KV Cache 不是一个"顺手能省点钱"的技巧，而是一条硬约束：它规定了你的提示词必须怎么排版。前缀不稳，缓存全废；更糟的是，如果你开了缓存又让前缀每轮都变，按价目表算，账单会比压根不开缓存还高 25%。本文讲清 KV Cache 的原理、命中规则、省钱之外的收益、可落地的最佳实践和常见陷阱。

上下文窗口再大，也不该一次性塞满。渐进式披露的核心是：先给模型一张薄薄的"目录"，让它按需去取详情。这既是省 token 的关键手段，也是让 Agent 少犯错的结构性做法。本文用我自己写的两个 skill 讲清它的做法、最佳实践和常见陷阱。

用 AI 写代码，token 烧钱的地方无非三处：模型读进去多少、写出多少代码、回话多啰嗦。Headroom 管"读进去"，靠压缩上下文；Ponytail 管"写出来"，靠逼着 agent 少写代码。这篇讲清楚这两个开源工具各自怎么做、在你的项目里怎么装怎么用，也把厂商不爱说的坑一并摊开：真实场景省的往往没广告那么多。

用 Codex 写代码，token 烧得最快的往往不是模型多能干，而是上下文管理不当。这篇文章从 Codex 的 agent loop、项目指令和 prompt 缓存机制讲起，给出一份能直接照做、也能度量效果的省 token 清单：什么时候开新会话、AGENTS.md 怎么瘦身、怎么选模型和推理档位、怎么监控自己的消耗。

LLM API 的成本控制不是少用 AI，而是把 token 当工程资源来管。先度量，再分级选模型，压缩上下文，复用缓存，限制输出，离线任务走批处理，最后拿检查清单管住那些看不见的浪费。