如何申请云服务器

把工具调用换成让模型写代码后，令牌消耗从 150,000 降到 2,000，节省率接近 98.7%。

我把这个当成一个实操小活儿来做了个演示，想把数字摆得清清楚楚，好让人看明白到底哪儿在烧钱。拿一份 2510 字符的云成本优化报告，按常见流程跑一遍：先把文件读进来，提取关键词，生成摘要，最后把结果存起来。用传统的模型上下文协议（MCP）做，这流程里文件会好几次被塞进模型的上下文里，开销就蹭蹭往上窜。

我把每步的 token 数列出来，别觉得这些细节小事。第一步，光把所有工具定义放进上下文就用了 1,304 个 token（那时候模型还没看正文）；第二步，模型调用 read_file，30 token；第三步，完整文档又回到模型上下文，689 token；第四步，模型再调用 extract_keywords，700 token。算下来，这份文件被模型看了三次，整条流水线走完合计 4,412 个 token。

把视角倒过来看代码执行模式，思路就不一样了。先给模型一个最精简的 TypeScript 风格 API 描述，只写必要的方法签名，不把工具的完整 schema 全丢进去，这一步大概花 184 token。接着让模型写出要执行的代码，生成代码花了约 285 token。然后把这段代码丢到受控沙箱里跑——文件读取、关键词提取、摘要生成、保存都在运行时里完成，模型本身看不到文档的具体内容。最后只把执行日志返回给模型，42 token。整条路径加起来 511 token，跟之前比，少了 3,901 个 token，节省约 88.4%。这还是我做的一个小案例；在 Anthropic 的生产环境里，他们测到的是从 150,000 降到 2,000，降幅甚至到 98.7%，Cloudflare 的工程师也独立复现了类似的结论。

为什么会差这么多？关键在于 MCP 的实现习惯。把每个工具的定义全量塞到上下文，把每个中间结果也当成上下文的一部分。代理要连接几十台服务器、上百个工具的时候，上下文窗口就被吃得干干净净。每一步，模型都得看到整个文档或工具的描述，这在小样本实验里可能无伤大雅，但一到了生产、并发高、数据量大的情况，代价就暴涨了。

Anthropic 和 Cloudflare 的工程团队最后都走到一个相近的结论：别把工具当成直接给模型调用的东西，最好把它们包装成程序化接口，让模型写代码去调它们。打个比方，原来是让模型背着整本书到处跑，改成让模型写份清单告诉工人去仓库拿书，工人去干活，模型只看结果。模型见过大量开源代码，训练里更多是学会写代码而不是反复执行工具调用，所以让模型生成代码去执行，比教它直接去做工具调用更稳当。

说到落地，写代码模式也不是白送的。你得有一套能跑这些代码的基础设施：沙箱环境、权限管理、日志系统、监控和回溯链路。运维会复杂一些，调试链路也更长。成本分布会变化：交互的 token 成本降低，但执行环境的算力和存储成本会提高。对于合规性要求高、财务敏感或隐私严格的场景，必须对执行环境做更细致的审计和隔离，不能把敏感数据随便丢进任意运行时。

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在什么时候还可以继续用 MCP？要是你只是做概念验证、工具数量不多、数据量也小，直接把工具 schema 放进上下文、让模型调用，开发速度快，迭代灵活。反过来，想在生产环境推广代理，尤其是对成本敏感、并发高或对数据隐私有明确要求，先把执行搬到受控运行时、让模型去写代码通常更划算、更可控。

再说说工程实现的细节，给准备上这路的人一些实操性建议。第一，你得设计一个最小可用的 API 描述，别把所有实现细节都丢进上下文；第二，代码生成后一定要在沙箱里跑，沙箱要能限制网络、文件访问、CPU 和内存，避免乱跑；第三，日志不要把敏感内容直接返回模型，最好做脱敏和摘要化的返回；第四，考虑重试、幂等性和超时策略，代码跑失败的场景要有清晰的补偿逻辑；第五，审计链要能把从模型生成到执行再到结果的每一步都留痕，方便事后排查。

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两条可选路径摆在面前：一路是在现有 MCP 模式上做更聪明的缓存、中间件和摘要化，能在短期内缓解痛点；另一条路是把工具做成程序化 API，让模型生成业务代码并在受控环境里执行，把数据流从模型上下文里剥离。哪条路更合适，取决于你的使用场景、并发要求和合规约束。

从时间线上看，自从 2024 年 11 月模型上下文协议流行起来后，社区很快搭起数以千计的 MCP 服务，大家把代理连上各种数据库、云服务、监控系统，这推动了很多创新，也把效率问题暴露得更早。我的演示就是想把哪一步在浪费 token、浪费怎么累加这些点，像剖鸡蛋一样剖开来给人看。数据不是为了吓人，而是为了在做架构选择时有据可依。

如果你准备把代理从实验室推到生产环境，建议先做几件事：先在一个小流量场景里试跑代码执行模式，评估下算力和存储成本；同时做好沙箱、权限和审计链的设计；把日志和返回给模型的信息做严格脱敏；最后再比对一下短中长期的成本曲线，别只看 token 的账单，也要算上运行时的基础设施成本。

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