Claude中断对Trae的供应，究竟是谁更亏？听听Ivony怎么说！

（用户损失最大？

其实我们不能简单地归结为谁的损失，Claude正在下更大的棋局。

先说说Cursor，最开始它只是个粘合剂，而现在Cursor2.0已经具备了自己的编程模型。

不过，这也没能解决燃眉之急，因为在编程AI的领域，最强的对手依然是GPT和Claude。

TRAE虽然不如Cursor，但有了Claude和GPT的支持，分一杯羹也是可以的。

那是Claude Code和GPT5-Codex还没有发布的时期。

现在，随着Claude Code和GPT5-Codex的问世，AI编程开始利用原生大模型来打击那些依赖于外部工具的编程方式。

目前GPT面临资金问题，因此还不会停止供应，毕竟只要能保持领先并赚得更多，GPT和Gemini也有可能会停供。

不仅Claude在努力，GPT也同样希望能独占市场。

Claude则因为地域限制少了许多，更重要的是它已经具备了自身的实力，不再需要依赖其他编程产品进行推广。

完全可以自给自足。

AI编程最棘手的地方在于Tokens的成本太高。

所有的AI编程都无法逃避这个高昂的Tokens消耗。

就Claude而言，分析到11月时它已经取得了很大突破，Claude Code的运算成本从150K Tokens直接降到2K，节省了98%！

前几天我看到Anthropic发布的新技术指南，老实说，看完第一遍我真的沉默了。

150,000个tokens直接降到2,000，这简直不是优化，而是直接的降维打击！

这比Deepseek的3.2降价还要惊人……

既然自己做得了，何必为他人做嫁衣呢？

说实话，这可能是我在2025年看到的最棒的AI Agent优化方案。

老实跟你们说，我之前做的那些多工具Agent项目，API账单看得我都心惊——一个月要$360,000，这谁能承受得了？

现在Anthropic直接把成本降到$4,800，节省了98.7%。

而且，响应时间从20秒缩短到5.5秒。

传统方法把AI模型当成数据中转站，所有中间的数据都得经过一遍，这简直是自寻死路！

这次Anthropic直接把数据处理放在执行环境里，模型只负责生成代码和接收结果，决策层和执行层完全分开了。

看完后，我总结了三个最牛的点：

1. 环境内处理 – 中间数据不进模型，Token节省99%+
2. MCP代码API化 – Agent变成程序员，需用的工具自己import
3. 真金白银验证 – 不是空谈，生产环境每月节省$355,200

搞过多工具Agent的人都知道，眼下的问题根本不是优化能解决的，而是架构性缺陷。

如果想要功能全，就得接入一大堆工具；想省Tokens，就只能牺牲功能。

这不是两难选择，而是个死循环。

说实话，企业级的Agent没有50到200个工具根本转不起来。

数据库查询、发邮件、对接Salesforce、Slack协同、GitHub集成，这些都是基本配置。

我之前的项目，光是接入工具就花了两个月。

更麻烦的是调用频次。

一个复杂的工作流动辗转就得10到30次工具调用，链式依赖真是令人痛苦——工具A的输出给工具B，B的输出给C，每次数据都得在上下文中转一圈。

传统架构没法并行，只能乖乖地串行执行，看着延迟不断累积。

调用次数和成本的关系：

任务复杂度	调用次数	数据量	Token消耗
简单任务	3-5次	<1KB	2K-5K
中等任务	10-15次	10-50KB	20K-50K
复杂任务	20-50次	100-500KB	100K-500K

MCP (Model Context Protocol)的出现确实是个好消息，它统一了工具接入的标准。

以前每个服务都得搞独立的SDK、认证和数据格式，现在用JSON Schema来定义工具签名，list_tools() API自动发现工具，这样省了不少事。

但是！

MCP虽然解决了接口的碎片化，理论上可以接入任意工具，但实际上还是被上下文窗口卡得死死的。

比如说一个项目需要从10万条记录中筛选5条生成报告。

传统方式的天坑流程：

阶段1 – 工具定义预加载：

• 50个工具定义全塞到上下文中
• 还没开始干活，5,000 tokens就没了
• 我当时就觉得有点不对劲

阶段2 – 数据检索（这是重灾区）：

• Agent调用database.query()
• 100,000条记录 → 全部进上下文
• Token消耗：100,000条 × 50 tokens = 5,000,000 tokens
• 延迟：序列化、传输、解析，15秒跑不掉
• 问题是：10万条里99,995条都是垃圾数据，全进上下文了

阶段3 – 数据过滤：

• 调用filter()工具
• 10万条再传一遍（没错，又传一遍）
• 返回5条结果

阶段4 – 生成报告：

• 终于只传5条了
• 但前面已经炸了

总账单：

• Token：5,006,000（约500万）
• 往返：3次
• 延迟：20秒
• 最搞笑的是：10万条数据走了一圈，真正有用的只有5条

流程如下：

这说明了什么呢？

传统架构把AI模型当数据总线，所有数据都得经过模型这一关。

模型既要做决策又要当搬运工，Token消耗和数据量成正比，这能不炸吗？

工具定义预加载是第一个大坑。Agent一启动就得把所有工具定义塞进去：功能描述、参数说明（类型、必填项、默认值、验证规则）、返回格式、2-3个使用示例。

50个工具算下来：50 × 100 tokens = 5,000 tokens基础开销。但规模效应是最恶心的：

200个工具直接20,000 tokens起步。

更搞笑的是工具的利用率。

统计下来，单次任务平均用3-5个工具，利用率只有2.5%。

也就是说97.5%的工具定义tokens都是浪费。

为什么不能按需加载？

因为传统架构要求预先声明所有工具，模型必须”看到”所有选项才能选择。

中间结果传递：数据重复传输的天坑。

Salesforce真实案例：

# 传统方式 - 三次独立工具调用（每次都是煎熬）

# 第一次：搜索
search_result = agent.call_tool("search_salesforce", {
    "query": "active accounts",
    "fields": ["name", "revenue", "status"]
})
# 1000条记录，20,000 tokens，心在滴血

# 第二次：过滤
filtered = agent.call_tool("filter_records", {
    "data": search_result,  # 20K tokens的数据又传一遍
    "condition": "revenue > 1000000"
})
# 过滤完50条，2,500 tokens

# 第三次：汇总
summary = agent.call_tool("create_summary", {
    "data": filtered  # 又传一遍
})
# 终于完事了，500 tokens

# 工具定义：5,000
# 第一次搜索：20,000
# 传给filter：20,000（重复传输！）
# 过滤结果：2,500
# 传给summary：2,500（又重复！）
# 最终结果：500
# 总计：51,000 tokens，每次看到这个数字我都想哭

每次往返500ms，三次加起来1.5秒光在网络上耗着。

数据序列化还有隐性成本。

原始1KB数据转JSON要膨胀到1.5-2KB，膨胀系数1.5-2倍。

模型还得花时间理解JSON结构。

Anthropic的解决思路简单明了：不优化，直接换架构。Agent不再是工具的使用者，而是代码的编写者。MCP服务器不再是函数调用接口，而是代码模块。

核心理念听起来简单，实际操作却是非常复杂：模型不执行工具，而是生成执行工具的代码。

代码在独立环境中运行，数据处理全在环境内完成，模型只接收最终结果。

MCP服务器重构成代码API，从函数调用转变为模块导入（这个转变至关重要）。

// 传统方式（每次调用都是灾难）
agent.call_tool("search", {query: "..."})

// 代码执行方式（简洁清爽）
import { search } from 'mcp-server'

技术实现（TypeScript和Python双支持）！

TypeScript版本：

// mcp-servers/salesforce/index.ts
export class SalesforceClient {
  async search(params: SearchParams): Promise {
    // 这里的实现全在执行环境，模型根本不知道
    const results = await this.api.query(params);
    return results;
  }
  
  async update(id: string, data: object): Promise {
    // 所有操作都在环境内，秒啊
    return await this.api.update(id, data);
  }
}

Python版本：

你知道吗？类型提示真的是一个好东西呢！它能够让你的开发体验飞速提升，像IDE的自动补全、类型检查和文档悬停，简直是太方便了。而且，async/await的原生支持也让并发性能大幅提升。

懒加载机制（这可真是省Token的好办法啊）！

传统的做法是：预加载50个工具，结果花费5K tokens。
而现在的代码执行呢？只需导入2个工具，费用为0 tokens。

为啥是0呢？

因为导入语句并不占用模型的上下文哦！

动态导入的实现：

// 运行时按需导入，想用啥导啥
const toolName = determineRequiredTool(task);
const module = await import(`mcp-servers/${toolName}`);
const tool = new module.Client();

还有那聪明的search_tools工具发现API，这个设计真是绝了！

async function search_tools(query: string): Promise {
  // 轻量级元数据，每个工具 
    tool.tags.includes(query) || 
    tool.description.includes(query)
  );
  
  // 按相关性和流行度排序
  return matches.sort(byRelevance).map(t => ({ 
    name: t.name, 
    summary: t.summary 
  }));
}

元数据索引在启动时构建一次，后续查询的响应时间小于10ms。结合倒排索引和内存缓存，性能真是杠杠的。

在实际应用中，你可能会看到这样的场景：

1. Agent需要“发邮件”
2. 调用search_tools("email") → 返回3个邮件工具（150 tokens）
3. Agent选择“Gmail Sender”
4. import { GmailSender } from 'mcp-servers/gmail'
5. 只加载这个工具，其余197个完全不受影响

工具选择的逻辑呢，是根据描述的匹配度、历史使用频率和上下文的相关性来决定的。

现在的Agent像个程序员，模型的角色从“执行者”变成了“编排者”。它可以生成代码，但却不直接执行工具调用。这就需要保证代码的质量：

• 使用ESLint和Pylint自动检查语法
• TypeScript和Python的类型系统进行类型校验
• 通过代码模板库来复用最佳实践

这样的模板库能有效减少生成错误。例如，数据库查询的标准模板以及API调用重试的模板，都是经过验证的。

确保所有处理在环境内进行：数据绝对不外泄。

执行环境的安全隔离是重中之重！

安全第一，架构包括：沙箱 + 资源限制 + 实时监控。

沙箱技术（结合Docker和seccomp的多层防护）

• 网络隔离：只能访问MCP服务器，禁止其他外部连接
• 文件系统隔离：代码库是只读的，只有/tmp可以写，避免破坏
• 进程隔离：独立容器，进程之间完全隔离

资源配额（这些规则是固定的）

• CPU：2核
• 内存：4GB
• 执行

超时会用SIGALRM信号强制终止，如果内存超限，cgroup限制和OOM killer会保护宿主机。

核心技术在于数据流的重定向！

Salesforce案例的改写版（对比起来真是差别明显）

// Agent写的代码 - 单个函数搞定所有事
import { salesforce } from 'mcp-servers';

async function getSalesforceSummary() {
  // 阶段1：数据检索（在环境内，模型根本不知道）
  const results = await salesforce.search({
    query: "active accounts",
    fields: ["name", "revenue", "status"]
  });
  // 1000条记录在环境内存里
  // 关键：模型完全不知道这1000条的存在
  
  // 阶段2：过滤（原生JS，环境内操作）
  const filtered = results.filter(record => 
    record.revenue > 1000000
  );
  // 50条结果，还是在环境内
  // 模型依然不知道
  
  // 阶段3：聚合计算（原生reduce和sort）
  const summary = {
    total_accounts: filtered.length,  // 数量统计
    total_revenue: filtered.reduce((sum, r) => 
      sum + r.revenue, 0),  // 收入求和
    top_account: filtered.sort((a, b) => 
      b.revenue - a.revenue)[0]  // 排序取TOP1
  };
  
  // 阶段4：返回结果（只有这个小对象给模型）
  return summary;
  // 模型收到的就是：
  // { total_accounts: 50, total_revenue: 150000000, top_account: {...} }
}

// Token消耗：约100（就这个summary对象）

数据流向图：

数据库 → 执行环境内存(1000条，模型不可见)
       ↓ filter操作
       执行环境内存(50条，模型不可见)
       ↓ 计算聚合
       执行环境内存(summary对象)
       ↓ return
       模型上下文(仅summary，~100 tokens)

执行耗时方面：

• 数据库查询：2秒
• 环境内过滤：0.05秒
• 环境内聚合：0.05秒
• 总计：2.1秒

Token节省的计算：1000条数据从未序列化，50条从未传输，只有summary返回。51K变成了100，节省率高达99.8%！

对于中间数据的内存管理，100K条记录在环境内存，模型对此完全无感。选择合适的数据结构也十分重要，比如JavaScript数组或Python列表，原生性能表现最佳。

对于超大数据集，采用Generator逐条处理，避免全量加载：

function* processLargeDataset(data) {
  for (let item of data) {
    yield transformItem(item);  // 逐条处理，省内存
  }
}

实时监控内存：

const memUsage = process.memoryUsage();
if (memUsage.heapUsed > threshold) {
  // 内存快爆了，切换流式处理
}

将50次调用合并成1次（这个优化真是厉害）

// 传统：50次工具调用 = 50次往返 = 25秒等死

// 代码执行：一个循环搞定
const results = [];
for (let i = 0; i < 50; i++) {
  const result = await processItem(items[i]);
  results.push(result);
}
// 总

进阶的并发版本：

// 50个并发请求，0.5秒搞定
const results = await Promise.all(
  items.map(item => processItem(item))
);

并发控制以防止服务器崩溃：

import pLimit from 'p-limit';
const limit = pLimit(10);  // 最多10并发
const results = await Promise.all(
  items.map(item => limit(() => processItem(item)))
);

错误重试机制提升容错能力：

async function retry(fn, times = 3) {
  for (let i = 0; i < times; i++) {
    try { 
      return await fn(); 
    } catch (e) { 
      if (i === times-1) throw e;
      await sleep(1000 * (i + 1));  // 指数退避，别立即重试
    }
  }
}

效果对比：真实的数据带来的影响：

Token节省率的计算：

延迟改善的计算：

Claude的这一招，真是有不少优势呢！

自己能搞定，完全不用依赖别人来帮忙……

1. Token效率：成本直接腰斩，效果惊人

不同规模的真实成本对比，这个表格让不少老板心痛不已！

实施成本就是这些：

• 环境搭建：$50K（一次性费用）
• 月维护：$5K

中规模的回本时间为：$50K ÷ $355K = 0.14月 ≈ 3.6天

3年的TCO对比（传统和代码执行）：

传统方式：$360K × 36 = $12.96M
代码执行：$50K + ($4.8K + $5K) × 36 = $402.8K

3年能省下：$12.96M – $403K = $12.56M（节省96.9%）

2. 渐进式工具发现：再也不用预加载了

search_tools的完整实现，这个API设计真是绝妙！

// 元数据索引结构
interface ToolMetadata {
  name: string;           // 工具名
  category: string;       // 分类
  tags: string[];         // 标签
  description: string;    // 描述
  summary: string;        // 摘要 <50 tokens
  popularity: number;     // 使用频率
}

// search_tools实现
async function search_tools(query: string): Promise {
  // 1. 加载轻量级索引
  const allTools: ToolMetadata[] = await loadToolMetadata();
  // 200工具 × 50 tokens = 10K tokens（只加载一次）
  
  // 2. 关键词匹配
  const keywordMatches = allTools.filter(tool => 
    tool.tags.some(tag => tag.includes(query.toLowerCase())) ||
    tool.description.toLowerCase().includes(query.toLowerCase())
  );
  
  // 3. TF-IDF相关性
  const scored = keywordMatches.map(tool => ({
    tool,
    score: calculateRelevance(tool, query)
  }));
  
  // 4. 排序：相关性70% + 流行度30%
  const sorted = scored.sort((a, b) => 
    (a.score * 0.7 + a.tool.popularity * 0.3) - 
    (b.score * 0.7 + b.tool.popularity * 0.3)
  );
  
  // 5. 返回TOP10
  return sorted.slice(0, 10).map(s => s.tool);
}

// 相关性计算
function calculateRelevance(tool: ToolMetadata, query: string): number {
  const words = query.toLowerCase().split(' ');
  let score = 0;
  
  for (const word of words) {
    if (tool.name.toLowerCase().includes(word)) score += 10;  // 名字匹配权重最高
    if (tool.summary.toLowerCase().includes(word)) score += 5;
    if (tool.tags.some(t => t.includes(word))) score += 3;
  }
  
  return score;
}

启动时构建倒排索引，查询响应时间小于10ms：

// 启动构建倒排索引
const invertedIndex = new Map<string, Set>();

for (const tool of allTools) {
  const words = [...tool.tags, ...tool.description.split(' ')];
  for (const word of words) {
    if (!invertedIndex.has(word)) {
      invertedIndex.set(word, new Set());
    }
    invertedIndex.get(word).add(tool.name);
  }
}

// 查询O(1)复杂度，贼快
function fastSearch(query: string): string[] {
  const words = query.split(' ');
  let results = invertedIndex.get(words[0]) || new Set();
  
  for (let i = 1; i  wordResults.has(x)));
  }
  
  return Array.from(results);
}

Token对比（省得真是夸张）：

• 传统：预加载200工具，花费20K tokens
• search_tools：返回3个匹配工具，仅需150 tokens
• 动态导入：import语句 = 0 tokens
• 总节省：99.25%

3. 大数据处理：不再害怕数据量的挑战

性能曲线的对比显示，数据量越大优势越明显！

性能的拐点在于100行。

少于50行的情况下，传统方式反而更简单，但一旦超过100行，代码执行就大获全胜。

动态策略的选择：

async function processData(dataSource) {
  const estimatedSize = await estimateDataSize(dataSource);
  
  if (estimatedSize < 50) {
    return await traditionalApproach(dataSource);  // 小数据集，传统够用
  } else {
    return await codeExecutionApproach(dataSource);  // 大数据集，代码执行起飞
  }
}

数据管道的构建：

// 链式操作，内存峰值低
const pipeline = data
  .filter(cleanData)           // 清洗
  .map(transformFormat)        // 转换
  .reduce(aggregateByGroup)    // 聚合
  .map(calculateMetrics);      // 计算

// 流式处理超大数据
async function* streamProcess(dataSource) {
  for await (const batch of dataSource.batches(1000)) {
    const processed = batch
      .filter(validate)
      .map(transform);
    yield processed;  // 逐批处理，内存可控
  }
}

对于100K行的数据，内存峰值仅需500MB，而非全量加载所需的5GB。

除此之外，还有编程控制流、循环、条件和错误处理都是原生的，50次调用合并为1次执行，延迟减少了25倍；隐私安全方面，敏感数据不进模型，GDPR和HIPAA合规也毫无压力；状态持久化，检查点机制让长任务可以跨会话进行，3小时的任务可以分3次完成；技能生态SKILL.MD文档化，能力可复用，团队效率提升3-5倍等等……