Vibe Coding：2个月、300亿Token的AI编码实践
V2ex社区分享了一项名为“Infra”的AI编码项目（已公开为`wdl.dev`），其在短短两个月内展现了惊人的AI Token消耗量和高效的编码实践。该项目最初以Claude Code为主，但在GPT-5.5（即文中的Codex）推出后，迅速转由Codex主导编码工作。 核心数据显示，从2026年4月13日至6月24日，主编码器Codex累计消耗了近180亿Token，其中输入Token约178.5亿，输出Token约3770万。值得注意的是，项目实现了高达95.77%的缓存命中率，这意味着大部分输入内容都得到了有效复用，显著降低了实际“净”消耗（非缓存输入和输出合计约7.93亿Token）。在此期间，Codex被调用116,485次，处理了296个会话，日均Token消耗量高达2.46亿。 尽管Codex承担了主要编码任务，Claude Code也作为重要的代码审查工具参与其中，并消耗了大量Token，凸显了大型语言模型在软件开发生命周期中多环节的深度介入和资源需求。这项实践不仅展示了AI在代码生成方面的强大能力，也通过高缓存命中率揭示了优化AI编码效率的关键策略，为中国开发者和AI创业者提供了AI Agent在实际工程中大规模应用的数据参考和成本效益思考。