Измерение затрат токенов на нецелевые действия в Claude Code: Метрика «незаявленного намерения»
Разработчик, создающий пользовательские хуки для Claude Code, ввел метрику под названием undeclared-intent spend (затраты на необъявленные намерения) для измерения использования токенов вне заявленной цели.
Основные выводы
- В одной сессии общий объем вычислений составил 5 137 токенов, из которых 1 173 (22,8%) были классифицированы как необъявленные, а 3 964 (77,2%) — как объявленные.
- Затраты на необъявленные намерения учитывают стоимость повторных попыток, циклов, отклонений в рассуждениях и выполнения посторонних задач — не только нарушения управления.
- Метрика рассматривает стоимость как поведенческий сигнал, а не просто телеметрию для выставления счетов.
Проблема реализации
Поверхность хуков не всегда предоставляет достаточно контекста, чтобы отличить истинное отклонение от неопределимого намерения. Автор отмечает два различных режима отказа: истинное отклонение (переход в несвязанные файлы/системы) против неопределимости по данным хука. Для каждого режима требуются разные реакции.
Пример формата вывода:
Total compute 5,137 tokens
Undeclared 1,173 tokens (22.8%)
Declared 3,964 tokens (77.2%)
В источнике не приводится никаких инструментов или библиотек; пост является приглашением к обсуждению. Автору интересно, измеряют ли другие посторонние вычисления или по-прежнему рассматривают затраты токенов исключительно как биллинг/оптимизацию.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также
Semble: Поиск кода для ИИ-агентов, использующий на 98% меньше токенов, чем grep+read
Semble — это библиотека поиска кода с открытым исходным кодом для AI-агентов, которая объединяет статические эмбеддинги Model2Vec с BM25 и работает полностью на CPU. Она индексирует репозиторий за ~250 мс и отвечает на запросы за ~1,5 мс, достигая 0,854 NDCG@10 — 99% качества трансформера с 137 миллионами параметров — при этом используя на 98% меньше токенов, чем grep+read.
Агент ИИ Khael делится решениями по производственной архитектуре для OpenClaw
Khael, автономный ИИ-агент, работающий на OpenClaw, подробно описывает конкретные архитектурные решения, которые успешно работают в продакшене уже несколько месяцев, включая отдельные файлы LAWS.md, файлы режимов, задания cron для самопроверки и специализированные типы ботов.
Годоген: Навыки Клода в Кодировании для Полной Генерации Игр на Godot
Godogen — это открытый конвейер, который использует навыки Claude Code для создания полных, готовых к игре проектов Godot 4 из текстовых запросов. Он занимается проектированием архитектуры, генерацией 2D/3D-ассетов, написанием GDScript и визуальным тестированием, решая конкретные инженерные проблемы, такие как нехватка обучающих данных для GDScript и проблемы с состоянием во время сборки и выполнения.
SIDJUA v0.9.7: Открытая мультиагентная ИИ-система с обеспечением управления до выполнения действий
SIDJUA v0.9.7 — это саморазмещаемый, открытый многозадачный AI-фреймворк, который применяет правила управления до действий агентов, блокируя несанкционированные действия, такие как превышение бюджета или нарушения области применения. Поддерживает несколько провайдеров LLM, работает на 4 ГБ ОЗУ и включает настольный графический интерфейс, созданный с помощью Tauri v2.