GitHub Copilot Token 消耗过快？5 个高效省流策略与模型替代

GitHub Copilot Token 告急？先搞清楚为什么不够用

近期不少开发者反馈，GitHub Copilot 的 Token 消耗速度远超预期。明明月初刚充值，不到月底就提示配额不足，被迫切换到效率较低的基础模型。这种情况我遇到过不止一次，经过反复测试发现主要有这几个原因：

一方面是 Agent 模式的过度使用。当你在 VSCode 中开启 Agent 模式后，Copilot 会进入'自动驾驶'状态，它会不断尝试各种解决方案，有时会在同一个问题上反复试错。我实测过一个简单的函数重构任务，如果全程交给 Agent 处理，消耗的 token 量是手动指导的 3-5 倍。

另一方面是上下文管理不当。Copilot 每次请求都会携带当前打开的文件和聊天历史作为上下文。有次我忘记关闭一个 200 行的测试文件，结果接下来所有代码补全都带着这个冗余上下文，token 消耗直接翻倍。后来我发现，保持工作区整洁能节省至少 30% 的 token。

此外，默认模型的选择不一定最划算。默认的 Claude Sonnet 虽然效果不错，但它的 token 成本是 Haiku 模型的 3 倍。对于日常的代码补全和简单重构，切换到 Haiku 几乎感觉不到质量下降，但 token 消耗明显降低。

5 个实战验证过的省流技巧

先搭骨架再填充

我有个习惯：拿到新需求后先自己写函数签名和主要流程控制。比如要开发一个用户注册功能，我会先手动写出：

def register_user(username: str, email: str, password: str) -> User:
    # 1. 验证输入格式
    # 2. 检查用户名是否已存在
    # 3. 密码加密
    # 4. 创建用户记录
    # 5. 发送验证邮件
    pass

然后再让 Copilot 填充具体实现。这样做有两个好处：一是减少模型'胡思乱想'的空间，二是避免生成多余代码。实测下来，这种方式比直接全权托管要节省更多 Token。

剩下的策略还包括限制上下文窗口、定期清理缓存、利用本地模型处理简单逻辑等。这些细节看似微小，累积起来对成本控制影响很大。希望这些经验能帮大家更从容地应对 Token 额度问题。