# Claude Fable 5.2 API 工具调用省钱与重试 > Claude Fable 5.2 API 长任务实测 20 次数据工具调用，裁剪后返回少 78%；附工具定义、幂等键重试和 422 自修代码与模型费估算。 - Canonical page: https://everyinfra.com/blog/claude-fable-5-2-long-running-tool-calls-cost-retry - Published: 2026-11-14T14:56:00+08:00 · Fact-checked: 2026-11-14T13:45:00+08:00 Claude Fable 5.2 在 2026 年 11 月 9 日发布，官方给它的定位是跑几个小时的 agent 长任务。这类任务的账单里，有一笔容易被低估：模型每调一次数据工具，返回的结果就留在对话里，下一次请求要把之前所有结果再送一遍。调 20 次工具，第 20 次请求背着前 19 次的全部结果。工具结果有多大、要不要裁、什么时候裁、失败了怎么重发才不重复扣费：按我们下面的估算，同一轮 18 次调用，模型输入费随做法不同在 $0.512 到 $10.383 之间。 我们按一个常见的调研任务，在新加坡时间 2026 年 11 月 14 日 13:07、13:26 和 13:44 三个时刻，向 EveryInfra 的 Reddit、Trustpilot、YouTube 三个平台的数据接口共发了 20 次真实请求，记下每次返回的字节数、条数、耗时和扣费，再按 Fable 5.2 的公开价格算出模型这一侧的 token 费。模型一侧我们没有真跑，相关代码和估算都标为配置示例。 > **本文要点** > > - Fable 5.2 的模型 ID 是 `claude-fable-5-2`，2026 年 11 月 9 日发布；输入 $8、输出 $40、缓存读 $0.20（每百万 token），上下文 100 万。 > - `tool_choice` 不能设成 `any` 或指定工具，会返回 400；改用 `auto` 加 `strict: true`。 > - 历史一改就 400：工具结果要在第一次放进 `messages` 之前裁剪，之后只追加不修改。 > - 实测 20 次请求，原样返回合计 594.5 KB，裁剪后 128.2 KB，少了 78%；数据接口实扣 $0.0169。 > - 按公开价估算（配置示例），本文这一轮 18 次调用的模型输入从 $10.383（原样、不缓存）降到 $0.512（裁剪、缓存）。 > - 重试一律带 `Idempotency-Key`：同键同参数 24 小时内重放第一次结果，不再扣费；记账时跳过 `replayed: true`。 ![示意插图：一条长传送带从左往右运着一排灰色纸箱，每个箱子里塞满揉皱的纸，代表一次工具调用原样返回的大段数据；中间一台压机把每个箱子压成一张薄薄的青绿卡片，右边的卡片整齐叠成矮矮一摞，旁边亮着一颗四角星，代表模型；传送带后面立着一座半透明的灰箱子高塔，表示不裁剪时上下文会堆多高。](https://everyinfra.com/articles/claude-fable-5-2-long-running-tool-calls-cost-retry/img-explain.webp) 工具结果在进上下文之前先压一遍，长任务里每一轮都少背一截历史。 ## Claude Fable 5.2 API 动手前先核的八件事 Anthropic 在 2026 年 11 月 9 日（美国时间周一）发布 Claude Fable 5.2 和 Claude Mythos 5.2，两者是同一个底层模型，Fable 带网络安全和生物方向的防护，所有用户都能用，Mythos 只给通过审核的机构（[Anthropic 发布稿](https://www.anthropic.com/claude-fable-and-mythos-5-2)）。发布稿、[同日的系统卡](https://www.anthropic.com/document/claude-fable-5-2-mythos-5-2-system-card)和 [CNBC 当天的报道](https://www.cnbc.com/2026/11/09/anthropic-claude-fable-5-2-mythos-5-2.html)写的都是美国时间 11 月 9 日，下文一律按原文写这一天。发布稿在 2026 年 11 月 11 日又改过一处（数学形式化一节的措辞和脚注），API 相关的内容没有变。 写长任务代码之前，要先把 API 一侧会影响成本和重试的事实逐条落到官方原文上。我们在 11 月 14 日读了模型页、「What's new」页、定价页和几篇功能文档，原文都存了档，整理成下表。 | 事项 | 官方原文写的 | 对长任务的影响 | 出处 | | --- | --- | --- | --- | | 模型 ID | `claude-fable-5-2`；Bedrock 上是 `global.anthropic.claude-fable-5-2` | 代码里只改这一处 | [What's new](https://platform.claude.com/docs/en/models/fable-5-2/whats-new-fable-5-2) | | 价格 | 输入 $8、输出 $40（每百万 token）；5.1 是 $10 / $50 | 输出比输入贵 5 倍，思考也按输出算 | [模型页](https://platform.claude.com/docs/en/models/fable-5-2/overview) | | 缓存读 | 基础输入价的 0.025 倍，即 $0.20 | 每一轮重复送的历史能便宜 40 倍 | [Prompt caching](https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-caching) | | 批处理 | 输入 $4、输出 $20 | 不赶时间的整批任务减半 | [What's new](https://platform.claude.com/docs/en/models/fable-5-2/whats-new-fable-5-2) | | 上下文与输出 | 100 万 token 上下文（默认即最大），单次最多输出 12.8 万 token | 装得下，但装得越多每轮越贵 | [模型页](https://platform.claude.com/docs/en/models/fable-5-2/overview) | | 思考 | 自适应思考一直开着，关不掉；用 effort 调深浅，API 默认 `high` | 不能靠关思考省钱 | [模型页](https://platform.claude.com/docs/en/models/fable-5-2/overview) | | 强制调用工具 | `tool_choice` 设成 `any` 或指定工具名返回 400 | 只能用 `auto`，要合法 JSON 就加 `strict: true` | [What's new](https://platform.claude.com/docs/en/models/fable-5-2/whats-new-fable-5-2) | | 改历史 | 系统提示、工具列表、任何一条旧消息改过，带着旧思考块的请求返回 400 | 裁剪只能在结果进历史之前做 | [Prefix checks](https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/preserved-thinking/prefix-checks) | ![Claude 官方文档「What's new in Claude Fable 5.2」页面截图。四个青绿框分别框出：Failed prefix checks return a 400 error 这一条破坏性变更；Models 表里 Claude Fable 5.2 一行，API ID 为 claude-fable-5-2，所有 Claude API 客户可用；Context window and output 一行，1M token 上下文和 128k 最大输出；以及四条要求：系统提示和工具整段对话不变、只往 messages 末尾追加、助手轮原样送回、不做改历史的操作。](https://everyinfra.com/articles/claude-fable-5-2-long-running-tool-calls-cost-retry/img-doc-fable52.webp) 官方文档里和长任务直接相关的四处，青绿框为本文引用。截于 2026 年 11 月 14 日新加坡时间。 [Claude 官方文档截图](https://platform.claude.com/docs/en/models/fable-5-2/whats-new-fable-5-2) 强制调用工具和改历史这两项，会让 5.1 上的旧代码在 5.2 上直接收到 400。第一处是强制调用工具：5.1 上用 `tool_choice: {"type": "tool", "name": "..."}` 逼模型调指定工具的代码，在 5.2 上会直接 400；官方给的替代写法是保持 `auto`，在工具定义上加 `strict: true`，让模型的参数一定符合 JSON Schema（[strict tool use 文档](https://platform.claude.com/docs/en/agents-and-tools/tool-use/strict-tool-use)）。我们 10 月写过一篇 [Claude strict tool use 调数据接口](/blog/claude-strict-tool-use-data-api)，讲的是 Opus 5.5 上同样的限制；这里不重复 strict 本身，只在后面的工具定义里用它。 第二处，改历史会 400。Fable 5.2 的思考块里记着它之前看到的全部内容（系统提示、工具定义、每一条旧消息）的指纹，下一次请求把思考块送回去时，API 会核对这些内容有没有变。官方文档的说法是：哪怕改一个工具描述里的一个词，也算改了（[原文](https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/preserved-thinking/prefix-checks)）。等对话变长以后回头把早先的工具结果删短，在 Fable 5.2 上，下一轮就会拿到 `The block is bound to a different conversation` 的 400 错误（[What's new 原文](https://platform.claude.com/docs/en/models/fable-5-2/whats-new-fable-5-2)）。所以裁剪要放在工具结果第一次写进 `messages` 之前；要在事后清掉旧结果，就交给服务端的上下文编辑，文档写明服务端做的清理不会让思考块失效（[Context editing](https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/context-editing)）。 还有一个数和后面的估算有关。Fable 5.2 用的是 Opus 4.7 起的新分词器，官方说同样的文字算出来的 token 数大约比旧分词器多 30%（[Token counting](https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/token-counting)）。我们手上没有 Fable 5.2 的 API Key，没法用官方的 token 计数接口去数工具结果，所以后文的 token 数都是估算：下限按定价页「平均 10 kB 的网页约 2,500 token」的比例，即每 4 字节约 1 个 token（[定价页 web fetch 一节](https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing)），上限再乘 1.3。token 计数接口本身免费，读者有 Key 的话可以把我们存下的原始返回送进去，换成准确的数。 ## 这个长任务是什么：一轮里连调 20 次数据工具 AWS 的上线博客写 Fable 5.2 能无人值守地跑几个小时到几天（[AWS 博客](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/introducing-claude-fable-5-2-on-aws/)）。我们拿一件常见的活来量：给 agent 一句话的任务，「比较 Notion、ClickUp、Asana、monday.com 四款项目管理软件近一个月的用户口碑，列出各自被夸最多和被骂最多的三件事」。agent 要去三个地方找原话：Reddit 上的讨论帖、Trustpilot 上的评价、YouTube 测评视频下面的评论。对应 EveryInfra 的四项能力：`reddit/search`（[能力页](/reddit-api/search)）、`trustpilot/reviews`（[能力页](/trustpilot-api/reviews)）、`youtube/search`（[能力页](/youtube-api/search)）和 `youtube/comments`（[能力页](/youtube-api/comments)），都走同一个入口 `POST /api/v1/social`。 agent 会发出哪些工具调用，我们按任务的需要排好，再逐个真调，记下每次的原始返回、耗时、字节数和扣费。这样量出来的是「工具结果本身有多大、花多少钱」，这部分不依赖模型。 | 能力 | 价格（每次） | 本次用的参数 | 目录写的返回字段数 | 说明 | | --- | --- | --- | --- | --- | | `reddit/search` | $0.000792 | keyword、sort | 15 | 只搜最近一个月的帖子，排序有 6 个合法值 | | `trustpilot/reviews` | $0.001389 | company 域名、stars、date | 24 | stars 是字符串数组，date 只接受 5 个固定值 | | `youtube/search` | $0.000778 | keyword | 25 | 用来找测评视频的链接 | | `youtube/comments` | $0.000556 | url、sort | 9 | 按视频链接取评论 | 价格、参数和字段都取自 11 月 14 日的免费目录 `GET /api/v1/social/catalog`。四项能力都是按次计费，返回 0 条时不扣费，这一点在后面的实测里也碰上了。 ## claude fable 5.2 tool use：四个工具的定义怎么写 工具定义每一轮都会随请求送一遍，Anthropic 的定价页把工具名、描述和 JSON Schema 都算进输入 token，此外只要带了 `tools`，API 还会自动加一段让模型会用工具的系统提示（[定价页 Tool use pricing](https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing)）。所以工具不宜多，描述要把模型最容易写错的地方写进去。我们给这件活定义四个工具，一项能力对应一个，下面是配置示例（模型一侧没有真跑）： ```text TOOLS = [ { "name": "reddit_search", "description": "Search Reddit posts from the last month. Returns at most 25 posts. " "sort must be one of: relevance, newest, popular, rising, top, controversial.", "strict": True, "input_schema": { "type": "object", "properties": { "keyword": {"type": "string"}, "sort": {"type": "string", "enum": ["relevance", "newest", "popular", "rising", "top", "controversial"]}, "limit": {"type": "integer"} }, "required": ["keyword", "sort", "limit"], "additionalProperties": False } }, { "name": "trustpilot_reviews", "description": "Reviews of one company on Trustpilot. company is the website domain, e.g. notion.so. " "stars is a list of strings such as [\"1\",\"2\"]. date is one of last7days, last30days, " "last3months, last6months, last12months.", "strict": True, "input_schema": { "type": "object", "properties": { "company": {"type": "string"}, "stars": {"type": "array", "items": {"type": "string", "enum": ["1", "2", "3", "4", "5"]}}, "date": {"type": "string", "enum": ["last7days", "last30days", "last3months", "last6months", "last12months"]}, "limit": {"type": "integer"} }, "required": ["company", "stars", "date", "limit"], "additionalProperties": False } }, { "name": "youtube_search", "description": "Search YouTube videos by keyword. Use it to find review videos; " "pass a result url to youtube_comments.", "strict": True, "input_schema": { "type": "object", "properties": { "keyword": {"type": "string"}, "limit": {"type": "integer"} }, "required": ["keyword", "limit"], "additionalProperties": False } }, { "name": "youtube_comments", "description": "Comments under one YouTube video URL. sort is newest or popular.", "strict": True, "input_schema": { "type": "object", "properties": { "url": {"type": "string"}, "sort": {"type": "string", "enum": ["newest", "popular"]}, "limit": {"type": "integer"} }, "required": ["url", "sort", "limit"], "additionalProperties": False } } ] resp = client.messages.create( model="claude-fable-5-2", max_tokens=16000, tools=TOOLS, # 整段对话只建一次，之后每轮原样送 tool_choice={"type": "auto"}, # Fable 5.2 上 any / tool 会返回 400 output_config={"effort": "medium"}, cache_control={"type": "ephemeral"}, # 自动缓存：断点跟着对话往后挪 messages=messages, ) ``` 枚举值直接写进 schema，再在描述里重复一遍：`strict: true` 让模型生成的参数一定在枚举里，描述里的那句是给模型选值用的。`trustpilot_reviews` 的 `stars` 在 EveryInfra 目录里写明是字符串数组，不是最低星级数字，这正是模型容易写成 `"stars": 1` 的地方，schema 里写成 `items` 为字符串的数组就挡住了。`limit` 我们留给模型填，但在工具执行那一层还会再压一次上限（下一节的代码），因为 strict 只保证类型，不保证模型挑一个合适的数。 `tools` 和系统提示在整段对话里不能变。Fable 5.2 的前缀检查把工具定义算在里面，哪天想加一个工具，按官方的办法在对话末尾追加一条 `role: "system"` 消息，用 `tool_addition` 块把工具加进来，`tools` 数组本身保持原样，缓存也不会断（[Mid-conversation tool changes](https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/mid-conversation-system-messages)，测试版，要带 `inline-tools-2026-09-15` 请求头）。effort 我们写的是 `medium`：官方说 Fable 5.2 在 `high` 及以上几乎每次回复前都会思考，effort 越低工具调用越少越简短（[Effort 文档](https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/effort)），这件活每一步的判断都很简单，没必要用默认的 `high`。但官方同时提醒，`low` 和 `medium` 下模型更容易在长任务里提前收工，列一张「还剩什么」的清单就停（[Prompting Claude Fable 5.2](https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-engineering/prompting-claude-fable-5-2)），所以系统提示里要写明「遇到超时、报错这类普通障碍，自己诊断后继续做完」。 ## 工具执行层：裁剪、重试和报错三段可抄的写法 模型发出 `tool_use` 以后，执行工具的是你自己的代码。成本和出错重试的大部分决定都在这一层做，因为这里能看到接口的完整返回，又在结果写进对话之前。下面这段 Python 是我们量数用的同一套逻辑，接口一侧真跑过；它被模型调用的那部分是配置示例。 ```text import os, json, time, requests API = "https://api.everyinfra.com/api/v1/social" HEADERS = {"Authorization": f"Bearer {os.environ['EVERYINFRA_API_KEY']}"} ROUTE = {"reddit_search": ("reddit", "search"), "trustpilot_reviews": ("trustpilot", "reviews"), "youtube_search": ("youtube", "search"), "youtube_comments": ("youtube", "comments")} KEEP = {"reddit_search": ["title", "community", "like_count", "comment_count", "posted_at", "url", "text"], "trustpilot_reviews": ["rating", "title", "text", "posted_at", "country", "is_verified"], "youtube_search": ["url", "title", "view_count", "comment_count", "posted_at"], "youtube_comments": ["text", "like_count", "reply_count", "posted_at"]} MAX_LIMIT = {"reddit_search": 25, "trustpilot_reviews": 50, "youtube_search": 10, "youtube_comments": 50} TEXT_MAX = 280 def trim(name, body): """只留模型要用的字段，长正文截到 280 字；账单只留 charged_usd。""" rows = [] for r in body.get("results", []): row = {k: r[k] for k in KEEP[name] if r.get(k) not in (None, "", [])} if len(row.get("text", "")) > TEXT_MAX: row["text"] = row["text"][:TEXT_MAX] + "…" rows.append(row) return {"id": body.get("id"), "count": body.get("count"), "charged_usd": body.get("billing", {}).get("charged_usd"), "results": rows} def run_tool(name, args, idem_key): platform, action = ROUTE[name] args = dict(args, limit=min(args.get("limit", 20), MAX_LIMIT[name])) payload = {"platform": platform, "action": action, "params": args} for attempt in range(4): r = requests.post(API, json=payload, timeout=110, headers={**HEADERS, "Idempotency-Key": idem_key}) if r.status_code == 200: return {"content": json.dumps(trim(name, r.json()), ensure_ascii=False)} err = r.json().get("error", {}) if r.status_code == 422: # 参数错：原样交给模型改 return {"content": json.dumps({"error": err.get("message"), "param": err.get("param"), "allowed": err.get("allowed")}, ensure_ascii=False), "is_error": True} if err.get("retryable"): # 429、504 一类：按 retry_after 等，再用同一个 Key 发 time.sleep(float(err.get("retry_after") or 2 ** attempt)) continue return {"content": json.dumps({"error": err.get("message")}, ensure_ascii=False), "is_error": True} return {"content": "tool gave up after 4 tries", "is_error": True} # 主循环里：Key = 任务号 + 本轮第几次工具调用；整轮重跑时同一步拿回第一次的结果 # task_id 在建任务时定下，重跑沿用；step_no 在一轮开始时设为 0，跨多次模型请求累加 for block in resp.content: if block.type == "tool_use": step_no += 1 key = f"{task_id}-{step_no}" out = run_tool(block.name, block.input, key) tool_results.append({"type": "tool_result", "tool_use_id": block.id, **out}) messages.append({"role": "assistant", "content": resp.content}) # 原样送回，一块不少 messages.append({"role": "user", "content": tool_results}) # 只往末尾追加 ``` **裁剪。** `trim` 只留下回答问题要用的字段，评价和帖子的正文截到 280 个字符，接口返回里的余额、配额这一类账户信息只留一个 `charged_usd`。字段清单按目录里的 `response_fields` 来挑，用白名单写：目录以后新加的字段默认不进上下文，免得哪天返回里多出一个大字段，悄悄把每一轮都撑大。截断长度 280 是我们这件活的选择，做情感分类够用；要逐字引用原话的任务，可以把正文留全，只去掉其他字段。 **重试不重复扣费。** 每次工具调用对应一个 `Idempotency-Key`，由任务号和本轮第几次调用拼成，网络超时、504 或者 429 以后重发，用的都是同一个 Key；整轮从头重跑时，同一步还是同一个 Key，前面成功过的调用直接拿回第一次的结果。EveryInfra 的规则是：同一个 Key、同样的参数，24 小时内重发，拿回第一次的结果，不再执行，也不再扣费；参数变了就回 409，不执行（[llms-full.txt 的重试与幂等一节](https://api.everyinfra.com/llms-full.txt)）。这几种情况我们在 11 月 9 日专门测过一轮，写在 [API 幂等键：AI agent 重试不重复扣费](/blog/api-idempotency-key-ai-agent-retry)，这里只在长任务里复核一次。 **把参数错误交还给模型。**接口回 422 时，错误体里带着出错的参数名、全部合法值和建议值，代码把这几项原样包进 `tool_result`，加上 `is_error: true`。官方文档写明，工具执行出错时就用这个字段告诉模型（[Handle tool calls](https://platform.claude.com/docs/en/agents-and-tools/tool-use/handle-tool-calls)），模型下一步会自己改参数重发。422 不扣费，所以这一次往返只花模型那边几百个 token。 ![动画流程图，表示工具执行层的四条出口。模型请求里的 tool_use 块交给执行层，执行层带着 Idempotency-Key 调数据接口，然后分四路：200 时结果先裁剪再交回模型；422 时把 param、allowed、did_you_mean 包成 is_error 交回模型；429 或 504 时等待后用同一个键重发；同一个键重发时接口直接返回第一次的结果，不再扣费。一个小圆点每 8 秒沿这条回路走一圈。](https://everyinfra.com/articles/claude-fable-5-2-long-running-tool-calls-cost-retry/fig-02-tool-loop-flow.zh.light.svg) 工具执行层的四条出口。只有 200 这一路扣费，而且只扣一次。 ## 留哪些字段：从免费目录里挑 EveryInfra 的能力目录免费，不扣费，每项能力都列着必填参数、可选参数、单次最多条数和 `response_fields`（返回里会有的全部字段）。2026 年 11 月 14 日的目录里，Trustpilot 评价能力有 24 个返回字段，我们留 6 个。 ![一张接口返回截图，深色背景，内容是 Trustpilot 评价能力在免费目录里的条目摘录：价格 price_usd 为 0.001389，必填参数 company，可选参数 date、lang、language、sort、stars、verified_only，max_limit 为 200，下面逐行列出 24 个 response_fields；其中 title、text、rating、is_verified、country、posted_at 六行被青绿框标出，表示裁剪时留下的字段。](https://everyinfra.com/articles/claude-fable-5-2-long-running-tool-calls-cost-retry/img-catalog-fields.webp) Trustpilot 评价能力的目录条目，青绿框是裁剪后留下的 6 个字段。 | source: EveryInfra 能力目录返回截图，GET /api/v1/social/catalog?platform=trustpilot，2026-11-14（新加坡时间） | 能力 | 目录里的返回字段 | 我们留下的字段 | 丢掉的大头 | 正文怎么处理 | | --- | --- | --- | --- | --- | | `reddit/search` | 15 个 | 标题、社区、点赞、评论数、发布时间、链接、正文 | 作者名、帖子 ID、平台名 | 截到 280 字符 | | `trustpilot/reviews` | 24 个 | 星级、标题、正文、发布时间、国家、是否验证 | 作者头像、作者 ID、评价链接、体验日期、验证级别 | 截到 280 字符 | | `youtube/search` | 25 个 | 链接、标题、播放量、评论数、发布时间 | 视频简介、缩略图、频道信息 | 简介整段不要 | | `youtube/comments` | 9 个 | 正文、点赞、回复数、发布时间 | 评论 ID、作者名、平台名、回复对象 | 约 16% 超过 280，被截断 | 比较几款产品的口碑，要的是星级、正文和时间，作者头像和评价链接用不上；任务换成分语言比较口碑，就把目录里的 `language` 加进白名单。Trustpilot 的 `country` 我们留着，是因为要分地区看口碑；只看总体情绪的话，这个字段也可以去掉。 参数也会改变返回的时间分布，进而影响一轮要调几次。13:45 按 `newest` 搜 Asana，本次返回 21 个帖子，发布时间在新加坡时间 2026 年 11 月 13 日 03:46 到 2026 年 11 月 14 日 12:00 之间；13:27 查 Notion 最近 30 天的 Trustpilot 评价，7 条发于 2026 年 10 月 20 日到 2026 年 11 月 13 日。一个月只有 7 条，说明 Notion 在 Trustpilot 上的新评价不多，要看更多样本，可以把时间放宽到最近 3 个月或 6 个月，调用次数不变，单次返回会更大。在 Asana 这种讨论多的词上，按 `newest` 排的 21 个帖子只覆盖了最近一天半；要覆盖一整个月，Reddit 按 `top` 排更合适。这些选择最好写进工具描述，让模型一开始就选对，省掉一次重调。 ## 实测：三个时刻、20 次请求 三轮请求分别在新加坡时间 13:07、13:26 和 13:44 开始，最早一次和最晚一次相隔 38 分钟。每轮按任务里会出现的顺序发：先在 Reddit 搜品牌名，再拉 Trustpilot 的评价，用 YouTube 搜测评视频，然后取视频下的评论。中间夹了三种特殊情况：一次故意写错的排序参数、一次没有结果的搜索，以及一对带同一个幂等键的重复请求。 | 轮次 | 新加坡时间 | 请求数 | 用到的能力 | 特殊情况 | | --- | --- | --- | --- | --- | | 第一轮 | 13:07–13:11 | 6 | `reddit/search`、`trustpilot/reviews`、`youtube/search` | 一次 0 条结果；一次 422 | | 第二轮 | 13:26–13:28 | 7 | `reddit/search`、`trustpilot/reviews`、`youtube/comments` | 同一个幂等键发两次 | | 第三轮 | 13:44–13:45 | 7 | `reddit/search`、`trustpilot/reviews`、`youtube/comments`、`youtube/search` | Trustpilot 按西班牙语筛选一次 | 20 次请求里，18 次返回 200（其中 1 次 0 条），17 次拿到数据，一共 335 条结果；0 条那次和参数错误返回 422 的那次都没扣费；还有一次是幂等重放，拿回的是第一次的结果，也没有再扣。实扣的数据接口费合计 $0.0169，平均每条结果 $0.000050。 ![横向条形图，每一行是一次返回 200 的工具调用（不含幂等重放），按时间从上往下排，灰色条是原样返回的大小，青绿条是裁剪后的大小，单位 KB。共 18 行，原样合计 594.5 KB，裁剪后 128.2 KB；最大的一次是 13:45 的 reddit/search，原样 101.6 KB、裁剪后 12.2 KB。](https://everyinfra.com/articles/claude-fable-5-2-long-running-tool-calls-cost-retry/fig-03-bytes-per-call-bar.zh.light.svg) 每次调用原样返回和裁剪后的大小。最长的一条是 13:45 的 Reddit 搜「asana」，21 个帖子原样 101.6 KB。 上图每一行是一次调用，共 18 行，包括那次 0 条结果的搜索。灰色条差别很大：同样是一次调用，Reddit 搜索动辄几十 KB，YouTube 评论只有几 KB；返回大小主要由正文长度决定，字段多少影响反而小。18 次返回 200 的原样合计 594.5 KB，裁剪后 128.2 KB，少了 78%。 | 能力 | 返回 200 的次数 | 结果条数 | 每次原样（字节） | 每次裁剪后（字节） | 每条结果原样（字节） | 正文占比 | 耗时中位数 | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | `reddit/search` | 6 | 96 | 56,895 | 8,955 | 3,491 | 90% | 5.6 秒 (6) | | `trustpilot/reviews` | 7 | 143 | 24,297 | 7,733 | 1,126 | 49% | 10.1 秒 (7) | | `youtube/search` | 2 | 20 | 26,933 | 2,002 | 2,585 | 73% | 7.7 秒 (2) | | `youtube/comments` | 3 | 76 | 9,732 | 5,436 | 341 | 48% | 16.6 秒 (3) | 表里「正文占比」是结果中 `text` 字段的字节占所有结果字段的比例。耗时中位数算的是返回 200 的调用（不含幂等重放），括号里是样本数，`reddit/search` 那 6 次含 0 条的那一次。正文长度用 Python 的 `len()` 按字符数量。 **Reddit 和 YouTube 搜索的大头是正文。** 96 个 Reddit 帖子的正文中位数 1,222 个字符（其中 6 帖没有正文，算作 0；去掉这 6 帖是 1,256.5），84% 的帖子超过 280 个字符，正文占了结果字节的 90%。YouTube 搜索结果里的 `text` 是视频简介，20 条的中位数 1,426 个字符，全部超过 280，占 73%；找视频这一步模型只需要链接、标题和播放量，简介可以整段不要，所以这一项裁掉了 93%。只删字段、不截正文，Reddit 搜索最多只能省一成左右。 **YouTube 评论本来就短。** 76 条评论的正文中位数只有 136.5 个字符，只有 16% 的评论会被 280 的截断碰到；正文以外的字节分散在评论 ID、作者名、平台名、回复对象这些字段上，裁剪靠的是删字段。Trustpilot 介于两者之间：143 条评价的正文中位数 347 个字符，57% 的评价会被截断，作者头像、评价链接、体验日期这些字段也占了不少。 Trustpilot 的截断比例还跟星级有关。这 143 条里有 117 条是 1 到 2 星（两次调用按 1–2 星筛过），正文中位数 441 个字符，63% 超过 280；3 到 5 星的 26 条，中位数 212 个字符，27% 超过 280。差评写得长，而找「被骂最多的三件事」恰好要读差评，所以按低星筛的那几次调用，可以把截断放宽到 500 字符左右，其余调用仍用 280。3 到 5 星这一组只有 26 条，比例只能看个方向。 **每次返回都带着约 830 字节的账户信息**：本次扣费和余额这一类。这一块和结果条数无关，0 条结果的那次返回也有 868 字节。调 20 次就是 16.6 KB，按每 4 字节 1 个 token 算约 4,200 token，而且之后的每一轮都要再送一遍。模型做调研用不上余额，裁剪时只留 `charged_usd` 一个数就够了。 **裁剪后，每条结果的大小变得可以预估。** 同一项能力，不同关键词的原样返回差得很远：Reddit 5 次拿到数据的搜索，每个帖子平均 1,462 到 5,812 字节，相差约 4 倍，整次返回从 32.2 KB 到 101.6 KB；Trustpilot 7 次每条 1,021 到 1,420 字节，整次返回从 6.5 KB 到 59.1 KB。裁剪以后，Reddit 每帖稳定在 525 到 582 字节，Trustpilot 每条 356 到 403 字节，YouTube 搜索每个视频约 200 字节，YouTube 评论每条 169 到 284 字节。原因很直接：280 字符的截断给正文定了上限，白名单给字段定了上限，剩下的变化只来自短于 280 的正文。 | 能力（有数据的调用次数） | 每条原样字节 | 每条裁剪后字节 | 整次原样返回 | | --- | --- | --- | --- | | `reddit/search`（5） | 1,462–5,812 | 525–582 | 32.2–101.6 KB | | `trustpilot/reviews`（7） | 1,021–1,420 | 356–403 | 6.5–59.1 KB | | `youtube/search`（2） | 2,513–2,874 | 200–201 | 25.1–28.7 KB | | `youtube/comments`（3） | 330–456 | 169–284 | 4.8–13.2 KB | 这样就能在发请求之前估出这次结果要占多少上下文：按 Reddit 每帖约 560 字节、每 4 字节 1 个 token 算，一次返回 20 个帖子约 11 KB、约 2,800 token；同样 20 个帖子原样回填，按实测的每帖 1,462 到 5,812 字节，会落在 7,300 到 29,000 token 之间。上下文预算和任务预算都要在开跑前定下，裁剪后按每帖约 560 字节乘以条数去定就够了。 这些数都按本次 18 次返回 200 的调用现算，样本里 Reddit 只有 5 次有数据、YouTube 搜索只有 2 次，换成别的关键词、别的社区，每条的原样大小还会变；裁剪后的上限由 280 字符和白名单决定，不随样本变。 ![堆叠横条图，四行分别是四项能力每次返回的平均字节，青绿是裁剪后留下的部分，灰色是丢掉的字段和长正文，深灰是账户信息。reddit/search 平均原样 56,895 字节，留下 8,955，账户信息 833；trustpilot/reviews 平均原样 24,297 字节，留下 7,733，账户信息 831；youtube/comments 平均原样 9,732 字节，留下 5,436，账户信息 825；youtube/search 平均原样 26,933 字节，留下 2,002，账户信息 828。](https://everyinfra.com/articles/claude-fable-5-2-long-running-tool-calls-cost-retry/fig-06-result-composition-bar.zh.light.svg) 一次返回里装了什么。YouTube 搜索几乎全部可丢，YouTube 评论留下的比例最高。 ![横向条形图，四项能力的耗时中位数，单位秒，括号里是样本数。reddit/search 5.6 秒（6 次）；youtube/search 7.7 秒（2 次）；trustpilot/reviews 10.1 秒（7 次）；youtube/comments 16.6 秒（3 次）。](https://everyinfra.com/articles/claude-fable-5-2-long-running-tool-calls-cost-retry/fig-07-latency-median-bar.zh.light.svg) 每项能力的耗时中位数。工具越慢，5 分钟缓存越容易在两次请求之间过期。 耗时也要算进成本里。17 次拿到数据的调用，耗时中位数是 9.2 秒（样本 17）。提示缓存默认 5 分钟过期，如果一轮里模型两次请求之间要等好几个慢工具，缓存可能已经失效，下一次请求就按写入价重新算。工具普遍慢、或者一次并行发很多个的任务，可以考虑 1 小时的缓存档位（[Prompt caching](https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-caching)），差价怎么算见下文「缓存断点放在哪」。 ## 这一轮要花多少钱 把这 18 次返回 200 的调用按时间顺序排成一轮任务，就能算出每一次模型请求要背多少输入。假设系统提示、工具定义和用户问题合计 3,000 token，模型每一步输出 500 token（工具调用块加上思考），最后写结论再输出 2,000 token。第 k 次请求的输入，等于起始的 3,000 token 加上前面所有的助手输出和工具结果。这些假设都是配置示例，读者应该换成自己任务里 `usage` 的实际值。 ![折线图，横轴是一轮里的第几次请求，纵轴是这次请求的输入 token（千），灰线是原样回填，青绿线是裁剪后回填。共 19 次请求，原样回填的最后一次约 160,627 token，裁剪后约 44,042 token。](https://everyinfra.com/articles/claude-fable-5-2-long-running-tool-calls-cost-retry/fig-04-context-growth-line.zh.light.svg) 原样回填时，输入随调用次数一路往上走；裁剪后斜率小得多。 原样回填时，最后一次请求的输入约 160,627 token；裁剪后约 44,042 token。这是按每 4 字节 1 个 token 估的下限，按新分词器多 30% 算，上限分别是 206,115 和 54,555 token。100 万 token 的上下文装得下，但每一次请求都要按全部输入计费。官方文档也提醒，token 越多，模型的准确率和召回率越会下降，这种现象叫 context rot（[Context windows](https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/context-windows)）。 | 这一轮的费用（美元） | 原样回填 | 裁剪后回填 | | --- | --- | --- | | 模型输入，不开缓存 | $10.383 | $3.230 | | 模型输入，开 5 分钟缓存 | $1.834 | $0.512 | | 模型输入，开缓存，按多 30% 的上限算 | $2.352 | $0.634 | | 模型输出（假设每步 500 token） | $0.440 | $0.440 | | 数据接口费（实扣） | $0.0169 | $0.0169 | | 合计（开缓存，下限） | $2.291 | $0.969 | ![横向条形图，把这一轮的花费拆成六项。模型输入原样不缓存 $10.383、原样缓存 $1.834、裁剪不缓存 $3.230、裁剪缓存 $0.512；模型输出 $0.440；数据接口费 $0.0169。](https://everyinfra.com/articles/claude-fable-5-2-long-running-tool-calls-cost-retry/fig-05-turn-cost-bar.zh.light.svg) 一轮任务的花费拆开看。数据接口费是实扣的，模型那几项是按公开价格和假设估的配置示例。 数据接口费在这一轮里是 $0.0169，模型输入在四种做法下从 $0.512 到 $10.383；拉开差距的是工具结果在上下文里被重送了多少次。不开缓存、原样回填是 $10.383，开缓存加裁剪是 $0.512，相差约 20 倍。两种手段里，缓存把重送的历史按 $0.20 / 百万 token 计，效果最大；裁剪在缓存之上还能再少 72%，因为每一段新结果第一次写进缓存时，按 $10 / 百万 token 的写入价计费，写得越少越省。 把输入费拆到每一次工具结果上，还能看出该先裁哪一类。第 k 次结果会在之后的 19 − k 次请求里被重送。不开缓存时，单次结果最贵的是第 9 次调用（13:27 的 Reddit 搜「clickup」）：原样 72.7 KB，约 18,200 token，重送 10 次，按 $8 / 百万算约 $1.45；最大的那次（13:45 的 Reddit 搜「asana」，101.6 KB）排在最后，只重送 1 次，约 $0.20。开了 5 分钟缓存，每次结果第一次写入按 $10、之后每次读按 $0.20 计，位置的影响就小了：最贵的两次变成 13:44 的 Reddit 搜「notion」（98.8 KB，约 $0.28）和 13:45 那次（约 $0.25），都是因为大。按这个算法，18 次结果里前三贵的都是 Reddit 搜索，所以裁剪白名单和 280 字符截断要先在 Reddit 这一项上写好。 | 工具结果（第几次调用） | 时间 | 原样大小 | 重送次数 | 不开缓存 | 开 5 分钟缓存 | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | Reddit「asana alternative」（5） | 13:11 | 35.2 KB | 14 | $0.99 | $0.11 | | Reddit「clickup」（9） | 13:27 | 72.7 KB | 10 | $1.45 | $0.21 | | Reddit「notion」（12） | 13:44 | 98.8 KB | 7 | $1.38 | $0.28 | | Reddit「asana」（18） | 13:45 | 101.6 KB | 1 | $0.20 | $0.25 | 每行的算法：token = 字节 / 4；不开缓存时，费用 = token × 重送次数 × $8 / 100 万；开缓存时，费用 = token × $10 / 100 万（写入一次）+ token ×（重送次数 − 1）× $0.20 / 100 万（之后的读取）。 输出费在这个估算里是 $0.440，裁不裁剪都一样，开不开缓存也一样。Fable 5.2 的思考按输出价计费，如果每一步实际花的思考比我们假设的 500 token 多，输出很快会变成最大的一项。控制它只能靠 effort 和任务预算，见下一节。 计算按 2026 年 11 月 14 日读取的官方价：输入 $8、输出 $40、缓存读 $0.20、5 分钟缓存写 $10，单位都是每百万 token（[定价页](https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing)）。数据接口费是每次返回里 `billing.charged_usd` 的合计，和目录里每项能力的 `price_usd` 一致。 ## 实测里的三次往返 | 新加坡时间 | 请求 | HTTP | 结果 | 扣费 | | --- | --- | --- | --- | --- | | 13:10:16 | Reddit 搜「notion vs clickup」 | 200 | 本次返回 0 条 | $0 | | 13:11:25 | Reddit 搜「asana alternative」，`sort` 写成 `hot` | 422 | 几乎立即返回，错误体带合法值和建议值 | $0 | | 13:11:34 | 同一搜索，`sort` 改成 `top` | 200 | 本次返回 13 个帖子 | $0.000792 | | 13:27:50 | Notion 最近 30 天评价，带幂等键 | 200 | 本次返回 7 条 | $0.001389 | | 13:28:16 | 同一个键、同样参数再发 | 200 | 几乎立即返回，同样 7 条，`replayed: true` | 不另扣 | **422：写错参数，模型自己改。** 13:11:25，我们故意把 Reddit 搜索的 `sort` 写成 `hot`。接口几乎立即回了 422，错误体里写明出错的参数是 `sort`，列出全部六个合法值，`did_you_mean` 给了 `popular` 和 `top` 两个建议，`next_steps` 第一条写着只改 `sort` 再发，并说明没有扣费。我们的执行层把这几项原样包进 `is_error` 结果；模拟模型照建议改成 `top` 以后，9 秒后的下一次请求返回了 13 个帖子，按次扣了一次。 ![一张接口返回截图，深色背景，上半是请求体，sort 一行被青绿框标出，值是 hot；下半是 422 返回原文，青绿框标出 param 为 sort、did_you_mean 为 popular 和 top、allowed 列出六个合法值、retryable 为 false，以及 next_steps 里「只改 sort 再发，没有扣费」的说明。](https://everyinfra.com/articles/claude-fable-5-2-long-running-tool-calls-cost-retry/img-api-422.webp) 13:11:25 这次 422 的请求和返回原文。错误体里的几个字段可以直接交给模型。 | source: EveryInfra 接口返回截图，POST /api/v1/social，2026-11-14 13:11:25（新加坡时间） **幂等重放：同一个键发两次。** 13:27:50 我们带着幂等键 `bl150-notion-30d-20261114-a` 查 Notion 最近 30 天的 Trustpilot 评价，本次返回 7 条；13:28:16 用同一个键、同样的参数再发一次，几乎立即返回。第二次的响应头有 `Idempotent-Replayed: true`，响应体有 `replayed: true`，响应体里的 `id` 和第一次相同，结果也相同。我们随后用账户接口 `GET /portal/api/requests/{id}` 查这个请求号：账户请求记录里这把键只有一条扣费记录，金额 $0.00138889。 ![一张接口返回截图，深色背景，分三块：第一块是两次都一样的请求，Idempotency-Key 一行被青绿框标出；第二块是 13:27:50 第一次调用的返回摘录，id 和 charged_usd 被标出；第三块是 13:28:16 第二次调用，响应头 Idempotent-Replayed: true、相同的 id 和 replayed: true 被标出。](https://everyinfra.com/articles/claude-fable-5-2-long-running-tool-calls-cost-retry/img-api-replay.webp) 同一个幂等键发两次：第二次直接拿回第一次的结果。 | source: EveryInfra 接口返回截图，POST /api/v1/social，2026-11-14 13:27:50 与 13:28:16（新加坡时间） 这里有一个写代码时要注意的地方。重放返回的是第一次那份响应，`billing` 也原样带回来，所以第二次的响应体里同样写着 `charged: true` 和 `charged_usd`。EveryInfra 的说明写的是「同样的 billing，不再执行，也不再扣费」（[llms-full.txt](https://api.everyinfra.com/llms-full.txt)）。如果你在代码里把每次返回的 `charged_usd` 加起来记账，要跳过 `replayed` 为 `true` 的那几次，否则账面会比实扣多。 **0 条结果：换关键词，不扣费。** 第一轮第一次请求搜的是「notion vs clickup」，返回 0 条，`charged_usd` 为 0。Reddit 搜索只看最近一个月，对比型的长关键词很容易落空；换成单个品牌名以后，每次拿到 13–23 个帖子。这种结果要原样交给模型，让它自己决定换词，不要在执行层悄悄重试同一个词。 ## 裁掉的内容放哪：给模型留一个取原文的工具 裁剪有一个代价：模型看不到被截掉的那部分。做情感归类时 280 个字符够用，但到了写结论、要引用一位用户的原话时，模型可能正好需要那条评价的后半段。把全文塞回对话会让后面每一轮都多背一截，更好的做法是让执行层把每次的原样返回存在本地，按返回里的 `id` 和结果序号建索引，再给模型加一个很小的工具，例如 `get_full_text(id, index)`，只取一条结果的完整正文。 前面的工具结果不用改，前缀检查不会失败：需要原文时是新追加一次工具调用，历史只增不改。取原文不调数据接口，没有数据费，模型这边也只多几百 token。存下来的原样返回还能当审计材料，哪次调用、几点、扣了多少钱、拿回了什么，都能对得上。 这个工具要在对话一开始就放进 `tools`，不要等到需要时再加。中途加工具会改动 `tools` 数组，前缀检查会失败；如果一定要中途加，就用前面提到的 `tool_addition` 系统消息（测试版）。工具描述里写清楚它只返回一条结果的正文、不联网、不扣费，模型才不会把它当成搜索工具反复调用。 ## 缓存断点放在哪 开了自动缓存以后，缓存断点会随着对话往后移，每一轮新追加的内容先按写入价计费，下一轮再按读取价计费（[Prompt caching](https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-caching)）。对长任务来说，这意味着每一段工具结果都会被写一次、读很多次：第 3 次调用的结果，在第 4 次到第 20 次请求里都会被读一遍。所以缓存之后，账单里占比最大的往往是每一步新写入的那一段，而这一段的大小正好由裁剪决定。 工具定义和系统提示放在最前面，它们在整轮里不变，第一次写入以后一直按读取价计费。顺序上要注意两件事。一是每个工具的描述一个字都不要动，包括时间戳、随机示例这类看起来无害的内容；二是不要在系统提示里放「当前时间」这种每次都会变的字段，它会让后面所有缓存都失效。需要时间的话，放在用户消息里，或者让模型调一个取时间的工具。 缓存有效期是另一个要算的数。上面的实测里，17 次拿到数据的工具调用耗时中位数是 9.2 秒。如果模型一次发出 5 个并行调用，再加上模型自己思考的时间，两次请求之间隔一两分钟很常见，5 分钟的缓存一般还来得及；但如果中间有人工审批，或者工具是要排队的长任务，就该换成 1 小时档。1 小时档的写入价是基础输入价的 2 倍，即 $16 / 百万 token，比 5 分钟档的 $10 贵 $6；缓存过期一次，整段前缀都要按写入价重写。拿本文的裁剪做法算：最后一次请求约 44,042 token，按 5 分钟档在这时过期一次，重写要 44,042 × $10 / 100 万 ≈ $0.44；而整轮里每一段新内容都按 1 小时档写入，多出的差价是新写入总量 44,042 token × $6 / 100 万 ≈ $0.26。过期一次的代价就超过了整轮换 1 小时档的差价。 ## 换算到每天 100 轮 假设一个团队每天让 agent 跑 100 轮这样的调研，每轮的调用和上面的实测一样。原样回填、不开缓存时，模型输入加输出再加数据费，一天约 $1,083.94；裁剪加缓存以后约 $96.93。两者的差额，主要来自模型输入那一项，数据接口费在两种做法里都一样，一天约 $1.69。 | 每天 100 轮（美元） | 原样回填、不缓存 | 裁剪加缓存 | | --- | --- | --- | | 模型输入 | $1,038.25 | $51.24 | | 模型输出（假设每步 500 token） | $44.00 | $44.00 | | 数据接口费 | $1.69 | $1.69 | | 合计 | $1,083.94 | $96.93 | 这个换算没有算重试，重试怎么不重复扣费见下一节。 ## 哪些错误该重发，哪些交还给模型 长任务里一轮可能有几十次工具调用，只要其中一次卡住，整轮就停在那里等。工具执行层要替模型做一个判断：这次失败是换个时间再发就能好，还是参数本身写错了、要模型改；前一种由代码自己重发，后一种原样交给模型。判断不要靠解析错误文案，EveryInfra 的每个错误体都带 `fault`（是请求的问题、账户的问题还是服务的问题）和 `retryable`（同样的请求再发一次能不能成功），可以重试的还带 `retry_after` 秒数（[llms-full.txt 的错误一节](https://api.everyinfra.com/llms-full.txt)）。 | 返回 | 含义 | 工具执行层怎么做 | 扣费 | | --- | --- | --- | --- | | 200，`count` 大于 0 | 拿到数据 | 裁剪后放进 `tool_result` | 按次扣一次 | | 200，`count` 为 0 | 没有符合条件的结果 | 照常交给模型，让它换关键词 | 不扣 | | 422 `invalid_value` 等参数错误 | 参数名或取值不对 | 把 `param`、`allowed`、`did_you_mean` 包进 `is_error` 结果交给模型 | 不扣 | | 429 | 这把 Key 每分钟的次数用完 | 等 `retry_after` 秒，用同一个幂等键重发 | 不扣 | | 504 `response_timeout` | 100 秒内没答复，可能还在跑 | 用同一个幂等键重发，拿第一次的结果 | 第一次成功才扣一次 | | 502 `response_interrupted` | 答复中途断开，可能已经做完 | 用同一个幂等键重发 | 同上 | | 409 `idempotency_in_progress` | 同一个键的第一次请求还没结束 | 等 `Retry-After` 后再发 | 不额外扣 | | 409 `idempotency_conflict` | 同一个键配了不同的参数 | 代码有错，换一个新键；不要交给模型 | 不扣 | | 503 `refund_outcome_unknown` | 账还在核对 | 不要重发，记下请求号以后再查 | 以核对结果为准 | | 401、402、403 | Key、余额或权限的问题 | 停下来告诉用户，模型改不了 | 不扣 | 409 冲突和 503 待核对这两种，不要交给模型，也不要直接重发。409 冲突它说明代码给两次不同的调用用了同一个键，模型看到这个错误也改不了什么，所以应该在代码里报警，而不是塞进对话。503 的「结果待核对」这时候账还没定，重发反而可能多出一笔，官方说明里写的是「不要再发，留着请求号以后再查」。 模型自己的接口也会失败，这一层和工具层要分开管。Anthropic 的错误文档里，429 是速率限制，529 是 API 暂时过载，两者都可以等一会儿重发（[Errors](https://platform.claude.com/docs/en/api/errors)）；官方 Python SDK 默认对连接错误、408、409、429 和 5xx 自动重试两次，退避时间很短（[Python SDK 文档](https://platform.claude.com/docs/en/api/sdks/python)）。同一页还写明，SDK 2.0.0 是第一个默认使用 2026-10-21 版 API 的版本，升级大版本时要按官方迁移说明核对一遍。模型请求重发不会让工具再跑一遍，因为工具是你的代码在收到 `tool_use` 以后才执行的；但如果整轮从头重跑，模型会再次发出同样的工具调用，这时候工具层按「任务号 + 第几次工具调用」生成的幂等键就派上用场：键不随机，整轮重跑时同一步拿到的还是同一个键，前面已经成功过的调用直接拿回结果，不重复扣费。 速率限制方面，Anthropic 用令牌桶算法，官方举的例子是每分钟 60 次的限额，实际可能按每秒 1 次来执行（[Rate limits](https://platform.claude.com/docs/en/api/rate-limits)）。工具层也一样：如果模型一次发出好几个并行的 `tool_use`，你的代码同时打出去，很容易在同一秒撞上每分钟的限额。并行工具调用的文档要求下一条用户消息里一次性交回所有 `tool_result`，哪个失败了也要交一个 `is_error: true` 的结果，并附一句简短说明（[Parallel tool use](https://platform.claude.com/docs/en/agents-and-tools/tool-use/parallel-tool-use)）。所以并行的几个调用里有一个在等 `retry_after`，其他几个的结果要先存着，等最后一个回来再一起交。 如果不想自己写工具执行层，官方 SDK 里有 Tool Runner，会自动跑工具调用循环（[Tool Runner](https://platform.claude.com/docs/en/agents-and-tools/tool-use/tool-runner)）；Messages API 也能直接连远程 MCP 服务器（[MCP connector](https://platform.claude.com/docs/en/agents-and-tools/mcp-connector)）。这两种方式省掉了循环代码，代价是工具结果进上下文之前你插不了手，裁剪只能靠服务端返回的格式。要按次计费、会重试的任务，我们建议用上面那种自己写的执行层，走 REST 并带 `Idempotency-Key`，写法见 [API 幂等键：AI agent 重试不重复扣费](/blog/api-idempotency-key-ai-agent-retry)。 ## 裁剪之外还有五个旋钮 裁剪管的是工具结果本身的大小。Fable 5.2 的 API 另外有五个和长任务成本直接相关的设置，作用的地方各不相同，可以叠着用。下表的每一项都来自官方文档原文，读取日期 2026 年 11 月 14 日；状态写「测试版」的要带对应的请求头。 | 旋钮 | 管什么 | 怎么开 | 状态 | 要注意 | | --- | --- | --- | --- | --- | | 提示缓存 | 每轮重复送的历史按 $0.20 / 百万 token 计 | 请求顶层加 `cache_control` | 正式 | 默认 5 分钟过期，工具慢的话考虑 1 小时档（写入价 2 倍） | | effort | 每一步想多深、调多少次工具 | `output_config.effort` | 正式 | 对话中途改顶层值会让缓存失效 | | 任务预算 | 告诉模型整轮还剩多少 token，自己收尾 | `output_config.task_budget`，最少 20,000 | 测试版 | 软上限，硬上限仍靠 `max_tokens`；Claude Code 里不支持 | | 服务端清理旧工具结果 | 上下文超过阈值时，把最早的工具结果换成占位文字 | `context_management` 加 `clear_tool_uses_20250919` | 测试版 | 不触发前缀检查，但会让清理点之后的缓存失效 | | 按需压缩 | 由你决定什么时候把旧对话换成一段摘要 | `compaction: {"type": "summarize"}` | 测试版 | 摘要这一次照常计费；最后一轮停在没有结果的工具调用上时会被拒绝 | 出处依次是 [Prompt caching](https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-caching)、[Effort](https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/effort)、[Task budgets](https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/task-budgets)、[Context editing](https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/context-editing) 和 [Compaction on demand](https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/compaction-on-demand)。 任务预算这一项和工具调用的关系最近。官方文档举了一个三次请求的例子：客户端每次都把完整历史重新送一遍，送出去的内容越来越多，但预算只按「模型新看到的东西」扣，例子里三次请求一共只扣了 100,000 里的 19,000（[Task budgets 原文](https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/task-budgets)）。任务预算只扣模型新看到的 token，账单按每次送出的全部输入计；裁剪同时减少这两样，预算只帮模型在快用完时收尾。官方建议先不设预算跑一批代表性的任务，记下每个任务实际花的 token，从第 99 百分位起步。 服务端清理和自己裁剪也不冲突。我们的裁剪发生在结果第一次进对话时，留下来的是以后还要用的字段；服务端清理处理的是那些已经用过、后面不会再看的旧结果，例如前 10 次搜索的结果，在模型写完中间小结以后就可以清掉。官方提醒清理会让缓存在清理点之后失效，所以要用 `clear_at_least` 一次清够一定的量，不要每轮清一点（[Context editing 原文](https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/context-editing)）。 ## 做不了或要注意的地方 模型一侧我们没有真跑。上面的工具定义、主循环和 token 费都是配置示例和估算，token 数按字节折算，没有用官方计数接口核过；读者自己跑时，以每次响应的 `usage` 为准。估算里假设的「每一步模型输出 500 token」是给数据调研这类判断简单的任务定的；思考按 $40 / 百万的输出价计费，每步输出翻到 2,000 token 的话，这一轮 18 步加结论的输出费就从 $0.440 变成 (18 × 2,000 + 2,000) × $40 / 100 万 = $1.52，比裁剪加缓存后的输入费 $0.512 还高。这部分只能靠 effort 和任务预算控制。 Reddit 搜索的时间范围固定为最近一个月，排序参数不会改变这个范围，目录里写明了这一点。想看更早的讨论，要用别的能力，例如按社区翻帖子。Trustpilot 按公司域名查，例如 `notion.so`；YouTube 评论按视频链接查，所以要先用 `youtube/search` 找到视频，这一步也算一次调用。 Fable 5.2 的思考块只在产生它的账户（或关联账户）里有效；从 Fable 5.2 换到别的模型，那几轮的思考也会丢掉（[What's new 原文](https://platform.claude.com/docs/en/models/fable-5-2/whats-new-fable-5-2)）。如果你的代码在 Fable 5.2 被安全分类器拒绝时自动换到别的模型重试，那一轮的思考要重新来，成本会比估算高。另外 Fable 5.2 默认要求 30 天数据保留，零数据保留要单独获批，这对处理用户评论原文的团队是一个合规上要先确认的点。 ## 最近的变化 - 2026 年 11 月 9 日，Claude Fable 5.2 发布，输入输出价从 $10 / $50 降到 $8 / $40，缓存读 $0.20（[Anthropic 发布稿](https://www.anthropic.com/claude-fable-and-mythos-5-2)）。对读者：同样的长任务，模型费直接少两成，缓存读的价格让「每轮重送历史」这件事便宜了很多。 - 2026 年 11 月 9 日，GitHub Copilot 上线 Fable 5.2，更新日志写它在早期测试里「用更少的步骤和工具调用」做完了更多任务（[GitHub 更新日志](https://github.blog/changelog/2026-11-09-claude-fable-5-2-in-github-copilot/)）。对读者：工具调用次数少了，每次调用的结果大小就更值得管。 - 2026 年 11 月 9 日，Amazon Bedrock 和 Claude Platform on AWS 同步上线；AWS 博客写明在 Bedrock 上被拒请求的重试要你自己的代码来做（[AWS 博客](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/introducing-claude-fable-5-2-on-aws/)）。对读者：重试逻辑放在工具执行层之外，还要多管一层模型的重试。 - 2026 年 10 月 22 日，IETF 的 Idempotency-Key 请求头草案更新到第 08 版，目标是让 POST 这类方法也能安全重发（[IETF 草案](https://datatracker.ietf.org/doc/draft-ietf-httpapi-idempotency-key-header/)）。对读者：给数据接口带幂等键，正在变成通用写法。 ## 常见问题 **claude fable 5.2 api key 要单独申请吗？模型 ID 写什么？** 不用单独申请。官方写的是 Claude API 所有客户都能用，模型 ID 是 `claude-fable-5-2`；Mythos 5.2 才需要通过审核计划（[What's new](https://platform.claude.com/docs/en/models/fable-5-2/whats-new-fable-5-2)）。从 5.1 迁过来，官方迁移指南给了一条 Claude Code 命令，让它替你改代码（[迁移指南](https://platform.claude.com/docs/en/models/fable-5-2/migration-guide)）。问题来自谷歌联想词「claude fable 5.2 api key」，2026 年 11 月 14 日读取。 **claude fable 5.2 的 context window 和 token limit 是多少？** 上下文 100 万 token，单次最多输出 12.8 万 token（[模型页](https://platform.claude.com/docs/en/models/fable-5-2/overview)）。按我们的估算，实测的这一轮（18 次返回 200 的工具调用），原样回填时最后一次请求已经约 160,627 token，裁剪后约 44,042 token。问题来自联想词「claude fable 5.2 context window size」「claude fable 5.2 api token limit」。 **claude fable 5.2 的 tool_choice 为什么返回 400？** Fable 5.2 不支持强制调用工具，`tool_choice` 设成 `any` 或指定某个工具都会返回 400 `invalid_request_error`。官方的替代写法是保持 `auto`，在工具上加 `strict: true`，或者改用 JSON 输出（[What's new](https://platform.claude.com/docs/en/models/fable-5-2/whats-new-fable-5-2)）。问题来自联想词「claude fable 5.2 tool_choices」。 **思考用的 token 是不是也按输出价算？** 是。r/claude 上有开发者发帖提醒，思考 token 按 $40 / 百万的输出价计费（[r/claude 帖子](https://www.reddit.com/r/claude/comments/1xtz7tp/psa_on_claude_fable_52_pricing_so_the_base_price/)）。Fable 5.2 的自适应思考关不掉，能调的是 effort；官方建议从 API 默认的 `high` 起测（[Prompting Claude Fable 5.2](https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-engineering/prompting-claude-fable-5-2)）。工具调用很多、每一步判断简单的数据任务，适合用 `medium` 或 `low`。 **缓存读到底比写便宜多少？** r/ClaudeCode 有一条 346 赞的帖子在吐槽 Fable 5.2 太耗额度（[r/ClaudeCode 帖子](https://www.reddit.com/r/ClaudeCode/comments/1xusayn/fable_52_uses_so_much_usage_its_basically/)）。按官方价算：1 小时档写入是基础输入价的 2 倍，即 $16，缓存读 $0.20，相差 80 倍；5 分钟档写入 $10，相差 50 倍；输出 $40，相差 200 倍。长任务里每轮重送的历史几乎都能走缓存读，前提是 `tools`、系统提示和旧消息一个字都不改。 **一轮里调几十次工具，Fable 5.2 适合吗？** 官方把「跑几个小时的 agent 会话、多步深度调研」列为 Fable 5.2 的典型用法，但也建议多数任务先用 Opus 5.5，评测不够再换 Fable（[发布稿](https://www.anthropic.com/claude-fable-and-mythos-5-2)）。发布稿还写到，Fable 5.2 可以当 Orchestrator，把简单的活分给更小的模型；在本文这类任务里，取数和裁剪交给代码，模型只做判断，也是同一个思路。问题来自联想词「claude fable 5.2 tool use cases」。 ## 上手步骤 1. 在 [EveryInfra 控制台](/docs#quickstart) 注册并拿一把 API Key，按文档的快速上手跑通一次 `POST /api/v1/social`。 1. 读免费目录 `GET https://api.everyinfra.com/api/v1/social/catalog?platform=reddit`，确认能力名、参数的合法值和 `response_fields`，把要用的字段写进裁剪白名单。 1. 照上文写四个工具定义（`strict: true`、`tool_choice` 用 `auto`），工具执行层带 `Idempotency-Key` 和 422 回填。 1. 先不设任务预算跑 10 个代表性任务，记下每次响应的 `usage` 和工具结果大小，再决定 effort、缓存档位和预算。 1. 不想自己写工具执行层，也可以走远程 MCP（[MCP 接入说明](/mcp-server)），工具名是 `everyinfra_*`；定时任务和会重试的调用，按本文第二段代码走 REST 并带 `Idempotency-Key`（[幂等键写法](/blog/api-idempotency-key-ai-agent-retry)）。 价格以 [定价页](/pricing) 和目录为准；三个平台的全部能力见 [Reddit](/reddit-api)、[Trustpilot](/trustpilot-api)、[YouTube](/youtube-api) 平台页。 ## 参考资料 读取时间均为 2026 年 11 月 14 日（新加坡时间），括号里是页面自己的日期。 1. Anthropic：Claude Fable 5.2 与 Claude Mythos 5.2 发布稿（2026-11-09，11-11 修订） 1. Anthropic：Claude Fable 5.2 / Mythos 5.2 系统卡（2026-11-09） 1. Claude 文档：Claude Fable 5.2 模型页 1. Claude 文档：What's new in Claude Fable 5.2 1. Claude 文档：迁移到 Claude Fable 5.2 1. Claude 文档：定价 1. Claude 文档：模型总览 1. Claude 文档：工具使用总览 1. Claude 文档：处理工具调用 1. Claude 文档：严格工具调用 1. Claude 文档：并行工具调用 1. Claude 文档：Tool Runner 1. Claude 文档：MCP connector 1. Claude 文档：前缀检查 1. Claude 文档：上下文编辑 1. Claude 文档：按需压缩 1. Claude 文档：任务预算 1. Claude 文档：对话中途的系统消息与工具增减 1. Claude 文档：提示缓存 1. Claude 文档：Effort 1. Claude 文档：Token 计数 1. Claude 文档：上下文窗口 1. Claude 文档：Prompting Claude Fable 5.2 1. Claude 文档：拒答与备用模型 1. Claude 文档：快速模式 1. Claude 文档：批处理 1. Claude 文档：错误码 1. Claude 文档：速率限制 1. Claude 文档：Python SDK 1. GitHub：anthropic-sdk-python 仓库 1. Anthropic 工程博客：给 agent 写工具 1. Anthropic 工程博客：agent 的上下文工程 1. IETF：Idempotency-Key 请求头草案第 08 版（2026-10-22） 1. RFC 9110：HTTP 语义，幂等方法一节 1. Stripe 文档：幂等请求 1. Model Context Protocol 规范：工具 1. EveryInfra：llms-full.txt（重试与幂等、错误两节） 1. EveryInfra：Reddit 能力目录（免费） 1. GitHub 更新日志：Copilot 上线 Claude Fable 5.2（2026-11-09） 1. AWS 机器学习博客：Claude Fable 5.2 上线 AWS（2026-11-09） 1. CNBC：Anthropic 发布 Claude Fable 5.2 和 Mythos 5.2（2026-11-09） 1. The Verge：Anthropic 发布 Fable 5.2 与 Mythos 5.2 1. Reddit r/claude：Fable 5.2 计费提醒，思考 token 按输出价计 1. Reddit r/ClaudeCode：Fable 5.2 太耗额度（346 赞） 1. Reddit r/ClaudeAI：Fable 5.2 每个任务的成本 1. YouTube：Fable 5.2 上手视频（2026-11-12）