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cc-cost-engineering
AI Agent 成本工程 — 基於 Claude Code 的成本追蹤、prompt cache 最佳化、token 預算控制逆向分析。Use when: 優化 token 消耗、設計成本控制機制、分析 cache 效率、選擇模型配置。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
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AI Agent 成本工程 — 基於 Claude Code 的成本追蹤、prompt cache 最佳化、token 預算控制逆向分析。Use when: 優化 token 消耗、設計成本控制機制、分析 cache 效率、選擇模型配置。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
SOC 職業分類に基づく
Use when writing, reviewing, or deciding what to post on Threads. Also triggers when planning post-viral strategy or checking posting timing. Runs pre-publish checks based on Meta algorithm patents.
Use when predicting Threads post performance, analyzing post history patterns, estimating engagement ceiling for a draft, or deciding what content type to write next. Works with or without personal data — uses darkseoking benchmark as fallback.
Claude Code 專案配置審計。觸發:review/優化 CLAUDE.md、skills、settings、定期清洗累積內容、新專案上線前檢查。
Agent 配置設計指南 — 基於 Claude Code 6 個 built-in agent 的逆向分析。Use when: 設計新 agent、優化現有 agent prompt、決定工具/模型配置、撰寫 dispatch prompt。
Harness Engineering 設計模式 — 基於 Claude Code 原始碼逆向分析的 12 條可遷移原則。Use when: 設計 agent 系統架構、實作 tool orchestration、設計 context 管理策略、建構 agent loop。
System Prompt 工程 — 基於 Claude Code 914 行系統提示詞的逆向分析。Use when: 撰寫 system prompt、設計 prompt 動態組裝、最佳化 prompt cache 效率、撰寫安全指令。
| name | cc-cost-engineering |
| description | AI Agent 成本工程 — 基於 Claude Code 的成本追蹤、prompt cache 最佳化、token 預算控制逆向分析。Use when: 優化 token 消耗、設計成本控制機制、分析 cache 效率、選擇模型配置。 |
| version | 202603 |
| context | fork |
基於 Claude Code v2.1.88 的成本控制機制逆向分析。
| 模型 | Input/MTok | Output/MTok | 相對成本 |
|---|---|---|---|
| Haiku 3.5 | $0.80 | $4.00 | 1x |
| Sonnet 4.6 | $3.00 | $15.00 | 3.75x |
| Opus 4.6 | $15.00 | $75.00 | 18.75x |
| Opus 4.6 Fast | $30.00 | $150.00 | 37.5x |
Cached tokens 便宜 75-90%。 這是 Claude Code 整個架構圍繞 cache 設計的原因。
// Claude Code 的 cost-tracker.ts 核心邏輯
function addToTotalSessionCost(inputTokens, outputTokens, model, speed) {
const costPerInputToken = MODEL_COSTS[model]?.input ?? UNKNOWN_FALLBACK
const cost = inputTokens * costPerInputToken + outputTokens * costPerOutputToken
sessionCost += cost
// 支援 advisor 模型遞迴計費、Fast Mode OTEL 標記
}
實作要點:
| # | 原因 | 影響 | 防禦 |
|---|---|---|---|
| 1 | System prompt 內容變化 | 全 bust | 靜態/動態邊界 |
| 2 | Tool schema 變化 | 全 bust | 不排序工具陣列 |
| 3 | MCP 工具動態載入 | 部分 bust | Deferred loading |
| 4 | Agent list 變化 | 全 bust | 移到 attachment |
| 5 | currentDate 跨日 | 全 bust | 已知缺陷,應移到 dynamic zone |
| 6 | Compaction 改寫訊息 | 全 bust | 不可避免,但可用 fork 繼承 |
| 7 | Feature flag 切換 | 全 bust | Sticky Latch |
| 8 | Beta header 變化 | Server-side bust | Latch 機制 |
| 9 | 版本更新 | 全 bust | 不可避免 |
| 10 | Permission mode 變化 | Tool schema bust | 避免 mid-session 切換 |
| 11 | Plugin/MCP 重載 | Tool bust | 避免 /reload-plugins |
| 12 | 使用者切換 cwd | env_info bust | 固定工作目錄 |
| 坑 | 成本影響 | 避法 |
|---|---|---|
| Auto Mode + Max 訂閱 | 每次工具操作用 Opus 分類,佔 15-28% | 關 Auto Mode 或改手動 |
| Agent SDK 的 file modification injection | 每輪吃 5-15% context | 用 CLI;或壓短 session |
| 跨午夜長 session | 整段 cache 全滅 | 午夜前結束 |
| 頻繁開關 session | 每次 max_tokens:1 探測 | 用長 session + /compact |
| 裝太多 MCP server | 每輪注入不快取指令 | 只裝需要的 |
| 工作中切目錄 | env_info bust cache | 固定目錄,用絕對路徑 |
| 大量改檔後繼續對話 | file modification diff 每輪注入 | 改完 /compact 或開新 session |
| Resume 舊 session | stale check 必觸發 | 不 resume,開新的 |
1. API countTokens(精確,需 API call)
2. Haiku fallback(近似,便宜)
3. length / 4(粗估,免費)
JSON 用 bytes / 2;圖片/PDF 固定 2000 tokens
NO_TOOLS_PREAMBLE 解決 Sonnet 4.6 壓縮時 2.79% 誤呼叫工具詳見 references/cache-break-causes.md 和 references/cost-matrix.md。