Function estimateInputTokens

src/handler.ts:113–147

(body: AnthropicRequest)

}

export function estimateInputTokens(body: AnthropicRequest): number {
    let total = 0;

    if (body.system) {
        const sysStr = typeof body.system === 'string' ? body.system : JSON.stringify(body.system);
        total += estimateTokens(sysStr);
    }

    for (const msg of body.messages ?? []) {
        const msgStr = typeof msg.content === 'string' ? msg.content : JSON.stringify(msg.content);
        total += estimateTokens(msgStr);
    }

    // Tool schemas are heavily compressed by compactSchema in converter.ts.
    // However, they still consume Cursor's context budget.
    // If not counted, Claude CLI will dangerously underestimate context size.
    if (body.tools && body.tools.length > 0) {
        total += body.tools.length * 70; // ~200 chars/tool → ~70 tokens after compression
        total += 350;                    // Tool use guidelines and behavior instructions
    }

    // ★ 上下文压力膨胀（Context Pressure Inflation）
    // Claude Code 假设模型的 context window 是 200K tokens，在 ~80%（160K）时触发自动压缩。
    // 但 Cursor API 的实际 context window 只有 ~150K tokens。
    // 这意味着 Claude Code 到 160K 才压缩，而 Cursor 在 ~120K 输入时就已开始挤压输出空间。
    // 解决方案：虚增 input_tokens，让 Claude Code 以为上下文更满，提前触发压缩。
    // 膨胀系数 1.35 = 200K / 150K（Cursor 实际窗口与 Claude Code 假设窗口的比值）
    // 效果：当 Cursor 实际输入达到 ~118K 时，报告给 Claude Code 的是 ~160K，触发压缩。
    const contextPressure = getConfig().contextPressure ?? 1.0; // 默认关闭（1.0=不膨胀），推荐 1.35
    if (contextPressure > 1.0) {
        total = Math.ceil(total * contextPressure);
    }

    return Math.max(1, total);
}

export function countTokens(req: Request, res: Response): void {
    const body = req.body as AnthropicRequest;