GitHub Copilot 省钱四招：删行号省 5% 推理成本，缩短工具输出反而更贵
GitHub Blog AI/ML · rss · 2026-09-03
GitHub 团队分享了 Copilot 提升编码智能体成本效率的四项改动，核心理念是「优化任务结果而非单次调用 token 数」。
局部最优陷阱：他们评测了缩短 shell 输出的工具 RTK，结果发现被截断的信息会迫使模型重新读取输出或重跑命令，单次响应变短但整个任务 token 更多、耗时更长——单次工具调用的 token 数是错误的优化目标。
四项落地改动
- 选择性输出压缩：只压缩 install/build/test 等重复噪音，保留 cat、git diff 等源码类输出原样，并保留完整原始输出的恢复路径；压缩触发时任务成功率无统计显著回归，agent 极少回读原文。
- 删除无用格式：view 工具去掉行号前缀（当前编辑工具靠上下文匹配而非行号），离线推理成本降约 5%，在线实验用户日均推理成本降约 3%。
- Meta-prompting 压缩提示词：让 Copilot 自己迭代改写 task 工具的指令，提示词缩短约一半，并用行为测试守护关键行为；首次在线实验曾发现离线评估漏掉的回归。
- 后台工作免检索直送：已完成的任务结果直接交付，省去额外取回步骤。
方法论：所有改动先离线 agentic 基准评测，再在线 A/B 验证，用「AI-credit」成本指标统一衡量。
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