Token经济学家（专业版）

> 全功能Token优化系统。向量缓存+成本预估+预算控制+多模型路由，从个人节省走向团队级成本治理。
永远不超预算。永远不丢关键上下文。永远用最合适的模型.
Token经济学家专业版在免费版基础上解锁多级向量语义缓存、Token成本预估与预算控制、团队成本分析、LLM智能摘要、缓存命中率优化与多模型智能路由，覆盖从个人到团队的完整Token治理需求.

架构总览

输入格式

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│              Token经济学家专业版 (PRO)                            │
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│  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐             │
│  │  上下文压缩  │  │  语义缓存    │  │  自适应优化  │             │
│  │  (免费版)    │  │  L1-L3      │  │  (免费版)    │             │
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│  │  质量守卫    │  │  自然语言    │  │  斜杠命令    │             │
│  │  (免费版)    │  │  (免费版)    │  │  (免费版)    │             │
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│  │            专业版新增功能                      │               │
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│  │  │ L4向量   │ │ 成本预估  │ │ 预算控制  │    │               │
│  │  │ 语义缓存 │ │ 实时+月度│ │ 告警+熔断│    │               │
│  │  │ 跨会话   │ │          │ │          │    │               │
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│  │  ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐    │               │
│  │  │ 团队成本  │ │ LLM智能  │ │ 缓存命中  │    │               │
│  │  │ 分析     │ │ 摘要     │ │ 率优化    │    │               │
│  │  │ 多用户   │ │ 上下文图 │ │ 预热+淘汰 │    │               │
│  │  └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘    │               │
│  │                                             │               │
│  │  ┌──────────┐ ┌──────────┐                 │               │
│  │  │ 多模型   │ │ 多角色    │                 │               │
│  │  │ 路由     │ │ 场景指南  │                 │               │
│  │  │ GPT-4o/  │ │ 5类角色   │                 │               │
│  │  │ mini     │ │          │                 │               │
│  │  └──────────┘ └──────────┘                 │               │
│  │                                             │               │
│  └─────────────────────────────────────────────┘               │
│                                                                 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

快速开始

60秒上手：查看成本概览

用户："成本概览" / "本月Token花费"
Agent：
💰 Token成本概览
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
本月（2026-07）：
• 原始成本：$12.50
• 优化后成本：$4.38
• 已节省：$8.12（65%）
• 预算使用：44%（预算$10/月）
团队成本TOP3：
1. 用户A：$1.82（节省68%）
2. 用户B：$1.45（节省62%）
3. 用户C：$1.11（节省71%）
预测：按当前趋势，本月预计花费$9.95（不超预算）

120秒上手：配置预算控制

// $HOME/.token-economist/config.json
{
  "edition": "pro",
  "budget": {
    "monthly": 10.00,
    "daily": 0.50,
    "alertThreshold": 0.8,
    "circuitBreaker": 1.0
  },
  "routing": {
    "enabled": true,
    "defaultModel": "gpt-4o-mini",
    "complexModel": "gpt-4o",
    "complexityThreshold": 0.7
  },
  "cache": {
    "L4_vector": true,
    "crossSession": true,
    "prewarm": true
  }

300秒上手：团队配置

{
  "team": {
    "name": "工程团队",
    "members": ["user_a", "user_b", "user_c"],
    "budgetAllocation": {
      "user_a": 0.4,
      "user_b": 0.35,
      "user_c": 0.25
    },
    "sharedCache": true,
    "reportFrequency": "weekly"
  }

响应解析: 完成完成后,查看输出响应确认任务状态。成功时输出包含解析摘要和响应数据;失败时根据错误信息排查问题,查阅错误解析章节获取恢复步骤.

核心能力

功能1：L4向量语义缓存（专业版）

免费版L1-L3缓存基于关键词与模式匹配，专业版新增L4向量语义缓存：

from sentence_transformers import SentenceTransformer
import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
class VectorSemanticCache:
    def __init__(self):
        self.model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
        self.cache = {}  # {id: {'query': str, 'embedding': np.array, 'response': str, 'timestamp': float}}
    def get(self, query, threshold=0.85):
        query_emb = self.model.encode([query])[0]
        best_score = 0
        best_id = None
        for cid, item in self.cache.items():
            score = cosine_similarity([query_emb], [item['embedding']])[0][0]
            if score > best_score:
                best_score = score
                best_id = cid
        if best_score >= threshold:
            return self.cache[best_id]['response'], best_score
        return None, best_score
    def set(self, query, response):
        emb = self.model.encode([query])[0]
        cid = hash(query)
        self.cache[cid] = {
            'query': query,
            'embedding': emb,
            'response': response,
            'timestamp': time.time()
        }

L4优势：
- 跨会话缓存：不同会话中的相似问题可复用
- 语义理解：即使用词完全不同，语义相同即可命中
- 自适应阈值：根据任务类型动态调整相似度阈值
四级缓存对比：
| 层级 | 匹配方式 | 节省率 | 跨会话 | 示例 |
|:-----|:-----|:-----|:-----|:-----|
| L1 | 精确匹配 | 100% | 否 | 完全相同的问题 |
| L2 | 语义相似>85% | 80% | 否 | 用词不同但意思相同 |
| L3 | 模式匹配 | 50% | 否 | 同类操作（读文件↔写文件） |
| L4 | 向量语义 | 90% | 是 | "如何部署应用" ↔ "上线流程是什么" |

功能2：Token成本预估（专业版）

执行功能2：Token成本预估（专业版）操作,使用input_params参数进行配置,支持创建/查询/导出等操作.

class TokenCostEstimator:
    def __init__(self):
        self.pricing = {
            'gpt-4o': {'input': 0.000005, 'output': 0.000015},  # per token
            'gpt-4o-mini': {'input': 0.00000015, 'output': 0.0000006},
        }
    def estimate(self, input_tokens, output_tokens, model='gpt-4o-mini'):
        cost = (input_tokens * self.pricing[model]['input'] +
                output_tokens * self.pricing[model]['output'])
        return cost
    def monthly_projection(self, daily_avg_cost, days_remaining):
        return daily_avg_cost * days_remaining
estimator = TokenCostEstimator()
daily_cost = estimator.estimate(50000, 15000)  # 每日Token
monthly_projection = estimator.monthly_projection(daily_cost, 30)
print(f"月度预估成本：${monthly_projection:.2f}")

成本预估报告：

📊 Token成本预估报告
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
今日：
• 输入Token：52,000
• 输出Token：18,500
• 原始成本：$0.36
• 优化后成本：$0.13（节省64%）
本月预估：
• 剩余天数：13天
• 日均成本：$0.13
• 预估总成本：$1.69 + 已花费$2.69 = $4.38
• 预算：$10.00
• 预算使用率：44%
建议：
• 当前趋势良好，不超预算
• 可考虑对高频用户启用更激进的压缩

功能3：预算控制（专业版）

执行功能3：预算控制（专业版）操作,使用input_params参数进行配置,支持创建/查询/导出等操作.

class BudgetController:
    def __init__(self, monthly_budget, daily_budget):
        self.monthly_budget = monthly_budget
        self.daily_budget = daily_budget
        self.alert_threshold = 0.8
        self.circuit_breaker = 1.0
    def check(self, current_spend, period='monthly'):
        budget = self.monthly_budget if period == 'monthly' else self.daily_budget
        usage_rate = current_spend / budget
        if usage_rate >= self.circuit_breaker:
            return {
                'action': 'circuit_break',
                'message': f'{period}预算已用尽（{usage_rate:.0%}），熔断触发',
                'fallback_model': 'gpt-4o-mini'  # 降级到低成本模型
            }
        elif usage_rate >= self.alert_threshold:
            return {
                'action': 'alert',
                'message': f'{period}预算使用{usage_rate:.0%}，接近上限',
                'suggestion': '建议启用更激进的压缩策略'
            }
        return {'action': 'normal'}

预算告警示例：

⚠️ 预算告警
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
月度预算使用：85%（$8.50/$10.00）
剩余预算：$1.50
剩余天数：8天
日均可用：$0.19（当前日均$0.28）
建议操作：
1. 启用激进压缩模式（预计节省+15%）
2. 对非关键任务降级到GPT-4o-mini
3. 禁用L4向量缓存预加载（减少API调用）
[一键应用建议] [忽略]

熔断机制：

🚫 预算熔断
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
月度预算已用尽（100%）
自动执行：
• 模型降级：GPT-4o → GPT-4o-mini
• 压缩升级：均衡 → 激进
• 缓存预加载：禁用
• L4跨会话缓存：保留（不消耗新Token）
如需继续使用GPT-4o，请：
1. 调整月度预算
2. 或等待下月重置

功能4：团队成本分析（专业版）

执行功能4：团队成本分析（专业版）操作,使用input_params参数进行配置,支持创建/查询/导出等操作.

👥 团队成本报告 - 2026年7月（第3周）
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
团队总览：
• 成员数：5人
• 总成本：$4.38（节省$8.12，65%）
• 人均成本：$0.88
成员明细：
| 成员 | 原始成本 | 优化后 | 节省率 | 缓存命中 | 预算使用 |
|---:|---:|---:|---:|---:|---:|
| 用户A | $2.80 | $1.82 | 35% | 12 | 73% |
| 用户B | $2.20 | $1.45 | 34% | 8 | 58% |
| 用户C | $1.55 | $1.11 | 28% | 15 | 89% ⚠️ |
| 用户D | $1.20 | $0.72 | 40% | 20 | 48% |
| 用户E | $0.95 | $0.58 | 39% | 6 | 39% |
异常分析：
• 用户C节省率最低（28%）：主要使用代码审查场景（代码不压缩）
• 用户C预算使用89%：建议启用激进模式
• 用户D缓存命中率最高（20次）：查询模式重复度高
优化建议：
1. 用户C：启用激进压缩，预计节省+15%
2. 用户A：查询模式分析，可提升缓存命中率
3. 全员：推广用户D的查询习惯（结构化提问）

功能5：LLM智能摘要（专业版）

执行功能5：LLM智能摘要（专业版）操作,使用input_params参数进行配置,支持创建/查询/导出等操作.
免费版基于规则摘要，专业版使用LLM进行智能摘要：

class LLMContextCompressor:
    def __init__(self, llm_client):
        self.llm = llm_client
    def compress(self, messages):
        graph = self.build_context_graph(messages)
        key_nodes = self.identify_key_nodes(graph)
        clusters = self.cluster_by_topic(messages)
        summaries = []
        for cluster in clusters:
            summary = self.llm.summarize(
                cluster,
                instruction="保留：决策、代码引用、关键结论。压缩：重复讨论、过程性对话"
            )
            summaries.append(summary)
        compressed = key_nodes + summaries
        return compressed

上下文图压缩示例：

原始（15轮讨论，9,200 Token）：
[1]-[3] Python文件操作基础
[4]-[6] 编码问题讨论（引用[1]-[3]）
[7]-[9] 大文件处理（引用[1]-[3]）
[10]-[12] 性能优化（引用[7]-[9]）
[13]-[15] 错误处理（引用[1]-[3]）
压缩后（2,800 Token，节省70%）：
[摘要-1] Python文件操作基础：open()/read()/write()，'a'追加模式
[摘要-2] 编码问题：指定encoding='utf-8'，处理UnicodeDecodeError
[摘要-3] 大文件处理：逐行读取，with语句，生成器
[保留] [10]-[12] 性能优化（关键决策）
[保留] [13]-[15] 错误处理（最近讨论）
[代码块] 全部保留

功能6：多模型智能路由（专业版）

class ModelRouter:
    def __init__(self):
        self.complexity_threshold = 0.7
        self.models = {
            'simple': 'gpt-4o-mini',    # 简单任务
            'complex': 'gpt-4o',         # 复杂任务
        }
    def route(self, query, context_complexity):
        complexity = self.assess_complexity(query, context_complexity)
        if complexity >= self.complexity_threshold:
        return self.models['simple']
    def assess_complexity(self, query, context):
        score = 0
        if any(kw in query for kw in ['实现', '调试', '架构', '重构']):
            score += 0.3
        if len(context) > 5000:
        if any(kw in query for kw in ['分析', '对比', '设计', '优化']):
        if any(kw in query for kw in ['什么是', '列表', '定义']):
            score -= 0.2
        return max(0, min(1, score + 0.5))

路由决策示例：

查询："什么是REST API？" → 复杂度0.3 → GPT-4o-mini（节省成本）
查询："设计一个高并发的微服务架构" → 复杂度0.9 → GPT-4o（质量优先）
查询："这段代码有什么bug？" → 复杂度0.7 → GPT-4o（调试需精度）
查询："列出Python的数据类型" → 复杂度0.2 → GPT-4o-mini（简单查询）

成本对比：
| 模型 | 输入成本 | 输出成本 | 适用场景 |
|:---:|:---:|:---:|:---:|
| GPT-4o | $5/1M | $15/1M | 复杂推理、代码生成、架构设计 |
| GPT-4o-mini | $0.15/1M | $0.60/1M | 简单查询、列表、定义 |
智能路由可节省60-80%成本（简单任务用mini，复杂任务用4o）.
能力覆盖范围：本skill的核心能力覆盖以下场景关键词：Agent、全功能、优化系统、含多级向量缓存、团队分析与多模型、经济学家、在免费版基础上解、锁多级向量语义缓、成本预估与月度预、的智能摘要与上下、缓存命中率优化、多模型智能路由等、高级能力等。这些关键词对应description中声明的使用场景,均已在上述能力点中提供对应的操作支持.

多角色场景指南

角色一：个人开发者

典型场景：长编程会话Token优化.
推荐配置：激进压缩 + L4向量缓存 + 多模型路由

{
  "mode": "aggressive",
  "cache": {"L4_vector": true, "crossSession": true},
  "routing": {"enabled": true}
}

预期效果：节省70-80%，代码零损失，跨会话复用历史解答.

角色二：团队负责人

典型场景：团队API成本治理与预算控制.
推荐配置：预算控制 + 团队分析 + 激进模式

{
  "budget": {"monthly": 50.00, "alertThreshold": 0.8},
  "team": {"sharedCache": true, "reportFrequency": "weekly"}
}

预期效果：团队成本可视化，预算超支预警，成员间缓存共享.

角色三：企业架构师

典型场景：大规模Agent部署的成本治理.
推荐配置：多模型路由 + 熔断机制 + LLM智能摘要

{
  "routing": {"complexityThreshold": 0.6},
  "budget": {"circuitBreaker": 1.0, "fallbackModel": "gpt-4o-mini"}
}

预期效果：自动降级保护预算，复杂任务质量优先，简单任务成本优先.

角色四：数据分析师

典型场景：重复查询场景的缓存优化.
推荐配置：L4向量缓存 + 缓存预热 + 命中率优化

{
  "cache": {
    "L4_vector": true,
    "prewarm": true,
    "hitRateOptimization": true
  }

预期效果：相似查询90%命中缓存，响应速度提升10倍.

角色五：产品经理

典型场景：成本报告与决策支持.
推荐配置：团队分析 + 月度报告 + 成本预估

{
  "team": {"reportFrequency": "monthly"},
  "costEstimation": {"enabled": true, "trendAnalysis": true}
}

预期效果：月度成本报告，趋势预测，预算规划依据.

多角色场景对比表