Transcription
Всем привет, GitHub Copilot переключился на оплату по мере использования, и теперь каждый токен, который вы сжигаете, стоит реальных денег. Поэтому в этом видео я дам вам 10 практических способов экономить токены с примерами до и после для каждого совета. Поехали. Вот что мы рассмотрим. 10 советов, начиная от одноразовых изменений конфигурации, которые экономят вам деньги навсегда, до ежедневных привычек, которые накапливаются со временем. Мы пройдемся по каждому совету, и каждый из них будет иметь конкретный пример, который вы можете использовать сегодня. Добро пожаловать к первому совету, совету с самым большим влиянием во всем этом руководстве. Выходные токены стоят в пять раз дороже входных токенов в новой модели оплаты по мере использования GitHub Copilot. Добавив всего одну инструкцию в ваш файл copilot.instructions.md, только код, без объяснений, вы можете сократить вывод на 40-70% при каждом задании по кодированию. Установите один раз, и это будет экономить на каждом вызове навсегда. Этот единственный совет может значительно сократить ваш ежемесячный счет. Совет второй, краткое составление запросов, также называемое "языком пещерного человека". Разработчики часто пишут запросы так, как будто они составляют профессиональное электронное письмо: вежливо, подробно, с полными предложениями контекста. Но модели не нужна вся эта церемония. Переход к сжатым директивным запросам может сократить входные токены на 30-50%. И помните, при оплате по мере использования входные токены по-прежнему стоят денег. Каждое ненужное слово в вашем запросе — это деньги, оставленные на столе. Совет третий, и это удивляет большинство команд. Файл copilot.instructions.md вставляется в каждый запрос, отправляемый модели. Если в вашей команде 10 разработчиков, каждый из которых делает 100 запросов в день с файлом инструкций из 60 строк, вы платите за эти 60 строк 1000 раз в день. Сократите его до самого необходимого: стек, правила и формат вывода. Держите его менее чем в 20 строках. Удалите любой сгенерированный LLM шаблон, который со временем проник в файл. Совет четвертый, ограничение контекста с помощью "применяется к". Без привязки к конкретному файлу все ваши правила инструкций загружаются для каждого типа файла, который вы открываете. Ваши правила тестирования Playwright загружаются, когда вы редактируете схему SQL. Ваши правила Python загружаются, когда вы работаете над TypeScript. Создавая отдельные файлы инструкций с префиксом "применяется к", каждый файл загружается только тогда, когда он действительно актуален. Для проектов со смешанными языками это может значительно уменьшить размер системного запроса для каждого вызова. Совет пятый, и это одна из самых упускаемых из виду оптимизаций. GitHub Copilot автоматически включает содержимое соседних открытых файлов в качестве контекста в ваши запросы. Если у вас открыто 15 вкладок, файлы конфигурации, старые журналы, схемы баз данных, незаконченные скрипты — все это отправляется в виде входных токенов с каждым запросом, хотите вы того или нет. Держите открытыми максимум пять вкладок и открывайте только файлы, непосредственно относящиеся к текущей задаче. Совет шестой, маршрутизация моделей. При оплате по мере использования разные модели имеют драматически разные затраты на токен. Использование Claude Opus или GPT-5 для простого переименования переменной — это настоящее, измеримое расточительство. Думайте о моделях как о уровнях. Используйте самую легкую модель, которая может надежно выполнить работу. Для простых вопросов и рутинного кода Haiku или GPT-4o-mini вполне подходят. Оставьте передовые модели для задач, которые действительно требуют дополнительной способности к рассуждению. Совет седьмой, прекратите вставлять целые файлы в чат Copilot. Это одна из самых дорогих привычек в кодовой базе, и большинство разработчиков не осознают, что они это делают. Файл из 500 строк — это примерно 2000 входных токенов только для контекста, и подавляющее большинство этих строк совершенно не имеют отношения к вашему вопросу. Используйте ссылки на хэш файла или выделите только соответствующий блок и используйте встроенный Copilot. Вы получите такой же качественный ответ при гораздо меньших затратах. Совет восьмой. Режим запроса против режима агента. Это критическое различие, которое многие разработчики полностью упускают. Режим агента мощный, но он сопряжен со значительными накладными расходами на токены. Он загружает определения инструментов, контекст рабочей области и воспроизводит полный разговор на каждом шаге. Для простого вопроса, такого как "Что делает эта функция?", вы потенциально платите в 10 раз больше, чем необходимо. Правило простое. Если ваш вопрос помещается в один ответ, используйте режим запроса. Совет девятый. Свежие разговоры. Это застает разработчиков врасплох, когда они впервые измеряют это. Каждое сообщение, которое вы отправляете в ветке чата, заставляет Copilot повторно отправлять всю историю разговора модели. Таким образом, ваше первое сообщение стоит одну единицу. Ваше 10-е стоит примерно 10 единиц контекста за тот же объем полезного нового контента. Исправление effortless. Используйте Control L в VS Code, чтобы начать новый чат для каждой новой задачи. Это ваша кнопка сброса токенов с нулевой стоимостью. И совет 10. Панель управления. Вы не можете оптимизировать то, что не измеряете. GitHub теперь показывает кредиты ИИ в реальном времени для каждого пользователя и каждой организации в новой модели оплаты по мере использования. Индивидуальные разработчики могут отслеживать сжигание своих кредитов по сравнению с ежемесячным выделением. Администраторы организаций могут устанавливать бюджеты на пользователя и блокировать доступ после достижения лимита. Если вы никогда не смотрели на эту страницу, откройте ее прямо сейчас. Вы можете быть удивлены тем, что найдете. Это все 10 советов. Позвольте мне быстро обобщить ваш немедленный план действий. Сделайте эти три вещи сегодня. Добавьте инструкцию "только код" в ваш файл настроек, сократите этот файл до менее чем 20 строк и закройте неиспользуемые вкладки редактора. На этой неделе добавьте ограничение "применяется к", переключитесь на режим запроса для простых вопросов и начните использовать Control L для новых задач. И на постоянной основе еженедельно проверяйте панель управления использованием и ежемесячно аудируйте свои настройки. Если вы нашли это полезным, пожалуйста, поставьте лайк и подпишитесь на канал QA automation alchemist. Увидимся в следующем видео с новыми знаниями.