每次寫 Codex 的教程或者使用案例，都有讀者詢問，這個(gè) Token 消耗情況怎么樣。

雖然免費(fèi)也能用 Codex，但不同的檔次 Plus、Pro 5x、Pro 20x 所包含的 Token 額度完全不同，怎么省 Token 成了這段時(shí)間以來社交媒體上的熱門話題。

之前 Claude Code 爆火的時(shí)候，有開發(fā)者設(shè)計(jì)了一款穴居人的 Skill。

在請(qǐng)求模型之前，它會(huì)自動(dòng)壓縮 prompt 和上下文，讓傳輸?shù)膬?nèi)容更短，但含義不丟。其次，它通過在本地持久化保存常用上下文或歷史對(duì)話，為 Agent 提供記憶以減少反復(fù)調(diào)用。

這些壓縮策略和優(yōu)化計(jì)劃能降低 Token 的消耗，項(xiàng)目主頁(yè)顯示可以省下 65% 的 AI 開支，目前在 GitHub 上即將達(dá)到 8 萬個(gè) Star。

最近另一個(gè)叫「馬尾辮」的項(xiàng)目在 GitHub 上開始被瘋狂下載，直接拿下了 GitHub 熱門榜單連續(xù)三周的周榜第一。

這個(gè)項(xiàng)目的介紹圖也特別有意思，在項(xiàng)目描述里寫著，

你一定認(rèn)識(shí)他，長(zhǎng)長(zhǎng)的馬尾辮，橢圓形眼鏡，在公司待的時(shí)間比版本控制系統(tǒng)的歷史還長(zhǎng)。你給他看五十行代碼；他看了看，什么也沒說，然后只用一行替換掉。

這套刻板印象不僅有點(diǎn)冒犯，給程序員看，他們大概還會(huì)表示，「女裝明明才是頂級(jí)程序員的底層邏輯」。

概括性地說，這根馬尾辮還是通過「少寫不必要的代碼」來減少 token 消耗。不過，它并非一個(gè)單純的壓縮或摘要工具，Ponytail 本身有一套 給 AI agent 的 Skill，讓 agent 在動(dòng)筆之前先判斷好，怎么用最少的 Token 可以完成這個(gè)任務(wù)。

而根據(jù)他們的測(cè)試，部分場(chǎng)景下，它能直接做到代碼量減少 80-94%，成本降低 47-77%，速度提升 3-6 倍。和其他類似工具的對(duì)比，馬尾辮要比穴居人在 Token 消耗、成本、時(shí)間和代碼行數(shù)上都要少，并且 100% 安全。

我們也把它安裝到 Codex 上體驗(yàn)了一下，發(fā)現(xiàn)在部分場(chǎng)景下，Ponytail 確實(shí)能保證在結(jié)果一致的情況下，使用更少的 Token，但也會(huì)有新的麻煩點(diǎn)。

安裝到 Codex

如果在 Codex 插件市場(chǎng)輸入「Ponytail」可以直接搜索到的話，就能直接點(diǎn)擊安裝了。

如果沒有，我們需要打開電腦終端，在命令行中輸入「codex plugin marketplace add DietrichGebert/ponytail」，等待終端顯示已經(jīng)安裝完成即可。

在 Codex 應(yīng)用內(nèi)，點(diǎn)擊插件主頁(yè)右上角的刷新按鈕，在 Personal 部分就會(huì)顯示已經(jīng)安裝好的 Ponytail。

可以看到 Ponytail 的介紹里面直接寫著「YAGNI」，即 You Aren't Gonna Need It 的縮寫，直譯過來就是「你不會(huì)需要它的」。這也是極限編程（XP）里的一條原則，核心意思是：在真正需要某個(gè)功能之前，別去實(shí)現(xiàn)它。

Ponytail 的插件內(nèi)包含了 6 個(gè) Skill，這些技能里只有第一個(gè)是真正會(huì)動(dòng)手改代碼的，其余五個(gè)都是圍繞這個(gè)理念做的檢查、記賬和展示工具。

第一個(gè)主 Skill Ponytail，開啟后強(qiáng)制走最精簡(jiǎn)路線，支持三檔強(qiáng)度：lite（輕）、full（默認(rèn)）、ultra（極端）。觸發(fā)詞包括 「ponytail」、「be lazy」、「簡(jiǎn)單點(diǎn)」、「yagni」、「少做點(diǎn)」，或者在用戶吐槽某段代碼過度設(shè)計(jì)、充斥樣板代碼、依賴過多時(shí)也會(huì)觸發(fā)。

Ponytail Review 和 Ponytail Audit 主要是看代碼的改動(dòng)以及整個(gè)倉(cāng)庫(kù)的代碼，掃描整個(gè)代碼庫(kù)，給一份排好序的清單，什么該刪、什么該簡(jiǎn)化、什么能換成標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)/原生實(shí)現(xiàn)。

Ponytail Debt 意思是技術(shù)債賬本，Ponytail 偷懶時(shí)會(huì)留下 ponytail: 注釋，標(biāo)記「這里先這么糊弄，以后再說」。這個(gè)技能可以把全代碼庫(kù)里這些注釋收集起來，整理成一份債務(wù)清單，免得那些故意留下的捷徑毀了整個(gè)項(xiàng)目。

Ponytail Gain 則是把 Ponytail 的實(shí)測(cè)效果做成一個(gè)緊湊記分牌：少寫了多少代碼、省了多少成本、快了多少，數(shù)據(jù)來自基準(zhǔn)測(cè)試的中位數(shù)。

不過技能是被動(dòng)加載的，我們必須手動(dòng)選擇使用該插件，或者在提示詞里明確說出「Ponytail」等觸發(fā)詞，模型才會(huì)判斷該用某個(gè)技能了。

因此 Ponytail 還設(shè)置了 3 個(gè)鉤子，全部信任后，能保證 ponytail 在「會(huì)話開頭、每一輪對(duì)話、以及派給子智能體時(shí)」都不掉線。

了解了 Ponytail 的基本情況，我們做了一些簡(jiǎn)單的小測(cè)試，像是實(shí)現(xiàn)同樣的提示詞任務(wù)，最后交付的成果和 Token 使用會(huì)不會(huì)有大的差別。

我們還沒有啟用鉤子，于是從插件市場(chǎng)的「在對(duì)話中試用」去開啟。最明顯的不同，就是 Ponytail 會(huì)一直問我問題，像是要做桌面鍵盤還是手機(jī)滑動(dòng)。雖然說著如果懶得選，它會(huì)按 B 開工，但事實(shí)是我們必須輸入對(duì)應(yīng)選項(xiàng)，任務(wù)才會(huì)繼續(xù)。

回答了這個(gè)問題之后，又有新的問題，要做什么樣的視覺取向。我想在 Ponytail 的技能里面，大概提到了如果要偷懶，還是要給用戶選擇，以何種形式來呈現(xiàn)最終的結(jié)果，Ponytail 自己無法決定是否真的采用極簡(jiǎn)實(shí)現(xiàn)。

最后呈現(xiàn)的效果其實(shí)差不多，使用 Ponytail 消耗的 Token 是 103815，剩余 60%，而沒有使用該插件是 109033，剩余 58%，相差并不是很大，游戲的體驗(yàn)上，也都類似，簡(jiǎn)單的 2D 風(fēng)格，三個(gè)不同的跑道，設(shè)置的障礙物都類似。

而如果是讀同一個(gè)代碼倉(cāng)庫(kù)，分別要求他們「幫我看看這個(gè)倉(cāng)庫(kù)里有些什么 bug，這個(gè)倉(cāng)庫(kù)是一個(gè)什么代碼倉(cāng)庫(kù)」。

正常情況下，Codex 在當(dāng)前的會(huì)話里面使用 243923 個(gè) Token，剩余 6%，得出的結(jié)論是

這是一個(gè)股票智能分析系統(tǒng)倉(cāng)庫(kù)：Python 后端 + FastAPI API + 多數(shù)據(jù)源行情抓取 + LLM 分析報(bào)告 + 通知推送，另外有 React Web 工作臺(tái)和 Electron 桌面端。覆蓋 A 股、港股、美股等，自選股分析、市場(chǎng)復(fù)盤、歷史報(bào)告、回測(cè)、配置管理、機(jī)器人/通知都在里面。

而診斷出的 Bug/風(fēng)險(xiǎn)有 5 個(gè)，大多是在本地部署或者云部署過程中，有裸奔風(fēng)險(xiǎn)的提醒。

在 Ponytail 的測(cè)試過程中，它的思考流程里則是很清楚地寫著「接下來我會(huì)跑最便宜的確定性檢查：先看 Python 語法和關(guān)鍵靜態(tài)錯(cuò)誤。能被機(jī)器直接抓住的 bug，優(yōu)先讓機(jī)器抓。」

Ponytail 用時(shí) 5 分鐘，得出的結(jié)論和不使用 Ponytail 插件的結(jié)果類似，掃描到的問題也有 5 個(gè)，基本和正常狀態(tài)的 Codex 一樣，同樣提到了在本地或者云端部署時(shí)，可能會(huì)有風(fēng)險(xiǎn)。

但這次 Codex 還剩余 26% 的 Token，而未使用 Ponytail 的任務(wù)里，只剩下了 6% 的上下文 Token 余量，直接省下了 52277 個(gè) Token。

所以，不同的任務(wù)，應(yīng)用 Ponytail 的效果也可能有所不同。

馬尾辮的適用場(chǎng)景有哪些

根據(jù) Ponytail 官方的測(cè)試，他們挑選了一些前端和后端任務(wù)。

比如寫一個(gè)日期選擇器、顏色選擇器、文件上傳框。普通 Agent 很可能上來就裝依賴、寫組件、加樣式、補(bǔ)狀態(tài)管理，最后一個(gè)小功能變成幾十行甚至幾百行代碼。

Ponytail 會(huì)先問一句：平臺(tái)自己有沒有？標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)有沒有？代碼庫(kù)里有沒有現(xiàn)成實(shí)現(xiàn)？

▲同樣用 Claude Code + Haiku 4.5 跑 12 個(gè)真實(shí)功能任務(wù)，不同省代碼策略相對(duì)普通 Claude Code 的表現(xiàn)。

測(cè)試的結(jié)果也顯示，Ponytail 在這些場(chǎng)景下省得最明顯。代碼行數(shù) LOC 上，日期選擇器從 baseline 的 404 行降到 23 行，顏色選擇器從 287 行降到 23 行，文件上傳從 251 行降到 95 行。

所以它適合這幾類任務(wù)：

一類是前端小功能。表單控件、設(shè)置項(xiàng)、簡(jiǎn)單交互、上傳、篩選、排序、彈窗、評(píng)分、開關(guān)、日期和顏色選擇，都容易被 Agent 重復(fù)寫一遍。

其次是已有項(xiàng)目里的局部修改。比如「加一個(gè)字段」「補(bǔ)一個(gè)校驗(yàn)」「修一個(gè)邊界情況」「把這個(gè)頁(yè)面接上已有 API」。Ponytail 會(huì)優(yōu)先讀現(xiàn)有代碼，復(fù)用項(xiàng)目里已經(jīng)存在的函數(shù)、組件和模式。

還有代碼評(píng)審和項(xiàng)目瘦身等任務(wù)。對(duì)于「從零開始做一個(gè)完整產(chǎn)品」這類任務(wù)，省 Token 或者省代碼行數(shù)未必明顯。

就像 Ponytail 采用的方式是持續(xù)的判斷，Agent 動(dòng)手前，要像爬梯子一樣，一關(guān)一關(guān)去檢查。

能不做，就跳過。代碼庫(kù)已經(jīng)有，就復(fù)用。標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)能做，就用標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)。平臺(tái)原生能做，就用平臺(tái)。已安裝依賴能做，就用依賴。一行能做，就寫一行。走到這里還不夠，再寫最小可用實(shí)現(xiàn)。

但這個(gè)判斷的過程，對(duì)于部分 LLM 來說也是一種新的負(fù)擔(dān)。也有網(wǎng)友說，代碼行數(shù)并不是越少越好，可讀性也是其中非常重要的一點(diǎn)。

也有網(wǎng)友說，用了 Ponytail 之后，實(shí)測(cè) Token 消耗回到了當(dāng)時(shí)兩倍促銷活動(dòng)的水平。

其實(shí)除了 Ponytail 和 穴居人，類似的工具還有很多，例如 Headroom 凈空，同樣是在工具輸出、日志、文件和 RAG 數(shù)據(jù)塊等上下文，到達(dá) LLM 之前對(duì)其進(jìn)行壓縮，顯示能減少 60-95% 的 Token， 并保持結(jié)果不變。

有意思的是，開發(fā) Headroom 的作者還是一位 Netflix 的工程師。

還有 RTK-AI，一個(gè)命令行 Agent 工具，專門用于在各類 AI 編程助手，如 Claude Code、Cursor、Copilot 等，自動(dòng)把命令的輸出壓縮 60%~90%，從而大幅減少發(fā)送給大模型的 token 數(shù)量，實(shí)現(xiàn)省錢的同時(shí)還能提高響應(yīng)速度。

這些工具表面上是在幫用戶省 Token，背后其實(shí)是在教 Agent 學(xué)會(huì)克制。

過去一年，大家討論更多的是怎么讓 Agent 做得更多：更長(zhǎng)的上下文、更復(fù)雜的規(guī)劃、更強(qiáng)的工具調(diào)用能力。于是 Agent 逐漸養(yǎng)成了一種習(xí)慣——遇到問題先開干，先生成，再修改，最后補(bǔ)丁摞補(bǔ)丁。

但隨著 Token 開始成為真實(shí)成本，另一條路線也開始出現(xiàn)：哪些步驟其實(shí)可以跳過，哪些代碼其實(shí)已經(jīng)存在，哪些工作其實(shí)沒必要重復(fù)完成。

對(duì)于人類程序員來說，這并不是什么新理念。優(yōu)秀工程師最大的價(jià)值，大多數(shù)時(shí)候體現(xiàn)在他的判斷力上，知道怎么寫出最優(yōu)美的代碼。

如今，這種判斷力也開始被封裝成各種 Skill 和工作流，成為 Agent 學(xué)習(xí)的新內(nèi)容。

以往 Claude Code 和 Codex 是最擅長(zhǎng)從社區(qū)找各種 idea 然后打包成自己的產(chǎn)品，之前的做夢(mèng)機(jī)制、桌面寵物等功能都是先有個(gè)人開發(fā)者做出來類似的小玩意，然后被 Claude Code 復(fù)制過去。

但現(xiàn)在這種省 Token 的機(jī)制，恐怕 Codex/Claude Code 那邊是只想等著你充錢，免費(fèi)不夠，請(qǐng)開 Plus，Plus 不夠，請(qǐng)開 Pro，Pro 還不夠，請(qǐng)買點(diǎn)數(shù)。