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TOKEN_BUDGET — Token 预算自动持续模式

Feature Flag: FEATURE_TOKEN_BUDGET=1 实现状态:完整可用

一、功能概述

TOKEN_BUDGET 让用户在 prompt 中指定一个 output token 预算目标(如 +500kspend 2M tokens),Claude 会自动持续工作直到达到目标,无需用户反复按回车催促继续。 适用于大型重构、批量修改、大规模代码生成等需要多轮工具调用的长任务。

二、用户交互

语法

单位支持:k(千)、m(百万)、b(十亿),大小写不敏感。

UI 反馈

  • 输入框高亮:输入包含预算语法时,对应文字会被高亮标记(PromptInput.tsx 通过 findTokenBudgetPositions 计算)
  • Spinner 进度:底部 spinner 显示实时进度,格式如:
    • 未完成:Target: 125,000 / 500,000 (25%) · ~2m 30s
    • 已完成:Target: 510,000 used (500,000 min ✓)
    • 包含 ETA(基于当前 token 产出速率计算)

三、实现架构

数据流

核心模块

1. 解析层 — src/utils/tokenBudget.ts

三个正则表达式解析用户输入:
  • parseTokenBudget(text) — 提取预算数值,返回 number | null
  • findTokenBudgetPositions(text) — 返回匹配位置数组,用于输入框高亮
  • getBudgetContinuationMessage(pct, turnTokens, budget) — 生成继续消息

2. 状态层 — src/bootstrap/state.ts

模块级单例变量追踪当前 turn 的预算状态:
关键函数:
  • getTotalOutputTokens() — 从 STATE.modelUsage 汇总所有模型的 output tokens
  • getTurnOutputTokens()getTotalOutputTokens() - outputTokensAtTurnStart
  • snapshotOutputTokensForTurn(budget) — 重置 turn 起点,设置新预算
  • getCurrentTurnTokenBudget() — 返回当前预算

3. 决策层 — src/query/tokenBudget.ts

checkTokenBudget(tracker, agentId, budget, globalTurnTokens) 做出 continue/stop 决策: 继续条件
  • 不在子 agent 中(agentId 为空)
  • 预算存在且 > 0
  • 当前 token 未达预算的 90%
  • 非收益递减(连续 3 轮 nudge 后,每轮新增 < 500 tokens)
停止条件
  • 达到预算 90%
  • 收益递减(模型已经”做不动了”)
  • 子 agent 模式下直接跳过
收益递减检测continuationCount >= 3 且最近两次 nudge 的 delta 都 < 500 tokens。

4. 主循环集成 — src/query.ts

5. UI 层

6. 系统提示 — src/constants/prompts.ts:538-551

注入 token_budget section:
“When the user specifies a token target (e.g., ‘+500k’, ‘spend 2M tokens’, ‘use 1B tokens’), your output token count will be shown each turn. Keep working until you approach the target — plan your work to fill it productively. The target is a hard minimum, not a suggestion. If you stop early, the system will automatically continue you.”
注意:这段 prompt 无条件缓存(不随预算开关变化),因为 “When the user specifies…” 的措辞在没有预算时是空操作。

7. API 附件 — src/utils/attachments.ts:3830-3845

每轮 API 调用附带 output_token_usage attachment:
让模型能看到自己的进度。

四、关键设计决策

  1. 90% 阈值而非 100%:在 COMPLETION_THRESHOLD = 0.9 处停止,避免最后一轮 nudge 产生远超预算的 token
  2. 收益递减保护:连续 3 轮 nudge 后如果每轮产出 < 500 tokens,判定模型已无实质进展,提前终止
  3. 子 agent 豁免:AgentTool 内部的子任务不做预算检查,避免子任务重复触发续接
  4. 无条件缓存系统提示:预算 prompt 始终注入(不随预算变化 toggle),避免每次切换预算导致 ~20K token 的 cache miss
  5. 用户取消清预算:按 Escape 取消时调用 snapshotOutputTokensForTurn(null),防止残留预算触发续接

五、使用方式

六、文件索引