Anthropic成本优化skill的执行顺序

Anthropic 把降本做成仓库里能直接跑的 skill，说明文档在 github.com/anthropics/ski… ：对调用 API 的代码库执行一条优化命令，先给 token 去向做画像，按省钱幅度给杠杆排序，先摘免费的果子——缓存、输入卫生、批处理——再碰有权衡的两类：推理强度与模型档位。每个杠杆一个 diff，对着评测集量效果。 值得搬走的是执行顺序，不是它属于哪家厂商。降本天然分两档：不损失能力的（固定高频前缀吃满缓存、裁掉重复提示与冗余上下文、合并批处理）和拿能力换的（降推理强度、换低档模型）。多数团队先动后者，省了钱却说不清质量掉在哪；先做前者，能在不碰评测分数的前提下拿到一段免费区间。 "每杠杆一个 diff、按评测验收"同样可以当方法论：成本优化和重构一样要小步变更加回归护栏，没有评测集的团队跑下来，省的钱会以隐性质量损失回来。 自查顺序建议：先统计缓存命中率与上下文重复度，再看批处理空间，最后才评估换模型或降强度；每改一项用同一组回归任务验一遍。顺序对了，成本曲线通常在第一步就有拐点。