AI 生成 UI 的 Token 为什么越用越多：只发送画布差异

AI 生成 UI 的 Token 为什么越用越多只发送画布差异AI 生成 UI 的隐形开销常在重复上下文颜色、间距、组件定义和整棵画布每次都重发。让版本号描述背景、让差异描述改动延迟和账单才有清楚的来源。先量三件事记录请求的输入长度、首字节时间和最终结果是否被采用。不要把原始提示词或用户输入写进日志保留长度、版本号和哈希已经足够定位问题。type GenerateMetric { tokenEstimate: number; latencyMs: number; cacheHit: boolean; schemaVersion: string; };如果输入远大于输出通常说明设计 Token、组件说明或旧的画布状态被重复传输了。先确认实际改动的节点再谈换模型或加机器。只发送变化把设计系统作为受版本管理的公共上下文生成请求只携带组件 ID、当前 Token 版本和增量。对于同一份增量精确缓存是可靠的第一层语义缓存则要有明确的人工验收与失效策略不能直接把“相似”当“正确”。function buildRequest(nodeId: string, delta: unknown, tokenVersion: string) { return { nodeId, delta, tokenVersion }; }给输入和结果都设边界请求进入模型前限制增量大小、组件层级和可用组件名单。结果返回后做运行时 Schema 校验失败时保留当前界面或回退到静态组件而不是把不完整的数据交给渲染器。还要区分“缓存命中”和“生成成功”。前者反映成本后者反映可用性。每次调整缓存键或提示词时用同一批脱敏样例比较两组指标避免只看一次压测就下结论。收尾AI 适合帮人补全局部不适合反复重述整个设计系统。让请求描述变化让 Token 版本描述背景系统会更快也更容易算清成本。