CodeBuddy Token飙升主因是隐性上下文冗余，关闭「保留完整聊天历史」可降本30%～50%，配合精准注入项目描述文件、分步限定请求范围及启用本地缓存压缩，能显著优化Token消耗。
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CodeBuddy日常编码中Token账单突然飙升，不是你问多了，而是系统每轮都替你扛着一整车背景信息在跑——项目文档、技能定义、历史对话、代码文件全被原样塞进请求里，用户那句提问只占0.1K，却要为100K+的隐性上下文买单。
立刻见效：关掉自动携带历史会话
打开CodeBuddy设置 → 进入「Agent行为」页 → 关闭「保留完整聊天历史」开关。【关闭后新会话不再继承旧对话，Token直降30%～50%】
这一步操作起来很简单，直接拖动开关就行。但很多人误以为“AI记得更久=更聪明”，其实它只是把所有过往消息重复打包发送，成本翻倍而效果不增。
精准注入：用项目描述文件替代手动粘贴
方法一：在项目根目录新建.codebuddy/rules/project-overview.md，写入三段内容——技术栈（如Vue3 + Pinia + Vite）、关键路径（src/views/UserProfile.vue是主入口）、禁止事项（不许改package.json依赖）。
方法二：在CodeBuddy插件设置中启用「规则自动加载」，并指定该文件路径。保存后重启会话，AI启动即读取，无需再复制粘贴整个src目录。
注意：文件名必须带.md后缀，且不能放在子目录下——CodeBuddy只识别.codebuddy/rules/下的顶层Markdown文件。
压缩上下文：分步执行+限定范围
第一步：遇到报错时，不要直接粘贴整页日志。只复制错误堆栈最上面3行 + 报错文件名（如TypeError: Cannot read property 'id' of null at UserProfile.vue:42）。
第二步：指令中明确限定作用域。例如不说“帮我修复这个组件”，而说“只修改src/components/UserCard.vue第28–35行，保持props签名不变”。
通过本地 Codex 或 OpenClaw OAuth 凭证直接调用 ChatGPT/Codex Responses 的 image_generation 工具来生成或编辑光栅图像，然后保存
第三步：复杂任务拆成原子操作。先让AI输出接口定义 → 确认后再生成实现 → 最后单独请求单元测试。每次请求控制在2048 Token内，避免触发自动扩窗机制。
这三步做完，单次请求输入Token通常能压到原始量的1/3以下。CodeBuddy对超长上下文会强制截断，导致AI漏看关键约束，反而引发重试循环——这才是真正烧钱的黑洞。
启用本地缓存与压缩功能
进入CodeBuddy CLI配置目录：mkdir -p .codex → 创建.codex/config.yaml → 写入以下两行：
context_compression: true
prompt_cache_enabled: true
保存后执行codebuddy config reload。这两项开启后，重复指令缓存命中率可达90%，接近上下文上限时自动精简冗余代码块。
缓存失效条件很苛刻：哪怕你在历史消息里多加一个空格，整个缓存链就断裂。所以日常编辑中尽量不动旧消息，新需求另起会话。
