我自己使用 WorkBuddy 差不多两个月了，最近真的越来越明显感觉到一个问题：积分消耗怎么越来越快了？以前可能一次对话也就十几积分，最近有时候一下子就跳到几百积分，我一开始还以为是自己用得太狠，或者是不是模型消耗变高了。刚好这上周六我在逛会展的时候，正好看到了 WorkBuddy 的线下展厅，就顺便把这个问题问了一下官方小伙伴 结果对方先反问了我一句：“你是不是一直在同一个会话里对话？”我当时直接沉默了😅。 因为主包确实就是这种使用习惯：能在一个窗口里跑完的，绝不开第二个窗口。选题、文案、封面、配图、复盘、改标题、下一篇选题，全都塞在同一个会话里。现在想想，跑的哪里是 WorkBuddy，跑的是我白花花的 Token 啊🥲 回归正题，官方小伙伴后面解释了一下，大概意思是：如果一个窗口的上下文太长，WorkBuddy 在跑模型的时候，模型会持续访问当前窗口里的聊天内容。也就是说，它不是只看你最后发的那一句话，而是会把前面这个会话里的内容也一起参考进去，相当于一直在“读取记忆”。所以这个窗口聊得越久，前面的信息越多，流程跑得越复杂，模型每次需要处理的上下文就越长，积分消耗自然也会越来越高⚡ 这下我终于想明白了，为什么最近感觉积分消耗越来越快。不是 WorkBuddy 突然变“费”了，而是我自己的会话习惯太重了。尤其是做内容工作流的时候，我经常一个窗口从选题聊到文案，再从文案聊到封面，然后继续做配图提示词、发布文案、数据复盘。看起来很方便，但实际上这个会话已经变成一个超长上下文资料库了📚 划重点，官方小伙伴给了两个比较直接的解决方法。第一个是多开窗口会话，让上下文更加精简。比如选题分析开一个窗口，正文撰写开一个窗口，封面方向开一个窗口，配图提示词开一个窗口，复盘优化再单独开一个窗口。这样每个会话只围绕一个任务，模型理解会更聚焦，积分消耗也更容易控制。简单说就是：一个窗口，最好只干一件事。 第二个是搭建自己的自定义模型，用 API。这个更适合重度用户，比如经常跑工作流、做 Agent、多轮任务，或者每天都要大量生成内容的人。用 API 的好处是成本结构会更清楚，使用方式也会更灵活。不过普通用户前期不用想太复杂，先把“会话管理”做好，其实就已经能省不少积分了。 #WorkBuddy #AI工具 #agent #token消耗 #token #WorkBuddy使用技巧 #积分