Экономия токенов с промптом Caveman: проверка заявленных 65% на реальных задачах

Многие разработчики верят, что заставить ИИ отвечать максимально коротко — верный путь к радикальному снижению расходов по API. На этом построен хайп вокруг Caveman, специального навыка для агентов, который заставляет модель общаться в стиле пещерного человека. Создатели заявляют экономию токенов до 65%, аргументируя это отсечением всех вежливых формулировок и рассуждений. Звучит логично, но реальность кодинг-агентов устроена несколько иначе.

Правда в том, что окно чата и рабочая среда автономного агента генерируют разный тип контента. Исследователи из JetBrains прогнали claude-sonnet-5 через 86 задач на платформе SkillsBench, сравнив обычный режим с принудительно включенным Caveman. Выяснилось, что львиная доля вывода агента — это код, вызовы инструментов и логи ошибок, которые утилита корректно оставляет без изменений. Сжимается только текстовая наррация между вызовами функций, которой в реальных задачах не так уж много. В итоге потолок экономии составил скромные 8.5%.

Вопрос в том, не становится ли агент глупее от такой экономии слов? Тесты показывают, что качество выполнения задач статистически не меняется, код остается рабочим, а стиль общения действительно становится пещерным. Копейку сэкономить можно, но обещанные 65% работают только в формате обычного диалогового чата, а не при написании софта. Использовать навык вполне безопасно ради забавы, однако ожидать от него серьезного сокращения корпоративных счетов за API точно не стоит — одна зацикленная задача с длинным контекстом легко сожрет всю накопленную разницу.