池建强(@sagacity):1M 上下文时代，使用 Coding Agent 省钱计划 https://t.co/tO29LXqMxY 先说结论，怎么省钱呢，其实就是做好会话管理。、 1M 上下文是什么意思？就是在一次会话（session）里，模型能看见的大概 100 万个 token。最近发布的 GPT-5.5、Claude 4.6/4.7、Qwen 3.6-Plus、DeepSeek V4 等等都是原生支持 1M 上下文，这里面有几个关键的概念：第一，在 Claude Code 这类 Coding Agent 里，上下文不是一句两句对话，而是一个大杂烩：系统提示词、长期记忆、调用过的工具、工具的输出、读过的代码文件、终端日志、以及你给它的各种指令，统统都会塞进去。模型每回答一次，都是在这一大坨信息里“分配注意力”，决定该看什么、不看什么。第二，1 百万意味着什么？以前咱们都用 8K、32K、200K 这种上下文窗口，现在是 1M token，像什么呢？原来你桌上摊几份文件几本书就满了，现在你有了一个很大的仓库，全部代码库、长日志、好几轮调试过程，都可以同时装进去，模型一眼看穿，这就是所谓“1M 上下文时代”。但仓库再大，有两个本质没变：1、大模型会被噪音干扰；2、你的钱会随着大量 Token 流失，达到一种花 Token 如流水的感脚。很多人用硅谷的顶级模型，没跟人家寒暄几句呢， 5 小时的额度已经用得干干净净，这真是人生最大的悲剧：任务没做完，Token 花完 liao……

2026.04.29 08:53

1M 上下文时代，使用 Coding Agent 省钱计划先说结论，怎么省钱呢，其实就是做好会话管理。、 1M 上下文是什么意思？就是在一次会话（session）里，模型能看见的大概 100 万个 token。最近发布的 GPT-5.5、Claude 4.6/4.7、Qwen 3.6-Plus、DeepSeek V4 等等都是原生支持 1M 上下文，这里面有几个关键的概念：第一，在 Claude Code 这类 Coding Agent 里，上下文不是一句两句对话，而是一个大杂烩：系统提示词、长期记忆、调用过的工具、工具的输出、读过的代码文件、终端日志、以及你给它的各种指令，统统都会塞进去。模型每回答一次，都是在这一大坨信息里“分配注意力”，决定该看什么、不看什么。第二，1 百万意味着什么？以前咱们都用 8K、32K、200K 这种上下文窗口，现在是 1M token，像什么呢？原来你桌上摊几份文件几本书就满了，现在你有了一个很大的仓库，全部代码库、长日志、好几轮调试过程，都可以同时装进去，模型一眼看穿，这就是所谓“1M 上下文时代”。但仓库再大，有两个本质没变：1、大模型会被噪音干扰；2、你的钱会随着大量 Token 流失，达到一种花 Token 如流水的感脚。很多人用硅谷的顶级模型，没跟人家寒暄几句呢， 5 小时的额度已经用得干干净净，这真是人生最大的悲剧：任务没做完，Token 花完 liao……

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