.py --limit 30 > errors.txt
• summarize_json.py → python summarize_json.py market_snapshot.json > needle.txt

我遵循的一个杀手级 AGENTS.md 规则（对一切未知输出设置字节上限）：

1## 命令输出保护
2任何输出大小未知或可能很大的命令都必须设置字节上限。
3默认值：COMMAND 2>&1 | head -c 6000
4如果需要更多内容，则写入临时文件，我将仅检查特定范围。

我在处理数据密集型任务时反复使用的提示词模板：

1先运行 compact_logs.py 或 summarize_data.py 创建一个 <500 个 Token 的关键信息图谱。
2然后只分析该图谱。永远不要直接读取原始文件。

我的新经验法则：如果一份 50 行的摘要就够了，就别让 Codex 去读原始数据。

第一周构建的这些辅助脚本，每小时都在为我节省时间。

Token 效率不是一个模型问题，而是一个系统问题。只要掌握好上下文管理纪律，你就能在相同的配额下完成 8-10 倍的工作量。

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谢谢你 :)

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