Claude Code 成本优化：用 TokenWise 实现模型智能路由
解决 Claude Code 默认过度依赖高成本模型（如 Opus）的问题，通过建立任务分类路由机制和 A/B 测试，将简单任务分发给低成本模型，实现精准的成本控制。
为什么需要这个技能
在默认情况下，Claude Code 的大量 Token 支出往往流向最高阶的 Opus 模型。但事实上，许多基础操作（如读取文件、简单的 grep 搜索或格式化）并不需要如此强大的推理能力。
传统的路由工具大多依赖于简单的启发式猜测，缺乏真实数据支撑。TokenWise 引入了“测量驱动”的概念：它不仅能自动路由，还能记录每项任务的实际消耗，并通过 A/B 测试让你在信任低成本模型（如 Haiku/Sonnet）之前，量化地对比它们的输出质量。
适用场景
- 希望在不牺牲代码质量的前提下，降低 Claude Code 的 Token 账单。
- 需要验证特定类型的开发任务（如写测试、单文件重构）是否可以用更便宜的模型替代。
- 需要审计项目在不同阶段的 Token 消耗分布情况。
- 追求精细化管理 AI 成本，需要生成每会话或每月的成本报告。
核心工作流
TokenWise 将任务分为三个阶梯进行智能路由：
- 机械级任务 (Mechanical)
Haiku：处理文件读取、grep、重命名、简单编辑等。 - 局部推理任务 (Scoped reasoning)
Sonnet：处理单文件重构、局部研究、编写测试用例。 - 综合分析任务 (Synthesis)
Opus：处理架构决策、多文件大规模重构、安全审查。
核心操作指令：
/tokenwise:install：引导式安装，支持预览差异和自动备份。/tokenwise:ab "<task>"：对同一任务在多个模型层级上进行 A/B 测试，生成对比报告。/tokenwise:report：查看当前会话的 Token 消耗与全 Opus 基线的对比。/tokenwise:summary：分析历史聚合趋势（支持周/月度）。
下载和安装
在任何 Claude Code 会话中运行：
/plugin marketplace add CodeShuX/tokenwise
/plugin install tokenwise@tokenwise然后运行 /tokenwise:install 并按照引导提示完成配置。
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