Codex 一键省 Token 大法，亲测有效

每次写 Codex 的教程或者使用案例，都有读者询问，这个 Token 消耗情况怎么样。

虽然免费也能用 Codex，但不同的档次 Plus、Pro 5x、Pro 20x 所包含的 Token 额度完全不同，怎么省 Token 成了这段时间以来社交媒体上的热门话题。

之前 Claude Code 爆火的时候，有开发者设计了一款穴居人的 Skill。

在请求模型之前，它会自动压缩 prompt 和上下文，让传输的内容更短，但含义不丢。其次，它通过在本地持久化保存常用上下文或历史对话，为 Agent 提供记忆以减少反复调用。

这些压缩策略和优化计划能降低 Token 的消耗，项目主页显示可以省下 65% 的 AI 开支，目前在 GitHub 上即将达到 8 万个 Star。

最近另一个叫「马尾辫」的项目在 GitHub 上开始被疯狂下载，直接拿下了 GitHub 热门榜单连续三周的周榜第一。

这个项目的介绍图也特别有意思，在项目描述里写着，

你一定认识他，长长的马尾辫，椭圆形眼镜，在公司待的时间比版本控制系统的历史还长。你给他看五十行代码；他看了看，什么也没说，然后只用一行替换掉。

这套刻板印象不仅有点冒犯，给程序员看，他们大概还会表示，「女装明明才是顶级程序员的底层逻辑」。

概括性地说，这根马尾辫还是通过「少写不必要的代码」来减少 token 消耗。不过，它并非一个单纯的压缩或摘要工具，P

onytail 本身有一套 给 AI agent 的 Skill，让 agent 在动笔之前先判断好，怎么用最少的 Token 可以完成这个任务。

而根据他们的测试，部分场景下，它能直接做到代码量减少 80-94%，成本降低 47-77%，速度提升 3-6 倍。和其他类似工具的对比，马尾辫要比穴居人在 Token 消耗、成本、时间和代码行数上都要少，并且 100% 安全。

我们也把它安装到 Codex 上体验了一下，发现在部分场景下，Ponytail 确实能保证在结果一致的情况下，使用更少的 Token，但也会有新的麻烦点。

安装到 Codex

如果在 Codex 插件市场输入「Ponytail」可以直接搜索到的话，就能直接点击安装了。

如果没有，我们需要打开电脑终端，在命令行中输入「codex plugin marketplace add DietrichGebert/ponytail」，等待终端显示已经安装完成即可。

在 Codex 应用内，点击插件主页右上角的刷新按钮，在 Personal 部分就会显示已经安装好的 Ponytail。

可以看到 Ponytail 的介绍里面直接写着「YAGNI」，即 You Aren't Gonna Need It 的缩写，直译过来就是「你不会需要它的」。这也是极限编程（XP）里的一条原则，核心意思是：在真正需要某个功能之前，别去实现它。

Ponytail 的插件内包含了 6 个 Skill，这些技能里只有第一个是真正会动手改代码的，其余五个都是围绕这个理念做的检查、记账和展示工具。

第一个主 Skill Ponytail，开启后强制走最精简路线，支持三档强度：lite（轻）、full（默认）、ultra（极端）。触发词包括 「ponytail」、「be lazy」、「简单点」、「yagni」、「少做点」，或者在用户吐槽某段代码过度设计、充斥样板代码、依赖过多时也会触发。

Ponytail Review 和 Ponytail Audit 主要是看代码的改动以及整个仓库的代码，扫描整个代码库，给一份排好序的清单，什么该删、什么该简化、什么能换成标准库/原生实现。

Ponytail Debt 意思是技术债账本，Ponytail 偷懒时会留下 ponytail: 注释，标记「这里先这么糊弄，以后再说」。这个技能可以把全代码库里这些注释收集起来，整理成一份债务清单，免得那些故意留下的捷径毁了整个项目。

Ponytail Gain 则是把 Ponytail 的实测效果做成一个紧凑记分牌：少写了多少代码、省了多少成本、快了多少，数据来自基准测试的中位数。

不过技能是被动加载的，我们必须手动选择使用该插件，或者在提示词里明确说出「Ponytail」等触发词，模型才会判断该用某个技能了。

因此 Ponytail 还设置了 3 个钩子，全部信任后，能保证 ponytail 在「会话开头、每一轮对话、以及派给子智能体时」都不掉线。

了解了 Ponytail 的基本情况，我们做了一些简单的小测试，像是实现同样的提示词任务，最后交付的成果和 Token 使用会不会有大的差别。

我们还没有启用钩子，于是从插件市场的「在对话中试用」去开启。最明显的不同，就是 Ponytail 会一直问我问题，像是要做桌面键盘还是手机滑动。虽然说着如果懒得选，它会按 B 开工，但事实是我们必须输入对应选项，任务才会继续。

回答了这个问题之后，又有新的问题，要做什么样的视觉取向。我想在 Ponytail 的技能里面，大概提到了如果要偷懒，还是要给用户选择，以何种形式来呈现最终的结果，Ponytail 自己无法决定是否真的采用极简实现。

最后呈现的效果其实差不多，使用 Ponytail 消耗的 Token 是 103815，剩余 60%，而没有使用该插件是 109033，剩余 58%，相差并不是很大，游戏的体验上，也都类似，简单的 2D 风格，三个不同的跑道，设置的障碍物都类似。

而如果是读同一个代码仓库，分别要求他们「帮我看看这个仓库里有些什么 bug，这个仓库是一个什么代码仓库」。

正常情况下，Codex 在当前的会话里面使用 243923 个 Token，剩余 6%，得出的结论是

这是一个股票智能分析系统仓库：Python 后端 + FastAPI API + 多数据源行情抓取 + LLM 分析报告 + 通知推送，另外有 React Web 工作台和 Electron 桌面端。覆盖 A 股、港股、美股等，自选股分析、市场复盘、历史报告、回测、配置管理、机器人/通知都在里面。

而诊断出的 Bug/风险有 5 个，大多是在本地部署或者云部署过程中，有裸奔风险的提醒。

在 Ponytail 的测试过程中，它的思考流程里则是很清楚地写着「接下来我会跑最便宜的确定性检查：先看 Python 语法和关键静态错误。能被机器直接抓住的 bug，优先让机器抓。」

Ponytail 用时 5 分钟，得出的结论和不使用 Ponytail 插件的结果类似，扫描到的问题也有 5 个，基本和正常状态的 Codex 一样，同样提到了在本地或者云端部署时，可能会有风险。

但这次 Codex 还剩余 26% 的 Token，而未使用 Ponytail 的任务里，只剩下了 6% 的上下文 Token 余量，直接省下了 52277 个 Token。

所以，不同的任务，应用 Ponytail 的效果也可能有所不同。

马尾辫的适用场景有哪些

根据 Ponytail 官方的测试，他们挑选了一些前端和后端任务。

比如写一个日期选择器、颜色选择器、文件上传框。普通 Agent 很可能上来就装依赖、写组件、加样式、补状态管理，最后一个小功能变成几十行甚至几百行代码。

Ponytail 会先问一句：平台自己有没有？标准库有没有？代码库里有没有现成实现？

同样用 Claude Code + Haiku 4.5 跑 12 个真实功能任务，不同省代码策略相对普通 Claude Code 的表现。

测试的结果也显示，Ponytail 在这些场景下省得最明显。代码行数 LOC 上，日期选择器从 baseline 的 404 行降到 23 行，颜色选择器从 287 行降到 23 行，文件上传从 251 行降到 95 行。

所以它适合这几类任务：

一类是前端小功能。表单控件、设置项、简单交互、上传、筛选、排序、弹窗、评分、开关、日期和颜色选择，都容易被 Agent 重复写一遍。

其次是已有项目里的局部修改。比如「加一个字段」「补一个校验」「修一个边界情况」「把这个页面接上已有 API」。Ponytail 会优先读现有代码，复用项目里已经存在的函数、组件和模式。

还有代码评审和项目瘦身等任务。对于「从零开始做一个完整产品」这类任务，省 Token 或者省代码行数未必明显。

就像 Ponytail 采用的方式是持续的判断，Agent 动手前，要像爬梯子一样，一关一关去检查。

能不做，就跳过。代码库已经有，就复用。标准库能做，就用标准库。平台原生能做，就用平台。已安装依赖能做，就用依赖。一行能做，就写一行。走到这里还不够，再写最小可用实现。

但这个判断的过程，对于部分 LLM 来说也是一种新的负担。也有网友说，代码行数并不是越少越好，可读性也是其中非常重要的一点。

也有网友说，用了 Ponytail 之后，实测 Token 消耗回到了当时两倍促销活动的水平。

其实除了 Ponytail 和 穴居人，类似的工具还有很多，例如 Headroom 净空，同样是在工具输出、日志、文件和 RAG 数据块等上下文，到达 LLM 之前对其进行压缩，显示能减少 60-95% 的 Token， 并保持结果不变。

有意思的是，开发 Headroom 的作者还是一位 Netflix 的工程师。

还有 RTK-AI，一个命令行 Agent 工具，专门用于在各类 AI 编程助手，如 Claude Code、Cursor、Copilot 等，自动把命令的输出压缩 60%~90%，从而大幅减少发送给大模型的 token 数量，实现省钱的同时还能提高响应速度。

这些工具表面上是在帮用户省 Token，背后其实是在教 Agent 学会克制。

过去一年，大家讨论更多的是怎么让 Agent 做得更多：更长的上下文、更复杂的规划、更强的工具调用能力。于是 Agent 逐渐养成了一种习惯——遇到问题先开干，先生成，再修改，最后补丁摞补丁。

但随着 Token 开始成为真实成本，另一条路线也开始出现：哪些步骤其实可以跳过，哪些代码其实已经存在，哪些工作其实没必要重复完成。

对于人类程序员来说，这并不是什么新理念。优秀工程师最大的价值，大多数时候体现在他的判断力上，知道怎么写出最优美的代码。

如今，这种判断力也开始被封装成各种 Skill 和工作流，成为 Agent 学习的新内容。

以往 Claude Code 和 Codex 是最擅长从社区找各种 idea 然后打包成自己的产品，之前的做梦机制、桌面宠物等功能都是先有个人开发者做出来类似的小玩意，然后被 Claude Code 复制过去。

但现在这种省 Token 的机制，恐怕 Codex/Claude Code 那边是只想等着你充钱，免费不够，请开 Plus，Plus 不够，请开 Pro，Pro 还不够，请买点数。

文章来自于微信公众号 “APPSO”，作者 “APPSO”