先看数字
| 指标 | 结果 |
|---|---|
| 耗时 | 最快 0.505×（不到原来一半） |
| 输出 token | −42% |
| 判分 | 438/438 全绿 |
「判分全绿」比前两行重要得多。省 token 不难，难的是省完还能把活干对。速度提升如果把正确率拉下来，那是负优化。
它的做法是纯提示词侧的：不加请求参数、不改模型、不改完成判定。换句话说，模型还是那个模型，思考强度还是那个强度，变的只是「它被要求怎么说话」。
八个开关分别管什么
前两个管输出，最后一个管上下文体积，中间五个管「怎么走」。
| # | 开关 | 原理 | 默认 |
|---|---|---|---|
| 1 | 精简输出 | 不预告调用、不复述结果、不写进度，最终答案不缩水 | 开 |
| 2 | 步数上限 | 硬上限，到点先汇报现状，不截断任务 | 不限 |
| 3 | 开局附文件清单 | 开局把工作目录交给模型，省掉先跑一遍 ls/find |
关 |
| 4 | 批量读文件 | 互不依赖的读取合成一批发出，少几个来回 | 关 |
| 5 | 截短工具输出 | 只留头尾和报错行，长输出不再整段进上下文 | 关 |
| 6 | 不确定先查证 | 拿不准就读一次；省的是猜错后的重来 | 开（标准/激进） |
| 7 | 先执行后解释 | 动手前最多一行计划；思考过 4000 字符时提醒「按证据动手」 | 开（标准/激进） |
| 8 | 重复时换方法 | 同一调用重发、或连续三次结果一样时，提醒换条路 | 开（标准/激进） |
第 1 个：精简输出
这是省 token 的主力。「不预告调用、不复述结果、不写进度」——agent 有个通病，喜欢在动手前先宣布「我现在要去读一下这个文件」，读完再总结「我刚才读了，发现……」，最后再写一遍结论。同一件事说了三遍。
关掉这些，最终答案并不缩水。少的是过程叙述，不是结论。
第 2 个：步数上限
注意它的措辞：到点先汇报现状，不截断任务。这跟「跑满 N 步就强行停」是两回事。前者是「还有 20 步没做，我先告诉你做到哪了」，后者是「做到一半被砍断，什么都不说」。
默认不限，因为很多人真需要跑上百步。
第 3 个：开局附文件清单
省掉的是最开头那一轮 ls 和 find。项目结构直接在开局给它，不用先摸一遍。默认关，因为清单本身要占 token——大仓库里未必划算。
第 4 个：批量读文件
互不依赖的读取合成一批发出。五个文件分五次读，就是五个来回；一次发五个，就是一个来回。省的是往返次数，也就是墙钟时间。
第 5 个：截短工具输出
这是唯一会改变模型所见证据的开关，所以默认关，且关掉就是原文。
只留头尾和报错行。好处明显：一个 3000 行的日志不再整段进上下文。风险也明显：被截掉的中间部分可能正好有线索。
作者的处理方式我认同——默认关，让你自己决定。省 token 和看得全，本质上是冲突的，不该默认替用户做选择。
第 6、7、8 个：三条「怎么走」的思考开关
这三条经历过一次反复，值得说。
它们 1.7.0 起引入，1.7.26 曾收回，1.7.29 依据 15 对实测结果放回，随标准/激进档一起载入，保守档仍全关。
放回的实测数据：叠在精简输出之上是 0.526×，15 对里有 14 对更快。
「先执行后解释」的细节很讲究：动手前最多一行计划；如果模型已经思考超过 4000 字符还没动手，就提醒它「按证据动手」。这条针对的是一个真实病症——想得太多，做得太少。
「重复时换方法」盯的是另一种病症：同一个工具调用重发，或者连续三次结果一样。这时候它不劝你「再试一次」，而是提醒「换条路」。agent 最常见的浪费就是在一个死胡同里反复撞。
档位：只用路由真的声明过的
有个细节容易被忽略，但对自建网关的人很重要：
只使用当前路由真正声明过的档位，官方 API 与自建网关都支持。
意思是它不会硬塞一个模型不认识的参数。你接的是官方 API 还是自己的网关，它先看对方声明支持什么，再决定用哪一档。这条设计避免了「本地测试好好的，换成第三方网关就报错」。
输出预算：outputBudget
1.5.0 加的一个机制，默认 0（关闭）。
它按真实 usage.outputTokens 触发，每轮最多一次。不是估算，是读实际用量。触发之后会下一道输出预算指令。
这个默认值是合理的。按 token 预算硬性限流，容易把该说的结论也掐掉；默认关，需要的人自己开。
1.5.0 的重基线
版本说明里有一行：1.5.0 rebaseline: 9 families, 54 complete units, hidden-test gated。
翻成人话：9 个任务族、54 个完整单元、用隐藏测试做门禁。后来又加了 codebase 族（18 条隐藏断言，seed 6/18 红，默认臂 0.84× 墙钟）。
为什么要说这个？因为「我快了 2 倍」这种话，如果没有固定的评测集，是没法验证的。作者把自己的评测基线、隐藏测试、红灯比例都摊出来，这才让 0.505× 这个数字有分量。
怎么用
八个开关在面板里点，组合自由。不想折腾就选一个档：
- 保守：三条思考开关全关，只留精简输出
- 标准：三条思考开关打开（推荐起点）
- 激进：全开
我的建议是先只开精简输出，用一天。看看回答是不是还够用。如果够，再往标准档走。
一次全开，出了问题你分不清是哪个开关的责任。
一句话
它省的不是模型能力，是模型的话痨。 同一件事说三遍的毛病改掉了，速度快一倍是自然结果，不是压榨出来的。
*参考：GitHub regrevia/dsh-fast-mode（MIT，9 stars），1.7.14 → 1.7.29，2026-11-05 更新。*
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