用 Opus 5.5 全自主做视频一晚烧掉周额度 40% 的复盘
两个全自主做视频的 Session 派出 228 个 Sub Agent,作者拆解缓存读写为何吃掉 91% 成本,并给出 AGENTS.md 优化方案。

Opus 5.5 一晚上烧掉周用量的 40%,仔细研究发现不是模型不耐用,根源出在 Sub Agent 反复写缓存。 对照了一下,之前拼死拼活 6 天才用掉 60%,昨天一个晚上,两个全自主做视频的 Session,派出 228 个 Sub Agent,占了整晚用量的 84%。 如果折成 API 用量,主会话占了 $99,而 Sub Agent 占了 $527(顺手证明 Max 20x,确实满打满算大约 $6000/月)。 比较神奇的是,钱没花在产出上,输出 token 只占了 5%。 真正贵的是这两项: 1. 缓存读取 49%。每个 Sub Agent 带着 11–14 万 token 上下文,跑了 25–40 轮; 2. 缓存写入 42%,主会话缓存有效期 1 小时,Sub Agent 只有 5 分钟,几乎每开一个就重写了一遍。 再往下看,这些 Sub Agent 都在做审查:画面、稿子、成片,还要复审。我给的规则是每阶段独立审查、最多 4 轮,一个会话同时做 5 期,阶段 × 期数 × 轮数,用量就爆炸了。 于是对症下药,优化了一下 AGENTS.md,预计能省到 80%: 1. 审查换成 Sonnet 5.5,effort 调到 low 2. 每阶段最多 2 轮,只有改过严重问题才复审 3. 不逐帧审,每节一张图 4. 一期一个 Session,不在一个会话里开多期 你有哪些好用的 token 优化技巧?欢迎分享出来👏
这条是引用着另一条写的:x.com/wquguru/status/2106041666922783181