AI教程我们把 Claude Code 的后端 Token 花费砍掉了 2.8 倍
模型越强,账单越贵?这篇用真实对比实验,讲清楚 Claude Code 在 Supabase 和 InsForge 上构建同一个 DocuRAG 应用时,为何会出现 2.8 倍的 Token 差距,以及你可以立刻复用的「后端上下文工程」思路。
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AI教程模型越强,账单越贵?这篇用真实对比实验,讲清楚 Claude Code 在 Supabase 和 InsForge 上构建同一个 DocuRAG 应用时,为何会出现 2.8 倍的 Token 差距,以及你可以立刻复用的「后端上下文工程」思路。
AI教程2025年7月18日 - 纪一超(Peak Ji) 在Manus项目启动之初,我和团队面临一个关键抉择:是基于开源基础模型训练一个端到端的智能代理,还是利用前沿模型的上下文学习能力构建代理? 回顾我在自然语言处理领域的早期经历,那时我们没有这样的选择。七年前的BERT时代,模型必须经过微调和评估才能迁移到新任务,每次迭代往往耗时数周,且模型规模远小于现今的大型语言模型。对于快速发展的应用,尤其是产
AI教程AI代理的上下文工程 (点击上方图片观看本课视频) 理解你所构建的AI代理应用的复杂性,是打造可靠代理的关键。我们需要构建能够有效管理信息、满足复杂需求的AI代理,这远超简单的提示工程。 本课将介绍什么是上下文工程及其在构建AI代理中的作用。 课程内容 介绍上下文工程及其与提示工程的区别。 分享有效上下文工程的策略,包括如何编写、选择、压缩和隔离信息。 解析常见的上下文失败及其解决方法。 学习目标
AI教程同样是用 Claude Code 搭建 DocuRAG,换一套“后端上下文工程”思路,令牌从 1040 万直接降到 370 万,成本差了 3 倍不止。关键不在模型,而在你怎么把后端状态、文档和错误暴露给代理。