各位大佬、官方技术团队好：
最近在使用 iflow cli (主要模型 glm-4.7) 进行遗留项目脚本重构时，发现 Token 消耗数据极其异常，产生了强烈的“资源愧疚感”。希望能得到大家的解惑和建议。
一、异常数据概览
时间范围：2026年1月 - 2月
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总调用次数：21,684 次
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输入总 Tokens：16.1 亿 (1,613,997,187)
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输出总 Tokens：947 万 (9,477,804)
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Input/Output 比例：约 170 : 1
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单次平均：输入 ~74k tokens，输出 ~437 tokens
这个比例让我非常震惊，正常对话或代码生成通常在 5:1 到 20:1 之间，170:1 意味着我每获得 1 个有效输出 token，就要消耗 170 个输入 token。
二、我的业务场景（内外网隔离）
由于安全合规，我的工作环境严格物理隔离：
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AI 侧（外网）：运行
iflow cli，负责分析代码、生成脚本。 -
执行侧（内网）：连接数据库，运行脚本。
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交互模式（人工桥接）：
- AI 生成脚本 → 我复制 → 内网执行 → 报错 → 我复制报错日志 → 粘贴回外网 AI 迭代。
三、我观察到的两个“疑似机制缺陷”
在复盘日志时，我发现 CLI 工具可能存在以下低效行为，导致了 Token 爆炸：
1. 文件读取策略低效（Read-Retry Loop）
当 AI 尝试读取大文件或长日志时，常因输出长度限制发生截断。
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现象：截断后，AI 没有智能地请求“剩余部分”，而是更换命令重新读取（例如从
cat file换成head+tail组合，甚至多次尝试不同命令）。 -
后果：同一个文件被反复读取 3-5 次，每次都是巨大的 Input 消耗，却没有任何进度推进。
2. 长上下文管理失控（Context Overflow & Compression）
在多轮调试（尤其是包含长报错日志的循环）中，会话极易触及 Context Window 上限。
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现象：
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对话突然中断，需我手动输入“继续”。
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触发自动摘要压缩，或者 AI 花费大量 Token 重新扫描整个历史记录来定位断点。
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后果：每次“续传”都伴随着对历史数据的重复消费，Input 像滚雪球一样越来越大。
四、我的自我反思与测试
我也深刻反思了自己的使用习惯，并尝试了优化：
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过去习惯：-
喜欢用
/chat save xxx_project保存超长会话，试图在一个会话里完成所有重构。 -
报错时直接粘贴 200 行完整 Stack Trace，让 AI 自己找重点。
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尝试优化：-
拆分任务：按功能模块拆分会话，不再“一镜到底”。
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精简报错：人工预处理日志，只给 AI 看“错误类型 + 关键行号 + 相关代码段”（如下）：
“运行脚本报错。错误类型:
psycopg2.ProgrammingError。关键信息:relation "users_new" does not exist at line 45。请修复。”
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核心疑问：
即使我今晚做了一个小测试：新窗口、新会话、只问了一个简单问题，退出后查看使用量，发现 Input/Output 比例依然很高。
这让我很困惑：
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这是
iflow cli的默认机制问题吗？ 是否在后台自动预加载了大量上下文或进行了隐式的文件读取重试？ -
在内外网隔离场景下，是否有推荐的“最佳实践”工作流？ 如何避免这种“人工桥接”带来的 Token 浪费？
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170:1 的比例是否正常？ 如果不正常，除了优化 Prompt，我还能从工具配置或架构上做哪些调整？
这么高的资源消耗让我非常有负罪感，希望能有大佬指点迷津，或者官方团队能关注一下 CLI 在“长文本读取”和“上下文压缩”上的逻辑优化。
感谢大家！