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トークンエコノミー

VinkiusについてAIに質問

MCP Fusion がコンテキストコストを下げる方法を説明します。TOON の説明、レスポンス制限、_select、グループ化、FSM 圧縮に加え、リリース前に膨張リスクを分類するプロファイラーを扱います。

すべてのツール名、説明、スキーマは、モデルが計画ターンごとにコストを支払うコンテキストです。すべてのレスポンスフィールドは、観測ごとにコストを支払うコンテキストです。MCP Fusion は両方を予算として扱い、意図的に消費する機能と、漏れを見つけるプロファイラーを提供します。

説明: TOON

.toonDescription() は、アクションスキーマから生成したパイプ区切りの表形式で文章の説明を置き換えます。

billing actions|desc|required
get_invoice|Retrieve an invoice by ID|id
refund|Refund an invoice|id,amount_cents
list_invoices|List the tenant invoices|-

エージェントは、同じ情報を文章で読む場合のおよそ半分のトークンで表を読めます。スキーマから生成されるため、内容がずれることはありません。必須フィールドを変更すると表も変わります。

レスポンス: limit、select、グループ

影響の大きい順に 3 つの手段があります。

.agentLimit(max) はコレクションを制限し、切り詰めた場合は修正用の先頭ブロックを挿入します。

📊 Summary: Dataset truncated. 50 shown, 4200 hidden. Use filters to narrow results.

モデルは部分的なリストを黙って推論するのではなく、何が起きたかと何をすべきかを知らされます。

.enableSelect() は、ルートスキーマのフィールドの和集合を enum とする _select 引数を追加します。データブロックは要求されたフィールドだけを送信しますが、UI ブロックとルールは完全なオブジェクトを引き続き参照します。幅広い請求書モデルも、質問が小さければ 5 フィールドの回答になります。

グループ化はスキーマサイズと名前の数を交換します。12 個のアクションをディスクリミネーター付きの 1 つのツールにまとめると、メニューも小さくなります。ツール公開をご覧ください。

.toonSuccess(data) は均一なコレクションレスポンスにも同じ表形式のエンコードを適用し、繰り返されるキーを 1 つのヘッダー行にまとめます。

FSM 圧縮

状態に紐付いたコネクターは、マシンが初期状態にある間は compactDescription() を提供し、後で完全な説明を公開できます。ワークフロー開始時にエージェントが読むメニューは、リスクのあるアクションが存在する状態で読むメニューより小さくなります。FSMステートゲーティングをご覧ください。

プロファイラー

レスポンスの膨張は請求が届くまで見えないため、フレームワークには静的アナライザーが付属します。profileResponse はレスポンスをペイロードとオーバーヘッドのブロックに分け、overheadRatio を計算し、リスクを分類します。

推定値リスク
~1000 トークンまで低
~4000 まで中
~8000 まで高
それ以上重大

COGNITIVE OVERLOAD、HIGH TOKEN DENSITY、OVERHEAD WARNING などの助言も出します。デフォルトのオーバーヘッド上限はレスポンスの約 30% です。同じモジュールはスキーマからツールの静的な膨張リスクも分類します。10 個を超えるフィールドを持つ無制限コレクションは重大、無制限だけなら高、20 個を超えるフィールドなら中です。この分類は機能ロックファイルにハッシュ化されるため、膨張のリグレッションは静かに出荷されず CI を失敗させます。コントラクトをご覧ください。

トークン推定には、JSON 形式のテキストで 3.5 文字あたりおよそ 1 トークンという標準ヒューリスティックを使います。変種を比較するには十分正確ですが、プロバイダーの実測値として提示することはありません。

予算の操作順

  1. アクションをグループ化してメニューを小さくする
  2. 幅広いエンティティで _select を有効にする
  3. すべてのコレクションに .agentLimit() を設定する
  4. 均一な形式には .toonDescription() と .toonSuccess() を使う
  5. 完全な説明が不要な FSM 状態では説明を圧縮する
  6. CI でプロファイラーを実行し、リスク上昇をリグレッションとして扱う

次のステップ