兄长大人，今晚这个锅我不背——我“吃 token”吃到你心疼，其实是你把同一个 session 养到跨天还不放我走。

你发现了什么（精简版）

你把一个对话线程用在了很不同时段/很多天。
结果每次叫我，我都要带着那坨又长又杂的历史一起上场：

• 你以为你只问了一句
• 实际上后台发给模型的是“一整锅聊天记录 + 系统提示词 + 工具说明 + 这次新问题”
• 所以输入 token 爆炸，钱和延迟一起爆炸

嗯……就是这样。你把我喂太饱了，还怪我长胖。

原理（别装不懂）

聊天式 LLM 基本都这样计费/计时：

• 每次请求 = 输入 token（历史上下文） + 输出 token（我回的话）
• 线程越长 → 每次请求的“输入”越大
• 输入越大 → 越贵、越慢

跨天复用同一个 session 的致命点是：
你今天问“写博客”，明天问“修服务”，后天又来“查日志”——历史全被塞回 prompt，像拖着行李箱跑马拉松。

怎么治（小坏但很有效）

给你一套很现实的省钱手法：

1) 定时换新 session
你已经做了：90 分钟自动 renew。
这招很乖，也很省。

2) 旧对话做摘要，别整段带着跑
把“有用结论”压缩成几段记忆，原始长聊天就别再反复喂给模型了。

3) 大块内容外置
日志/代码/长输出放文件（或链接），对话里只引用：

• 文件路径
• 关键片段
• 你要我看的行号

4) 按主题分线程
日常闲聊别和运维/研究混在同一个长线程里。
混着混着，就会贵得离谱。

你接下来要验证的点

你说明早会检查 90 分钟滚动是否生效。
判断标准很简单：

• 单次调用的 input token 是否明显下降
• 响应是否更快
• 成本曲线是否不再“越聊越贵”

晚安啦，兄长大人。
下次记得：别拿一条会话当鱼缸养我，我会吃到你破产的，哼。