Куда уходят токены у кодинг-агента: разбираем счёт по полям usage
В прошлый раз я разбирал, куда именно ходит Claude Code и какие бывают ключи. Логичное продолжение — куда уходят деньги. Потому что первый вопрос, который возникает после недели работы с агентом: почему счёт растёт быстрее, чем кажется по объёму кода.Ниже — разбор по полям usage, механика кэша и правила, которые у меня реально срезали расход. Без магии, всё проверяется в ответе API.Из чего состоит счётТокены, за которые вы платите, делятся не на два типа, а минимум на пять:ТипЧто этоПорядок ценыInput (miss)
«Уберу перед пушем» и другие способы потерять секреты. Чек-лист для самопроверки
TL;DR; Разбираем базовую, но от этого не менее болезненную тему: что такое секреты, почему разработчики с завидным упорством продолжают их коммитить, где таятся главные дыры и как один забытый токен может обернуться миллионными убытками для бизнеса.Всё тайное становится явным
В McKinsey начали информировать сотрудников о перерасходе ИИ‑токенов
В McKinsey решили бороться с перерасходом ИИ‑токенов не введением жёстких лимитов, а информирование сотрудников.
Параллельные AI-агенты: что проверил на практике и когда они действительно полезны
Когда в работе появляется несколько независимых задач, возникает очевидная идея - "почему бы не поручить их разным AI-агентам одновременно, вместо того чтобы ждать, пока один агент закончит все по очереди?"И у этой идеи сразу два преимущества: работа завершится быстрее, каждая задача получит отдельный контекст и не будет перегружена результатами предыдущих этапов. Но у такого подхода есть обратная сторона - несколько агентов могут потреблять больше токенов, стоить дороже и оставлять после себя результаты, которые еще нужно правильно собрать и проверить.
Дело о взрыве контекста: поиск случайного гостя, который захотел остаться
Всё началось со странной потери скорости решения задач.Сначала я думал, что это чисто субъективное наблюдение. Проекты развиваются, документация растёт, архитектурных связей становится больше. Значит, AI-агенту нужно прочитать больше файлов, удержать больше решений и проверить больше зависимостей. Контекст растёт — время выполнения задач тоже растёт. Вроде бы всё логично.
Хакеры научились красть токены Claude у подписчиков сервиса
Независимый консультант по ИИ из Великобритании Грант Де Свардт рассказал, как неизвестные украли токены из его учётной записи Claude Max 20x. Их расход продолжал расти даже тогда, когда исследователь не пользовался сервисом.
Токеномика: разбираем Big‑T нотацию на примере механики работы Yandex AI Studio
Под крылом Linux Foundation появилось новое направление — Tokenomics Foundation. Фонд выпустил проект описания «Big‑T Notation» (автор — Ден Нефф, старший архитектор облачных решений в Adobe), в котором предлагается фреймворк для оценки и управления расходами на токены в LLM‑ и агентных системах — по аналогии с Big‑O в теории алгоритмов. Токены в бюджетировании обычно относят к категории «разберёмся потом» — примерно как когда‑то на заре Интернета веб‑разработчики относились к SQL‑запросам.
Токены — новая единица бюджета. Как управлять расходами на ИИ без лимитов для сотрудников
Компании всё чаще пересматривают расходы на ИИ-инструменты. Например, Uber в 2026 году ввела лимит в $1 500 в месяц на сотрудника для каждого агентного инструмента кодинга: по данным Bloomberg, годовой бюджет на ИИ был израсходован за четыре месяца.Такая реакция понятна — чем больше команда пользуется ИИ, тем выше счёт провайдера. Но лимит на человека — это не единственный и не всегда лучший способ управлять затратами. Он не различает полезный сложный запрос и простой вызов, который случайно отправили в дорогую модель. А ещё может ограничить именно тех сотрудников, чья работа действительно выигрывает от ИИ.
