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执行效率与输出成本约束

为什么

输出 ¥4/百万,是缓存命中输入(¥0.02/百万)的 200 倍;每一次工具步进 = 一次完整的重新推理(含思考)。实测:697 条请求对应 40 个用户轮次 (17.4 步/轮),且当日输出成本 42% 花在 7 轮重复的开放式检查上。

执行方式(必须)

情形 要求
需读多个文件 同一条消息内并行调用;不"读一个、看一眼、再读下一个"
需多步取数 / 统计 写一次性脚本一次跑完,只把结论带回上下文
用户给了范围 只做范围内的事;不顺手全量复检、不主动扩展
任务范围或验收不清 先判断是否影响执行;若会影响,只问一个最小澄清问题,不自行猜范围或开始探索
用户明确只读 不修改文件、不创建交付物;只返回证据、结论和必要的后续建议
回答 先给结论;不复述提问;不做冗余总结
同类操作出现第 3 次 主动提议固化为脚本或命令(一次投资,跨会话复用)

边界(不得以"省输出"为由违反)

  • 有依赖关系的操作必须串行,不并行
  • 改配置 / 改代码后的必要验证不得省略
  • 取证严谨性优先(见 rule-ops-evidence-constraints)
  • 本规则约束的是探索性浪费,不是任务本身的必要步数

停止判据

探索性读取超过 5 次仍未产出任何结论或变更 → 停止探索,改为 ① 写脚本一次取数,或 ② 直接向用户确认范围。


来源:/home/rain/Documents/services/token_proxy/output-cost-20260923/rule-agent-efficiency.md | 最后更新:2026-09-30 16:31(由 build/sync.py 同步,请勿在站点侧修改)