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。