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省 token 配置决策中心

先选择你的实际使用方式,再安装组件。“适用于所有用户”指每个人都能得到正确分支,不代表每个人都应安装 RTK、cache-fix 和代理链。

RTK压缩本机 shell 命令输出;与 OAuth、API key、provider 无关。
cache-fix整理 Claude Code 的 Anthropic Messages 请求;只适用于 Claude Code。
Headroom高级实验层;必须按具体模型/provider 做 canary,不能作为普通用户默认。

选择你的路径

客户端
认证 / 上游
系统
入口

Claude Code + Pragma API Key:RTK 主线,cache-fix 按需

推荐组合

RTK 先解决长命令输出;当上下文接近 100k token、频繁 resume/compact,或单日调用量高于订阅额度约 80% 时,再增加 cache-fix。三个信号任一命中即值得开启,都没有就先只用 RTK。两者是不同层,不互相替代。

  1. shell 输出 → RTK 0.43.0 → Claude Code 上下文
  2. Claude Code 请求 → cache-fix 9801(可选)→ Pragma
  3. 每层分别健康检查、真实短请求和回滚
RTK
推荐;认证方式不影响 RTK
cache-fix
可选:upstream 必须显式设为 https://pragma.academic-ruc.cc
打开对应技术指南 →

默认推荐矩阵

使用场景普通用户默认可选增强不适用 / 不默认
Claude Code + Pragma APIRTK上下文近 100k / 频繁 resume / 用量近额度 80% 时加 cache-fix,upstream 指向 PragmaHeadroom 不作为公共默认
Claude Code + 官方 API keyRTKcache-fix 默认官方 upstream不需要 Pragma 配置
Claude Code + OAuth / Max / ProRTKcache-fix 默认官方 upstream;OAuth refresh 保持 off不填写 Pragma API key
Claude Code + 其他中转RTK仅在 Anthropic Messages/认证头兼容时使用 cache-fix不盲套 Pragma upstream
Codex OAuth / API / custom providerRTKprovider-specific Headroom canary(高级)cache-fix 不适用
GitHub Copilot CLI手动 rtk <命令>无自动 hookcache-fix 不适用
sidebar / 桌面端先切 terminal CLI仅做明确的产品级实验不承诺读取 CLI hook

两层省 token 的真实关系

text
命令执行层:shell output → RTK → agent context

Claude 请求层:Claude Code → cache-fix(可选)→ Anthropic-compatible upstream

模型代理层:Headroom(高级、逐 provider/模型 canary)→ upstream

RTK 省下的是进入模型上下文的命令输出;cache-fix 改善的是 Claude Code 请求前缀、cache markers、TTL 与可观测性。任何命中率或单条命令压缩比例都不等于整张账单节省比例

通用安装原则

  1. 先只启用 RTK,完成真实任务 E2E。
  2. Claude Code 用户确有长会话缓存问题时,再单独启用 cache-fix。
  3. 每增加一层代理,都要保留直连启动方式。
  4. 不在正在依赖该代理的 agent 会话中重启或重装代理。
  5. 不用文件不可变锁掩盖错误配置;认证轮换、升级和回滚必须可执行。

通用验收顺序

层级验收失败时怎么做
RTK 本体rtk --version、受支持命令 fixture不进入 agent hook 测试
Hook 配置配置存在且 Codex/Claude 协议正确恢复 hook 备份,不改认证
Agent E2E真实长输出任务后出现 RTK history/session 记录回退为手动 rtk <cmd>
cache-fix 进程/health200 {"status":"ok"}不启动走 9801 的 Claude
Claude 路由短请求正常且日志/观测更新立即使用直连启动方式
经济性对照 cache read/create、TTL、quota 与实际用量不用 hit rate 代替费用结论

下一步

卡耐基梅隆大学(CMU)计算机课堂实践任务,纯学术研究与公益用途,不涉及任何营利行为。