MCP vs Skill：深入解析Token成本，AI Agent工具协议的效率之争

昨天一篇关于Skill的文章发布后，有网友在评论区提出了一个非常关键的问题：skill 和 token 的消耗究竟是什么关系？这个问题直接触及了当前构建高效AI应用的核心成本考量。所以，我们今天就来彻底拆解一下Token、MCP、Skill这些概念背后的计费逻辑，帮你找到AI时代的“省钱密码”。

Web 会话 Token

对于程序员而言，“Token”这个词并不陌生。在Web开发中，Token通常指代一种身份验证机制，相当于用户的“临时身份证”。登录后服务器生成一串随机字符串（Token），之后的每次请求都携带它，服务器便能识别用户身份。

这类Web会话Token的特点很明确：

• 一次性生成，多次使用：仅在登录时消耗计算资源生成，后续校验成本极低。
• 体积小巧：通常只有几十到几百字节。
• 安全导向：核心作用是身份验证与权限控制，与AI的计算过程无关。

AI Token

而当我们在谈论大模型和AI应用时，“Token”的含义发生了根本性转变。它成为了大模型处理文本的最小单位，也是计费的核心依据。你可以将AI Token理解为模型的“脑细胞”，每处理一个Token，模型就需要完成一次计算。

因此，AI Token直接代表了计算量和成本。它与Web Token的关键区别如下：

维度	Web Session Token	AI Token
本质	身份凭证	计算单位
计费方式	免费（或极低成本）	按量计费，直接关联成本
数量级	单次请求1个	单次请求数百至数百万个
生命周期	持续有效（小时/天）	每次请求独立计算

需要特别注意，AI Token的消耗是双向的：你输入的Prompt算作输入Token，模型生成的回答算作输出Token。通常，输出Token比输入Token更贵（例如Claude 3.5 Sonnet的输出Token单价是输入的5倍）。

AI Token 是如何计算的？

理解AI Token的难点在于，它的计算并非简单的“字数统计”。不同语言、不同内容的Token化（Tokenization）效率差异巨大。

• 英文：1个Token ≈ 0.75个单词（“ChatGPT”可能被切分为1-2个Token）。
• 中文：1个汉字 ≈ 1-2个Token（技术文档中常按1.5个估算）。
• 代码：符号、缩进、换行都会占用Token，一段Python代码的Token数可能是其字符数的1.5倍。

简单对比：

英文：`“Hello world”` = 2 Tokens
中文：`“你好世界”` = 4-6 Tokens
代码：`“def hello():”` = 4-5 Tokens

计费公式通常如下（以DeepSeek、元宝等平台为例）：
总费用 = (输入Token数 × 输入单价 + 输出Token数 × 输出单价) / 1,000,000

不同模型的单价差异显著：	模型	输入单价（元/百万Token）	输出单价（元/百万Token）
通义千问-Max	2.4	9.6
DeepSeek-V3	2.0	8.0
GPT-4 级别	30+	60+

已经有真实案例警示：某企业因未清理对话历史，单次请求携带了50万Token的上下文，一次对话就消耗了数十元，直到查看账单时才惊觉。

Skill vs MCP：效率之争

MCP（模型上下文协议）和Skill是当前让AI Agent 调用外部能力的两种主流方式，但它们在Token消耗上可谓“天差地别”。

MCP：能力强，但也是“Token黑洞”

MCP是Anthropic推出的开放协议，旨在让AI统一调用各种外部工具（如数据库、邮件、GitHub）。然而，它有一个致命的缺点：极高的Token消耗。

其Token陷阱在于：启动MCP时，所有工具的定义文档会被一次性完整加载到AI上下文中。这包括工具名称、描述、参数列表（JSON Schema）、返回值格式等。根据社区实测数据（Claude 3.5 Sonnet）：

• 连接5个标准MCP服务器（GitHub、Slack等）就需要约 97,000 Token。
• 这直接吃掉了Claude 20万上下文窗口的 48%。对话还没开始，近一半的“思考空间”就被工具定义占用了。

更糟糕的是中间结果传递。例如，让AI“从Google Drive下载会议纪要并上传到Salesforce”，会议内容（可能长达数万Token）会在AI的上下文里流转两次，造成额外巨额消耗。

Skill：按需加载的“省钱能手”

Skill是Anthropic推出的新特性，可以看作一种按需加载的轻量级能力包。它在Token节省上优势明显：

• 启动时：只加载非常简短的描述（约12个Token）。
• 使用时：才加载完整的指令和执行代码（约300个Token）。
• 节省率：相比MCP方式，可节省高达99.6% 的Token。

社区对比实验数据：	方案	启动Token	使用时Token	总消耗
MCP传统方式	2,800	2,800（持续占用）	高且固定
Skill方式	12	311（按需加载）	低且弹性

MCP vs Skill：如何选择？

结论是：MCP更费Token，但Skill并非万能。二者是互补关系，而非替代。

MCP的优势场景：

• 标准化：统一协议，跨平台兼容性好。
• 实时数据：能获取最新信息（如股价、天气）。
• 精确控制：工具行为可预测，适合需要严格审计的企业级流程。

Skill的优势场景：

• 极致省Token：特别适合高频、重复性的已知任务。
• 快速响应：脚本本地执行，无需等待外部服务器响应。
• 隐私安全：敏感数据可以不流出模型上下文。

社区共识是：用MCP探索“能做什么”，用Skill高效执行“已知怎么做”。

MCP 的 Token 优化策略

既然MCP不可或缺，如何优化其Token消耗？业界已有多种方案。

1. Code Execution 模式

这是Anthropic官方的优化方案。核心思想是：让AI生成一段代码脚本来串联调用多个MCP工具，而不是让AI亲自一步步调用。

• 传统方式：AI → 调用工具A → 接收结果 → 调用工具B（所有中间结果过AI上下文）。
• Code模式：AI生成脚本 → 脚本直接调用工具A和B → AI只查看最终结果。
  官方测试显示，该模式能将Token消耗从150,000降至2,000，节省 98.7%。

2. Dynamic Toolsets（动态工具集）

由Speakeasy提出的方案，核心是不一次性加载所有工具。

• 语义搜索：根据用户意图，只加载最相关的少数工具定义。
• 分类大纲：先提供工具类别索引，让AI按需“深度检索”具体工具。
  该方案实现了输入Token减少96.7%，总Token减少96.4%的效果。

节省 Token 的六大实战技巧

除了协议选型，日常开发中也能通过技巧显著降低成本。

1. Prompt 压缩

立竿见影的方法：去除冗余词汇，使用结构化表达。

优化前：“请按照以下非常重要的步骤操作：第一步、第二步、第三步”
优化后：“步骤：1. 2. 3.”
节省：18 Tokens → 8 Tokens（节省55%）

技巧包括：用JSON代替自然语言描述、使用缩写、删除不必要的礼貌用语。

2. 上下文管理

避免“历史包袱”导致Token指数增长。关键策略：

• 定期清理：开始新任务前，主动清除无关的旧对话历史。
• 摘要机制：将长篇对话总结成百字左右的摘要，替代原始内容送入上下文。
• 滑动窗口：只保留最近N轮对话，丢弃更早的。

3. 缓存机制

针对高频重复查询（如“公司最新股价”），建立多级缓存是“重复任务的救星”。

用户提问 → Redis缓存（精确匹配）→ 语义缓存（相似问题）→ 调用模型

某在线教育平台的AI作文批改系统采用此方案后，在99%的缓存命中率下，成本降低了99%。

4. 模型路由

好钢用在刀刃上。建立智能路由策略：

• 简单任务（问答、翻译）：使用轻量模型（如GPT-3.5）。
• 复杂任务（推理、编程）：才调用旗舰模型（如GPT-4）。
  预估可让70%的任务由轻量模型处理，总体成本降低80%。

5. 异步与批处理

将零散的实时请求聚集起来批量处理，能大幅提升吞吐、降低成本。

• 实时处理：1000次请求 × 3秒/次 = 50分钟，成本$50。
• 批处理：使用vLLM等引擎一次生成1000个结果 = 8分钟，成本$8。
  某些场景下节省比例高达84%。

6. 监控与告警

设置监控防线，警惕“账单刺客”。必须建立的指标包括：

• 按团队/项目的Token消耗分布。
• 异常检测（如单小时成本超过日均3倍时触发告警）。
• 成本归因分析，识别并优化“Token大户”。
  真实案例：某团队通过监控发现一个未关闭的调试循环每小时消耗$200，及时进行了止损。

Token 经济的演进

AI圈有句调侃：“你的模型能力很强，但你的账单余额不足”。随着AI Agent的普及，Token管理正从“优化选项”变为“核心竞争力”。未来趋势值得关注：

1. 上下文压缩技术：模型自动压缩历史对话，在保持关键信息的同时减少Token占用。
2. 专用小模型：针对代码审查、客服等特定任务训练轻量模型，Token效率可提升10倍。
3. 边缘计算：简单推理任务下沉到本地设备，仅复杂任务调用云端大模型。

结语

理解Token，就是理解AI时代的成本结构。无论是开发者还是产品经理，都需要建立Token敏感度。善用Prompt压缩和上下文清理，每月节省几十美元并非难事。在MCP和Skill间找到平衡，正成为新的技术评估能力。

毕竟，最优雅的AI应用，未必使用了最强大的模型，但一定找到了最高效的解决问题路径。

参考资料

• Atal Upadhyay《MCP Token Problem: Building Efficient AI Agents with Skills》https://atalupadhyay.wordpress.com/2025/11/11/mcp-token-problem-building-efficient-ai-agents-with-skills/
• Speakeasy《Reducing MCP token usage by 100x》https://www.speakeasy.com/blog/how-we-reduced-token-usage-by-100x-dynamic-toolsets-v2
• IntuitionLabs《Claude Skills vs. MCP: A Technical Comparison》https://intuitionlabs.ai/articles/claude-skills-vs-mcp
• Anthropic《Code execution with MCP: building more efficient AI agents》https://www.anthropic.com/engineering/code-execution-with-mcp
• Skywork AI《Claude Skills vs MCP vs General LLM Tools》https://skywork.ai/blog/ai-agent/claude-skills-vs-mcp-vs-llm-tools-comparison-2025/
• CData《Claude Skills vs MCP: Better Together》https://www.cdata.com/blog/claude-skills-vs-mcp-better-together-with-connect-ai
• AgiFlow token-usage-metrics https://github.com/AgiFlow/token-usage-metrics

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