待验证50% 置信事实精确时间
每次 MCP 交互都可能把大量工具元数据和历史上下文一并塞进提示词，导致 token 消耗快速上升，推高成本并挤占有效推理空间。
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/23
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证token开销的隐藏成本来源包括过长的系统提示词、冗余的上下文信息、低效的提示工程和重复的代码库索引69% 相似待验证MCP 的 Resources 虽然只读，但可能一次性将数百条敏感记录塞入模型上下文，是容易被忽视的数据泄漏面，应对资源施加与工具相同的权限检查和大小限制。68% 相似待验证推理服务成本随查询量扩展且可预测、可弹性伸缩；重新嵌入成本随历史数据总量扩展且只增不减，对于持有多年数据的仓库，回填成本可能远超持续推理账单。68% 相似待验证RAG 架构的优势在于无需重新训练模型即可注入新知识，但代价是提示词长度（输入 token 数量）会随检索内容增加而显著增长68% 相似已验证上下文窗口越大，模型在单次调用中能记住的信息越多，但同时也带来推理成本上升和中间信息被忽略的问题。67% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/1090917API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1090917MCP
get_claim(id=1090917)