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标签：Token优化×
6月16日
20:46
6月12日
12:57
6月11日
15:28
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15:07
6月6日
15:41
15:41pandaily@contact@pandaily.com (Pandaily)
Shi Shi Technology 是一家由清华大学团队创立的AI计算基础设施公司，专注于在中国快速发展的AI生态中打造国产Token优化工厂。该公司位于浙江，致力于解决大模型训练和推理中的Token效率问题，通过自研的优化技术降低计算成本并提升性能。其核心产品针对国产芯片生态进行适配，旨在减少对国外硬件的依赖。这一进展对于中国AI产业自主可控具有重要意义，尤其是在算力资源紧张的背景下。
AI产品Token优化国产芯片AI基础设施清华大学Shi Shi Technology
推荐理由：Token优化是AI大模型落地的关键瓶颈，Shi Shi Technology 的国产化方案直接降低算力成本，做模型部署和推理优化的团队值得关注。
原文
5月21日
07:59
07:59歸藏(guizang.ai)@op7418
藏师傅已完成一个通过前端生成讲解视频的Skill，但希望优化效果、提高工程化并降低Token用量。他让Claude Code分析了一个40秒视频案例，发现总消耗145万Token，其中输入占比极高，输出仅占0.7%。视频组合和Skills消耗最大，但使用Claude Code时有92%缓存，实际成本可控。该方案结合了PPT Skill（美学、版式、动效）、HyperFrames（时间线、渲染、字幕）、Listenhub Skill（配音）和即梦CLI（演示和B-roll），展示了多工具协同的AI视频生成流程。
AI产品Claude Code视频生成Token优化Skill工程化
推荐理由：做AI视频生成或工程化优化的开发者，可以看看藏师傅如何用Claude Code分析Token消耗并针对性优化，直接复用他的缓存策略能省不少成本。
原文
5月13日
00:33
00:33Google Developers Blog（博客/媒体）
Agent开发工具包(ADK)的SkillToolset引入了"渐进式披露"架构，允许AI代理按需加载领域专业知识，与传统单一提示相比，Token使用量减少高达90%。该系统通过四种不同模式——从简单的内联清单到代理自己编写代码的"技能工厂"——使代理能够在运行时使用通用agentskills.io规范动态扩展其能力。这种模块化方法确保仅在相关时访问复杂指令和外部资源，为现代AI开发创建了可扩展且自扩展的框架。
AI产品智能体MCP/工具Token优化Google ADK代理工程
推荐理由：该架构显著降低了AI代理的Token成本（最高90%），并支持运行时动态能力扩展，为开发高效、可扩展的代理系统提供了可参考的工程化方案，尤其适用于需要处理复杂多步骤任务的场景。
原文