Scalekit 实测 MCP 与 CLI 的 Token 消耗差距最高达 32 倍，可靠性 100% vs 72%。本文溯源 Token 膨胀根因，对比核心差异，解析 CLI 更"懂" AI 的原理，给出三类场景选型决策树，介绍两条 MCP 优化路径，最后梳理三条技术路线与一个选型口诀。

在构建复杂 AI Agent 时，如何管理成百上千个专业技能？Anthropic 的 Claude Code 与开源的 OpenClaw 框架给出了不同答案：前者将"路由权"交给大模型，换取灵活性；后者将"路由权"收归系统底座，换取确定性。本文从第一性原理拆解两种架构的渐进式披露机制，探讨 AI Agent 设计中的核心权衡。

本文解析三种Prompt Caching实现的主流方案：OpenAI隐式缓存、Anthropic书签模式、Gemini资源模式。附选型决策树，帮你判断什么场景选什么方案。真正省钱的AI架构 = 知道什么时候用、怎么用、怎么衡量ROI。

本文将从系统架构的视角，深入拆解当前大模型生态的四大核心 API 格式。从 JSON Payload 结构到 Tool Calling 握手逻辑，带你彻底看清大模型通信的工程真相。如果你在配置 OpenClaw，这篇文章能帮你绕开 90% 的坑。