Claude中断供应，Trae的前景如何？究竟谁受损更严重？- Ivony深度分析

（用户损失最大？

这并不能简单归结为谁的损失，而是 Claude 在策划更深远的战略。

最初，Cursor 就如同粘合剂，而现在的 Cursor2.0 已经具备了独立的编程模型。

然而，面对编程 AI 的需求，最为强大的依然是 GPT 与 Claude 这两位巨头。

TRAE 虽然不如 Cursor，但在 Claude 和 GPT 的支持下，同样能够获得一份蛋糕。

那是在 Claude Code 和 GPT5-Codex 尚未问世的时期。

如今，随着 Claude Code 和 GPT5-Codex 的推出，AI 编程开始依赖原生的大模型，逐步取代那些依赖包装和粘合的编程工具。

由于 GPT 目前面临资金问题，因此仍然会持续供给，只要它能保持独占并赚取更多利益，GPT 和 Gemini 将来也可能会停止供给。

不仅 Claude 在这个领域发力，GPT 也在争取主导地位。

Claude 的优势在于去除了地域限制，凭借自身实力，无需依赖其他编程产品进行推广。

完全可以自给自足。

AI 编程面临的最大挑战是 Token 成本过高。

无论如何，AI 编程都无法逃脱高昂的 Token 费用。

我从 Claude 的角度来看，Claude 在 11 月取得了显著进展，现在的 Claude Code 能够将 150K 的 Tokens 工作量直接降低到 2K，成本削减达到惊人的 98%！！！

最近我看到 Anthropic 发布的新技术指南，坦白说，读完第一遍我愣住了。

150,000 个 Tokens 降到 2,000，这不是简单的优化，而是一次彻底的降维打击啊！

这一降幅甚至比 Deepseek 的 3.2 降价还要夸张……

既然自己能做到，何必为别人做嫁衣呢？

毫不夸张地说，这可能是我在 2025 年看到的最出色的 AI Agent 优化方案。

说实话，我之前参与的多工具 Agent 项目，API 账单让我心惊胆战——一个月竟然高达 $360,000，这谁能承受得住？

现在 Anthropic 直接将费用降低到 $4,800，节省了 98.7% 的成本。

这还不是全部，响应时间也从 20 秒缩短至 5.5 秒。

传统方法把 AI 模型当作数据中转站，所有中间数据都要经过模型，这不是自寻死路吗？

Anthropic 这次直接将数据处理放入执行环境中，模型只负责生成代码和接收结果，决策层与执行层彻底分离。

看完之后，我总结了三个关键点：

1. 环境内处理 – 中间数据完全不经过模型，Token 节省超过 99%
2. MCP 代码 API 化 – Agent 如同程序员，所需工具自行导入
3. 实打实的验证 – 不是纸上谈兵，生产环境月省 $355,200

做过多工具 Agent 的朋友都明白，现在的问题并非简单的优化可以解决，而是 架构性缺陷。

如果想要功能齐全，就必须依赖各种工具；要节省 Token，就只能削减功能。

这并不是两难选择，而是进入了死循环。

事实上，企业级 Agent 如果没有 50 到 200 个工具根本无法运转。

数据库查询、邮件发送、与 Salesforce 对接、Slack 协作、GitHub 集成，都是必备功能。

我之前的项目，光是工具接入就耗时两个月。

更棘手的是调用频率。

一个复杂的工作流往往需要进行 10 到 30 次的工具调用，链式依赖 的复杂性令人头痛——工具 A 的输出需要给工具 B，B 的输出又传给 C，每次都要在上下文中传递数据。

传统架构无法并行处理，只能串行执行，眼睁睁看着延迟不断增加。

调用次数与成本的关系如下：

MCP (Model Context Protocol)的出现确实是个好消息，它统一了工具接入的标准。

过去每个服务都需要独立的 SDK、认证和数据格式，现在只需使用 JSON Schema 来定义工具签名，通过 list_tools() API 自动发现工具，节省了不少精力。

然而！

MCP 虽然解决了接口碎片化的问题，理论上可以接入任意数量的工具，但实际上仍然受到上下文窗口的限制。

举个例子，若某个项目需要从 10 万条记录中筛选出 5 条生成报告。

传统方式的流程如下：

阶段 1 – 工具定义预加载：

• 将 50 个工具定义全部加载进上下文
• 还未开始工作，已消耗 5,000 tokens
• 我当时就觉得很不对劲

阶段 2 – 数据检索（这是重灾区）：

• Agent 调用 database.query()
• 100,000 条记录 → 全部进入上下文
• Token 消耗：100,000 条 × 50 tokens = 5,000,000 tokens
• 延迟：序列化、传输、解析，至少要 15 秒
• 问题在于：10 万条中 99,995 条都是无用数据，全都被加载进上下文。

阶段 3 – 数据过滤：

• 调用 filter()工具
• 再次传输 10 万条（没错，又要传输一次）
• 返回 5 条结果

阶段 4 – 生成报告：

• 最终只传输 5 条数据
• 但前面已经消耗过多资源

总账单：

• Token：5,006,000（约 500 万）
• 往返次数：3 次
• 延迟：20 秒
• 最搞笑的是：10 万条数据走了一圈，实际有用的只有 5 条。

流程示意：

这说明了什么呢？

传统架构把 AI 模型当作数据总线使用，所有数据都必须经过模型这一关。

模型既需要决策又要充当搬运工，Token 消耗与数据量成正比，这样怎么可能不出问题呢？

工具定义的预加载是第一个大坑。一旦 Agent 启动，所有工具定义就要被加载：功能描述、参数说明（类型、必填项、默认值、验证规则）、返回格式，以及 2 - 3 个使用示例。

50 个工具算下来：50 × 100 tokens = 5,000 tokens 的基础开销。但规模效应在这里尤其突出：

如果是 200 个工具，Token 消耗直接起步 20,000。更搞笑的是工具的利用率。

统计显示，每次任务平均只使用 3 - 5 个工具，利用率仅为 2.5%。

这意味着 97.5% 的工具定义 Tokens 都是浪费。

为什么不能按需加载呢？

因为传统架构要求事先声明所有工具，模型必须“看到”所有选项才能进行选择。

中间结果的传递则是数据重复传输的另一大陷阱。

Salesforce 的真实案例：

# 传统方式 - 三次独立工具调用（每次都是煎熬）# 第一次：搜索
search_result = agent.call_tool("search_salesforce", {
    "query": "active accounts",
    "fields": ["name", "revenue", "status"]
})
# 1000 条记录，20,000 tokens，心在滴血

# 第二次：过滤
filtered = agent.call_tool("filter_records", {
    "data": search_result,  # 20K tokens 的数据又传一遍
    "condition": "revenue > 1000000"
})
# 过滤完 50 条，2,500 tokens

# 第三次：汇总
summary = agent.call_tool("create_summary", {"data": filtered  # 又传一遍})
# 终于完事了，500 tokens

# 工具定义：5,000
# 第一次搜索：20,000
# 传给 filter：20,000（重复传输！）# 过滤结果：2,500
# 传给 summary：2,500（又重复！）# 最终结果：500
# 总计：51,000 tokens，每次看到这个数字我都想哭

每次往返 500 毫秒，三次加起来就要 1.5 秒光在网络上浪费。数据序列化还有隐性成本。

原始 1KB 数据转为 JSON 后会膨胀到 1.5-2KB，膨胀系数在 1.5- 2 倍之间。

模型还得花时间去解析 JSON 结构。

Anthropic 的解决思路可以简单总结为一句话：不优化，直接重构架构。Agent 不再是工具的使用者，而是代码的编写者。MCP 服务器不再是函数调用接口，而是代码模块。

核心理念听上去简单，实际操作起来却极具挑战：模型不再执行工具，而是生成执行工具的代码。

代码在独立的环境中运行，所有数据处理都在该环境内完成，模型只需接收最终结果。

MCP 服务器重构为代码 API，从函数调用转变为模块导入（这个转变至关重要）。

// 传统方式（每次调用都是灾难）agent.call_tool("search", {query: "..."})

// 代码执行方式（简洁清爽）import {search} from 'mcp-server'

技术实现（支持 TypeScript 和 Python）！

TypeScript 版本：

// mcp-servers/salesforce/index.ts
export class SalesforceClient {async search(params: SearchParams): Promise {
    // 这里的实现全在执行环境，模型根本不知道
    const results = await this.api.query(params);
    return results;
  }
  
  async update(id: string, data: object): Promise {
    // 所有操作都在环境内，秒啊
    return await this.api.update(id, data);
  }
}

Python 版本：

新一代工具的崛起：提升开发效率与安全性

类型提示的引入无疑是一项极具价值的创新：IDE 的自动补全、类型检查以及文档悬停功能，极大地提升了开发者的使用体验。而原生支持的 async/await 不仅简化了异步编程，还显著增强了并发性能。

懒加载机制的按需加载（这个设计在 Token 消耗上真是大幅度节省）！

传统做法：预加载 50 个工具 = 5K tokens
代码执行：只引入 2 个工具 = 0 tokens

为什么会是 0 呢？

因为导入语句并不占用模型的上下文！

动态导入的实现如下：

// 运行时按需导入，想用啥导啥
const toolName = determineRequiredTool(task);
const module = await import(`mcp-servers/${toolName}`);
const tool = new module.Client();

search_tools 工具发现 API（这个设计真是巧妙）

async function search_tools(query: string): Promise {
  // 轻量级元数据，每个工具 
    tool.tags.includes(query) || 
    tool.description.includes(query)
  );
  
  // 按相关性和流行度排序
  return matches.sort(byRelevance).map(t => ({ 
    name: t.name, 
    summary: t.summary 
  }));
}

元数据索引在启动时进行一次构建，后续查询响应时间保持在 <10ms。通过倒排索引与内存缓存的结合，性能可谓卓越。

实际应用场景包括：

1. Agent 需要“发送邮件”
2. 调用search_tools("email") → 返回 3 个邮件工具（150 tokens）
3. Agent 选择“Gmail Sender”
4. import {GmailSender} from 'mcp-servers/gmail'
5. 仅加载这一个工具，其余 197 个毫无影响

工具选择的逻辑包括描述匹配度、历史使用频率以及上下文相关性。

此时，Agent 的角色转变为开发者，模型的功能从“执行者”转为“编排者”。它不仅生成代码，还需保证代码质量：

• ESLint 和 Pylint 自动进行语法检查
• TypeScript 和 Python 的类型系统负责类型校验
• 代码模板库确保最佳实践的复用

模板库的引入有效减少了生成错误。例如，数据库查询的标准模板和 API 调用的重试模板，均经过验证并能够被广泛使用。

依旧在环境内部处理：数据不外泄。

执行环境的安全隔离至关重要！

安全永远是第一要务，其架构为：沙箱 + 资源限制 + 实时监控。

沙箱技术（结合 Docker 和 seccomp 多重防护）

• 网络隔离：仅限访问 MCP 服务器，其他外部连接一律禁止
• 文件系统隔离 ：代码库为只读，只有/tmp 可以写入，以防破坏
• 进程隔离：独立容器，进程之间完全隔离

资源配额（固定规则）

• CPU：2 核
• 内存：4GB
• 执行

超时将使用 SIGALRM 信号强制终止。若内存溢出，将有 cgroup 限制，OOM killer 保护宿主机。

核心技术在于数据流的重定向！

Salesforce 案例比较（对比明显）

// Agent 写的代码 - 单个函数搞定所有事
import {salesforce} from 'mcp-servers';

async function getSalesforceSummary() {
  // 阶段 1：数据检索（在环境内，模型根本不知道）const results = await salesforce.search({
    query: "active accounts",
    fields: ["name", "revenue", "status"]
  });
  // 1000 条记录在环境内存里
  // 关键：模型完全不知道这 1000 条的存在
  
  // 阶段 2：过滤（原生 JS，环境内操作）const filtered = results.filter(record => 
    record.revenue > 1000000
  );
  // 50 条结果，还是在环境内
  // 模型依然不知道
  
  // 阶段 3：聚合计算（原生 reduce 和 sort）const summary = {
    total_accounts: filtered.length,  // 数量统计
    total_revenue: filtered.reduce((sum, r) => 
      sum + r.revenue, 0),  // 收入求和
    top_account: filtered.sort((a, b) => 
      b.revenue - a.revenue)[0]  // 排序取 TOP1
  };
  
  // 阶段 4：返回结果（只有这个小对象给模型）return summary;
  // 模型收到的就是：// {total_accounts: 50, total_revenue: 150000000, top_account: {...} }
}

// Token 消耗：约 100（就这个 summary 对象）

数据流向图：

数据库 → 执行环境内存(1000 条，模型不可见)
       ↓ filter 操作
       执行环境内存(50 条，模型不可见)
       ↓ 计算聚合
       执行环境内存(summary 对象)
       ↓ return
       模型上下文(仅 summary，~100 tokens)

执行时间统计：

• 数据库查询：2 秒
• 环境内过滤：0.05 秒
• 环境内聚合：0.05 秒
• 总计：2.1 秒

Token 节省情况：1000 条未序列化数据，50 条未传输，只有 summary 返回。节省从 51K 降至 100 = 99.8% 节省。

中间数据的内存管理，100K 条记录存放在环境内存中，模型对此毫无感知。数据结构的选择极为重要：JavaScript 数组、Python 列表提供了最佳的原生性能。

对于超大数据集，采用 Generator 逐条处理，避免全量加载：

function* processLargeDataset(data) {for (let item of data) {yield transformItem(item);  // 逐条处理，省内存
  }
}

实时监控内存使用情况：

const memUsage = process.memoryUsage();
if (memUsage.heapUsed > threshold) {// 内存快爆了，切换流式处理}

将 50 次调用合并为 1 次（此优化效果显著）

// 传统：50 次工具调用 = 50 次往返 = 25 秒等死

// 代码执行：一个循环搞定
const results = [];
for (let i = 0; i < 50; i++) {const result = await processItem(items[i]);
  results.push(result);
}
// 总

进阶并发版本：

// 50 个并发请求，0.5 秒搞定
const results = await Promise.all(items.map(item => processItem(item))
);

并发控制策略有效防止服务器负载过高：

import pLimit from 'p-limit';
const limit = pLimit(10);  // 最多 10 并发
const results = await Promise.all(items.map(item => limit(() => processItem(item)))
);

错误重试机制增强了容错能力：

async function retry(fn, times = 3) {for (let i = 0; i < times; i++) {
    try {return await fn(); 
    } catch (e) {if (i === times-1) throw e;
      await sleep(1000 * (i + 1));  // 指数退避，别立即重试
    }
  }
}

效果对比：真实数据的优势：

Token 节省率计算：

延迟改进情况：

Claude 这一手操作，确实展现了诸多优势！

如今不再依赖他人，而是自己可以独立完成……

1. Token 使用效率：成本显著降低

不同规模的真实成本对比，看看这个表格让多少老板感动落泪！

实施成本如下：

• 环境搭建：$50K（一次性费用）
• 月维护费用：$5K

中规模回本时间为：$50K ÷ $355K = 0.14 月 ≈ 3.6 天

3 年总拥有成本对比（传统方式 vs 代码执行）：

传统方式：$360K × 36 = $12.96M
代码执行方式：$50K + ($4.8K + $5K) × 36 = $402.8K

三年节省：$12.96M – $403K = $12.56M（节省高达 96.9%）

2. 渐进式的工具发现：无需再进行预加载

search_tools 的完整实现，这个 API 设计真是绝妙！

// 元数据索引结构
interface ToolMetadata {
  name: string;           // 工具名
  category: string;       // 分类
  tags: string[];         // 标签
  description: string;    // 描述
  summary: string;        // 摘要 <50 tokens
  popularity: number;     // 使用频率
}

// search_tools 实现
async function search_tools(query: string): Promise {
  // 1. 加载轻量级索引
  const allTools: ToolMetadata[] = await loadToolMetadata();
  // 200 工具 × 50 tokens = 10K tokens（只加载一次）// 2. 关键词匹配
  const keywordMatches = allTools.filter(tool => 
    tool.tags.some(tag => tag.includes(query.toLowerCase())) ||
    tool.description.toLowerCase().includes(query.toLowerCase())
  );
  
  // 3. TF-IDF 相关性
  const scored = keywordMatches.map(tool => ({
    tool,
    score: calculateRelevance(tool, query)
  }));
  
  // 4. 排序：相关性 70% + 流行度 30%
  const sorted = scored.sort((a, b) => 
    (a.score * 0.7 + a.tool.popularity * 0.3) - 
    (b.score * 0.7 + b.tool.popularity * 0.3)
  );
  
  // 5. 返回 TOP10
  return sorted.slice(0, 10).map(s => s.tool);
}

// 相关性计算
function calculateRelevance(tool: ToolMetadata, query: string): number {const words = query.toLowerCase().split(' ');
  let score = 0;
  
  for (const word of words) {if (tool.name.toLowerCase().includes(word)) score += 10;  // 名字匹配权重最高
    if (tool.summary.toLowerCase().includes(word)) score += 5;
    if (tool.tags.some(t => t.includes(word))) score += 3;
  }
  
  return score;
}

启动时建立倒排索引，查询响应时间保持在 <10ms：

// 启动构建倒排索引
const invertedIndex = new Map<string, Set>();

for (const tool of allTools) {const words = [...tool.tags, ...tool.description.split(' ')];
  for (const word of words) {if (!invertedIndex.has(word)) {invertedIndex.set(word, new Set());
    }
    invertedIndex.get(word).add(tool.name);
  }
}

// 查询 O(1)复杂度，贼快
function fastSearch(query: string): string[] {const words = query.split(' ');
  let results = invertedIndex.get(words[0]) || new Set();
  
  for (let i = 1; i  wordResults.has(x)));
  }
  
  return Array.from(results);
}

Token 消耗对比（节省幅度惊人）：

• 传统方式：预加载 200 个工具 = 20K tokens
• search_tools：返回 3 个匹配工具 = 150 tokens
• 动态导入：import 语句 = 0 tokens
• 总节省：99.25%

3. 大数据处理能力：不再担心数据量问题

性能曲线的对比显示，数据量越大，这种优势愈加明显！

性能的拐点在于100 行。

低于 50 行时传统方式更为简单，而超过 100 行的代码执行则表现出明显优势。

动态策略的选择：

async function processData(dataSource) {const estimatedSize = await estimateDataSize(dataSource);
  
  if (estimatedSize < 50) {return await traditionalApproach(dataSource);  // 小数据集，传统够用
  } else {return await codeExecutionApproach(dataSource);  // 大数据集，代码执行起飞
  }
}

数据管道的构建：

// 链式操作，内存峰值低
const pipeline = data
  .filter(cleanData)           // 清洗
  .map(transformFormat)        // 转换
  .reduce(aggregateByGroup)    // 聚合
  .map(calculateMetrics);      // 计算

// 流式处理超大数据
async function* streamProcess(dataSource) {for await (const batch of dataSource.batches(1000)) {
    const processed = batch
      .filter(validate)
      .map(transform);
    yield processed;  // 逐批处理，内存可控
  }
}

处理 100K 行数据时，内存峰值仅需500MB，而非全量加载所需的5GB。

此外，编程控制流如循环、条件判断和错误处理都是原生支持，50 次调用压缩为一次执行，延迟降低了 25 倍；隐私安全方面，敏感数据不会进入模型，确保 GDPR、HIPAA 合规毫无压力；状态持久化则通过检查点机制支持长任务的跨会话执行，3 小时的任务可分为 3 次完成；技能生态 SKILL.MD 文档化，能力可复用，团队效率提升 3 - 5 倍，等等……