OpenRouter 测量 MCP、CLI 和技能的 token 成本
先了解这件事
OpenRouter 在一个 GitHub 任务上测量了三种让模型访问 GitHub 的方式的上下文 token 成本——GitHub MCP 服务器、gh CLI 和 gh 技能。在 Claude Sonnet 5.5 上，三者都正确作答，但 CLI 使用了 1,421 个输入 token，技能使用了 3,315 个，而 MCP 服务器使用了 59,417 个，其 46 个默认工具仅定义本身每次请求就增加 19,436 个 token。 将服务器范围限定为两个工具后，该任务降至 23,228 个 token；将结果上限设为 4,000 个字符后降至 5,357 个；Tool Search 将 46 个工具的前期成本降至 600 个 token 以下。OpenRouter 表示，Tool Search 在 Sonnet 5.5 上将整个任务的成本减半，但在 Claude Haiku 5.5 上却提高了成本。 Tool Search 处于 beta 阶段，可与 Responses 和 Messages API 上的任何模型和提供商配合使用；Chat Completions 会以 400 错误拒绝它。OpenRouter 仅在一个任务上测试了一个服务器，并建议在做出决定前在自己的环境中运行其 mcp_cost.py。
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报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
- OpenRouter Announcements精选OpenRouter 在一个 GitHub 任务上测量了 MCP、CLI 和 skill 的上下文成本
OpenRouter 在 Claude Sonnet 5.5、GPT-6 Luna 和 Gemini 3.8 Flash 上，用 GitHub MCP server、gh CLI 和一个 gh skill 测量了同一个 GitHub 任务。在 Sonnet 5.5 上三者都回答正确，但 CLI 用了 1,421 个输入 token，skill 用了 3,315 个，而 MCP server 用了 59,417 个——它带有 46 个默认工具，仅这些工具的定义每次请求就增加 19,436 个 token。把 server 限定为两个工具后，该任务降到 23,228 个 token；将结果上限设为 4,000 字符后降到 5,357 个；Tool Search 把 46 个工具的前置成本降到 600 个 token 以下，不过在 Sonnet 5.5 上它把整个任务的成本减半，在 Claude Haiku 5.5 上却提高了。
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