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很多人以为，给 AI 编程助手压缩终端输出，就能少花钱。RTK 会把 Git、测试和文件命令的回显变短。 一项覆盖一千七百四十次尝试的基准测试却发现，结果并不稳定：Claude 那组总账只便宜了约百分之三，DeepSeek 反而贵了约百分之七。 关键在于，RTK 统计的省下的是被过滤的字符，不是账单上的 token。模型少看了一点输出，也可能因此多走几轮，或者判断变差后反复修正。 有一项任务里，RTK 让模型连续撞上不支持的命令改写，三百三十九次报错后才超时，成本接近原来的九倍。 研究者的结论很直白：终端输出通常只是输入的一部分，真正决定成本的往往是模型要走多少轮。想省钱，先测完整任务的通过率和总账，别把压缩率当成省钱证明。