📖 省 Token 系列（共四篇）：第一篇 為什麼你的 AI 越聊越笨 · 第二篇 能用算盤就別開超級電腦 · 第三篇（本篇）· 第四篇 我幫 AI 裝了一個省錢儀表板

前兩篇都還停在「人人可用」的層次。從這篇開始，我帶你看我電腦裡那套被我折騰到很細的設定。

先說背景。我除了在手機上用 AI 聊天，更常用的是一個叫 Claude Code 的工具：它跑在電腦的終端機裡，可以直接讀我的檔案、改我的筆記、幫我自動化一堆事。你可以把它想成「一個住在我電腦裡、能動手做事的 AI 助理」。

正因為它能做的事多、跑的次數多（一個任務動輒呼叫 AI 幾十上百次），省 token 在這裡的回報會被放大很多倍。而省 token 的第一原則，跟整理書桌一模一樣：

桌面上只放現在用得到的東西，其他都收進抽屜。

常駐稅：有一種成本，你每一句話都在付

我有一個檔案叫 CLAUDE.md，裡面寫著我給 AI 的長期規則：筆記要用什麼格式、哪些資料夾不要碰、我的偏好是什麼。

這個檔案有個特性：它在每次開工的最一開始就被載入，而且整段工作過程都常駐在 AI 眼前，不會被收走。

意思是，如果這個檔案有 5000 個 token，那麼無論我今天只問兩句、還是聊兩百句，每一句的背後都在重複付這 5000 個 token 的錢。

我把它叫做「常駐稅」。每一行都是稅。

所以我刻意把它壓在 95 行左右，只留真正穩定不變、非寫不可的規則。會議記錄、設計過程、長篇說明，全部移到別的地方，要用的時候才叫出來。

順帶一提，這些「只給 AI 看」的設定檔，我一律用英文寫。因為中文在 token 計算上比較貴（同樣意思的中文通常比英文吃更多 token），而給人看的筆記我才用中文。給 AI 的省錢，給人的好讀，各得其所。

抽屜：讓記憶分層，不要全攤在桌上

我給 AI 做了一套記憶系統，但重點不是「記越多越好」，而是分層：

  • 真正天天用到的，放在最上層，每次開工自動載入。
  • 偶爾才用的，收進抽屜，需要時才拉出來。
  • 很久沒碰的，直接封存。

我還做了一個「使用熱度」的計分：常被讀到的記憶分數高、留在桌上；冷掉的自動往下沉。這樣桌面永遠只有當下最相關的那幾張紙。

道理跟上一篇的算盤一樣：這套熱度排序是用程式算的，不勞駕 AI。

這對手機聊天版的人也有啟發：ChatGPT 的「記憶」和「自訂指令」功能不是免費魔法，它是每次對話前自動幫你貼上去的隱形內容，一樣佔空間、一樣每句重算。所以記憶要精簡，不是塞越多越好。

一個幾乎免費的大絕招：讓 AI「記得」上一次讀過什麼

這招叫 prompt caching（提示快取），是 Claude 官方內建的機制，也是我覺得最值得讓更多人知道的一個。

原理是這樣：如果你這次送的內容，開頭一大段跟上次一模一樣（例如那份常駐的設定檔、那份長文件），系統就不必重算，直接從快取裡讀。而快取讀取的價錢，只要正常價的十分之一（省大約 90%）。

但它有一個很容易踩的雷：它是從頭開始比對的。只要開頭有任何一個字變了，後面整段快取就全部失效、重新計費。

最常見的踩雷，就是有人在那份常駐設定檔的開頭塞了一個「現在時間」之類每次都會變的東西。結果每一次都因為那行時間不同，整份快取作廢，白白多付十倍的錢還不自知。

所以我的設定檔開頭永遠是穩定不變的內容，把會變動的東西通通往後挪。這一個小細節，省下的錢非常可觀。

兩個我自己掛上去的小機關

因為 Claude Code 允許我寫一些「攔截器」，在 AI 動作前後自動處理事情，我掛了兩個我很喜歡的：

機關一：成功的指令，不要囉嗦回報。 每次 AI 跑完一個指令（例如存檔、搬檔案），那個指令常常會吐一大串「我做了什麼什麼」的訊息。如果成功了，我根本不需要看這些廢話。所以我設了一個攔截器：指令成功時，把它那串輸出直接丟掉，只有出錯時才讓訊息留下來。 桌面瞬間清爽，token 也省了。

機關二：不准把 PDF 圖片直接丟給 AI 看。 呼應上一篇，我寫了一個攔截器，直接擋下「把 PDF 頁面當圖片送給 AI」這個動作，強制它先走本地的文字抽取。把貴的路堵死，它就只能走便宜的路。

收尾：乾淨，就是省

這一篇的所有招數，其實就一句話：讓 AI 的工作桌只放當下需要的東西。

  • 設定檔精簡，因為它是每句都要付的常駐稅。
  • 記憶分層，常用的在桌上，冷的收抽屜。
  • 善用快取，讓重複的內容只算十分之一的錢。
  • 成功的雜訊直接丟掉，別讓它佔位子。

桌面乾淨，不只省錢，AI 也答得更準（還記得第一篇的「越塞越笨」嗎？同一個道理）。

下一篇是這個系列的最後一篇，也是我覺得最好玩的：我怎麼幫 AI 挑對等級的腦袋，還幫自己裝了一個會跳出來提醒我「你今天燒太快了」的省錢儀表板。

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參考資料