这是我的独家绝学
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高频重复工作流封装为 Skill，省去每次重复输入大量 Prompt
反复使用的角色设定、处理规则、固定需求直接封装 Skill。不用每次发起对话粘贴一大段提示词，减少持续重复的输入 Token，同类任务一键调用，效率和省钱一举两得。
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清理账户内长期闲置、几乎不用的 Skill，减少工具加载带来的额外 Token 开销
每启用会话会加载相关工具集合，大量长期闲置 Skill 存在额外上下文负担。定期清理废弃、测试用的技能，只保留日常刚需 Skill，降低每轮请求附带的工具描述开销。
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优先使用固化工作流处理重复任务，减少手动反复交互
同类周期性任务不要每次手动一步步下达指令。搭建固定工作流，一键启动整套流程，避免多次来回沟通、反复确认需求产生额外对话消耗。
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复杂任务先用 Plan 做任务拆解，规划完成后分步执行，避免一次性超大任务调用
超大任务一次性提交极易造成单次 Token 暴增，还容易输出失控。先用 Plan 拆分目标，分阶段执行，按需调用算力，防止一次性高额积分消耗，出错后也方便局部调整。
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能用批量处理的任务绝不循环单次调用，大幅降低交互次数
逐条单次发起请求会产生多次请求头、多次上下文开销。文本翻译、信息提取、格式整理等场景尽可能合并批量提交，减少交互轮次，显著降低总消耗。
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Spec 标准化输出格式，每次不用重复定义返回结构，节省指令 Token
提前通过 Spec 固定输出样式，JSON、表格、条目格式统一预设。不用每次提问额外增加一段 “按照 XX 格式输出” 的要求，精简指令长度，持续节约输入 Token。
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工具按需启用，不要一次性加载全部可用工具，无关工具会增加上下文负担
检索、代码执行、图像生成等工具按需开启。任务不需要的工具全部关闭，大量无关工具描述会占用上下文空间，持续增加基础 Token 消耗。
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构建本地模板库，固定文本、模板不要每次通过 AI 生成
通用简报、表头、开篇结束语、标准文案模板本地保存。静态固定内容直接复制使用，不必每次调用模型生成，彻底省下不必要的积分消耗。
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重复性数据清洗、格式转换任务，固化工作流，避免反复口头描述流程
数据整理、统一格式这类机械任务，不要每次重新口述处理步骤。把处理逻辑存入工作流，后续直接复用，省去大量流程描述类 Prompt 开销。
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工作流拆分轻重任务：简单步骤交给轻量模型，复杂推理交给高级模型
一条工作流内区分任务难度。数据筛选、格式调整这类简单步骤分配低成本模型；深度分析、方案推演等高难度环节再启用高端模型，实现算力分层，避免大材小用。
我的总结
很多人认为想要省积分，只能依靠补贴活动。但工作流与 Skill 的精细化管理，是长期稳定降低消耗的核心手段。
零散、无规划的交互模式，会持续产生大量 “可以避免” 的 Token 损耗。合理封装技能、规划流程、分层调度模型，相当于搭建一套属于自己的资源节流方案。让简单任务低成本跑完，宝贵积分集中供给高价值复杂任务，真正实现资源利用最大化。