Hermes Agent сжигал 603M токенов за спиной — как я сократил фоновые расходы в 125 раз

На днях я заметил, что квота Ollama Cloud Pro ^[1] тратится быстрее обычного. Значительно быстрее. За семь дней я сжёг 603 миллиона токенов и не понимал, куда они уходили.

Я открыл логи Hermes Agent ^[2] и нашёл то, о чём не знал: блок auxiliary: с двенадцатью фоновыми задачами. Сжатие контекста, извлечение из веба, vision, поиск по сессиям, подбор навыков — всё это молча запускалось при каждом моём сообщении. Каждая задача стояла на provider: auto. И поскольку у меня не было ключей для цепочки fallback, каждая молча откатывалась на kimi-k2.6, мою основную модель на триллион параметров.

Я понятия не имел, что это происходит. Пока я печатал одно сообщение, агент отправлял одиннадцать других в фоне — через ту же модель, из той же квоты, не показывая мне промпты. Только сжатие контекста срабатывало 10–20 раз за длинную сессию, каждый раз отправляя всю историю.

Решение

Вот что я изменил в блоке auxiliary: файла ~/.hermes/config.yaml. Полный YAML — в разделе Полный конфиг ниже.

Применяется через /reset или перезапуск Hermes. Изменения вступают в силу только для новых сессий.

Как работает роутинг

Двенадцать задач раньше сваливались в одну модель на триллион параметров. Теперь распределены по шести моделям — от 8B до 1T.

Как работает provider: auto

Я прочитал десятки гайдов по Hermes — ни в одном не упоминается блок auxiliary. Официальная документация описывает структуру YAML, но нет предупреждения, что provider: auto молча откатывается на основную модель. Нашёл только одно видео от AI Garage ^[3] на эту тему — больше ничего. Цепочка такая: openrouter → new portal → codex → gemini flash. Если ни у одного бэкенда нет настроенного ключа, система возвращается к основной модели чата.

Мой каталог Ollama Cloud Pro

У меня подписка Ollama Cloud Pro. Вот модели из каталога, которые имеют значение для роутинга:

Я использовал доступные модели из каталога и настроил их для двенадцати вспомогательных задач. Результат тестирования — ниже.

Двенадцать фоновых задач

Как я распределил модели по задачам

Логика ^[5]: поставить на задачу самую лёгкую модель, которая не ломается, и оставить k2.6 только для настоящих разговоров.

Первая попытка: локальные модели

Я работаю на ноутбуке RTX 5070 Ti, 8 ГБ VRAM. Одна модель на 6 млрд параметров помещается. Две — на грани. Каждый раз, когда Hermes переключался с сжатия на проверку безопасности, Ollama выгружал одну модель и загружал другую. Пять–десять секунд простоя, а это неприятно, потому что у меня настроены агенты и к концу дня это может привести к неприятным последствиям. Вдобавок вентилятор гудел. В результате от локальных моделей в auxiliary отказался в тот же день, я хотел ставить на них незначительные процессы, но даже это повлекло за собой проблемы, если характеристики вашего железа лучше, думаю, этот вариант будет более разумным

Цифры

В видео AI Garage ^[3] автор замерил стоимость сжатия: Claude Opus при контексте 50K = 13 центов за проход. Kimi K2 для той же задачи = 1.9 цента. Снижение на 85% за один проход. Для активных пользователей сжатие срабатывает 10–20 раз в день. По оценке автора: со стандартными настройками только сжатие может стоить $60 в месяц на Claude Opus. Перенаправленное на более дешёвую модель — $9 в месяц.

К сожалению точную экономию в долларах для Ollama Cloud я подтвердить не могу — они не выдают цену за вызов. Но разница в масштабе однозначна.

Что изменилось

Сессии больше не останавливаются и счётчик токенов перестал монополизировать k2.6.

Полный конфиг

Вот полный блок auxiliary: из моего ~/.hermes/config.yaml:

auxiliary:
  compression:
    provider: ollama-cloud
    model: kimi-k2.5
    timeout: 120
  web_extract:
    provider: ollama-cloud
    model: kimi-k2.5
    timeout: 360
  kanban_decomposer:
    provider: ollama-cloud
    model: kimi-k2.5
    timeout: 180
  curator:
    provider: ollama-cloud
    model: kimi-k2.5
    timeout: 600
  vision:
    provider: ollama-cloud
    model: qwen3-vl:235b-instruct
    timeout: 120
    download_timeout: 30
  triage_specifier:
    provider: ollama-cloud
    model: gemma3:12b
    timeout: 120
  profile_describer:
    provider: ollama-cloud
    model: gemma3:12b
    timeout: 60
  approval:
    provider: ollama-cloud
    model: deepseek-v4-flash
    timeout: 30
  title_generation:
    provider: ollama-cloud
    model: rnj-1:8b
    timeout: 30
  session_search:
    provider: ollama-cloud
    model: rnj-1:8b
    timeout: 30
    max_concurrency: 3
  skills_hub:
    provider: ollama-cloud
    model: rnj-1:8b
    timeout: 30
  mcp:
    provider: ollama-cloud
    model: rnj-1:8b
    timeout: 30

Как проверить у себя

Если вы используете Hermes Agent и никогда не трогали блок auxiliary::

hermes config edit

Найдите auxiliary:. Поставьте конкретный provider и model для каждой задачи — ту, которая справляется, но не тянет за собой лишние параметры. Сохраните. /reset. Основная модель перестанет съедать весь токен-бюджет. Если ваша основная модель — Claude или другая frontier-модель, настройка auxiliary ещё важнее. По умолчанию каждая фоновая задача наследует её, и вы платите premium-цену за сжатие контекста и генерацию заголовков.

Какой роутинг используете вы? Пишите в комментариях.

Если интересуетесь AI-агентами, автоматизацией рабочих процессов и конфигурации LLM — подписывайтесь на канал. Там регулярно: сырые заметки по архитектуре агентов и доработки под себя

📬 Telegram-канал — @azamat_dasein ^[8]