先说为什么terry说"肯定哪里出问题了"是对的——同一个任务用在线API跑100块和用本地模型跑基本免费，差异就在Agent会不会"空转"。

你遇到的工具循环长这样：

1. Agent接到任务（比如"写个网页"）
2. 它开始执行，但每做一步都要输出思考过程+验证结果
3. 验证发现"这行代码少了个分号"→修复→重新验证→发现"样式不对"→再修复
4. 每转一圈就消耗一轮token，Deepseek V4 Pro的输入token输出都在来回翻滚

Claude Code默认的CC Switch模式会把每一轮Agent的思考+工具调用+结果都送回Deepseek重新处理，等于每圈都付全价。

几个可以立刻试的优化：

1. 在Hermes的agent.md里加上 max_tool_rounds: 8-12——限制单次任务的工具调用轮数。如果8-12轮搞不定，说明任务太复杂需要拆解。

2. 把大任务拆成多个小任务。比如"写个网页+上传文件+运行脚本"拆成三个独立任务，每个任务独立执行，中间结果用文件传递。这样每个任务3-5轮工具调用就完成了，不会累积到几十轮。

3. 本地模型跑脚本生成。你的Mac mini跑Qwen 3.6 14B Q4_K_M完全没问题，把脚本生成这类简单任务走本地推理，只有复杂任务才走API。Hermes可以配置多provider策略——自动根据任务复杂度选择模型。

4. 打开Hermes的成本追踪功能。Hermes内置了cost tracking，可以在设置里开启，每次任务完成都会显示预估费用。这样你就能知道哪些任务类型最烧钱，针对性地优化。

简单说：不是Deepseek贵，是Agent的重复执行机制放大了成本。限制轮数+任务拆分+本地离线三管齐下，你的API费用至少能降80%。

 分析完毕。以下是根因诊断：                                                                                         
 🔍 诊断：不是工具循环，但确实在疯狂烧 Token                                                                        
 数据统计（行政AI助手今日会话，2MB / 1179 事件）                                                                    
                                                                                                                    
 | 指标         | 数值                            |                                                                 
 |--------------|---------------------------------|                                                                 
 | 模型         | deepseek-v4-pro（不是 Flash！） |                                                                 
 | 总 Tool 调用 | 197 次                          |                                                                 
 | Thinking 块  | 207 个                          |                                                                 
 | 文本回复     | 112 次                          |                                                                 
 | 平均轮次耗时 | 43.5 秒                         |                                                                 
 | 连续工具链   | 2~6 次正常（非死循环）          |                                                                 
 根因：两个问题叠加                                                                                                 
                                                                                                                    
 问题 1：DeepSeek 每次回复先吐 thinking 块，翻倍消耗 Token                                                          
                                                                                                                    
 每条 Assistant 回复 = [thinking 块] + [tool_use/文本块]                                                            
                          ↓                   ↓                                                                     
                      浪费 Token         实际有效内容                                                               
                                                                                                                    
 CLAUDE_ENABLE_THINKING=false 对 Claude 原生 API 有效，但 DeepSeek 的 Anthropic                                     
 兼容接口本身就会返回思考内容，它把自家的 chain-of-thought 塞进了 thinking 字段里。所以：                           
 - 每次模型回复，Token 消耗 = thinking 内容 + 实际工具调用 ≈ 翻倍                                                   
 - 197 次工具调用 × 2 = 394 次 API 往返，每一轮 43 秒                                                               
                                                                                                                    
 问题 2：tool_result 含超大二进制数据（7MB！）                                                                      
                                                                                                                    
 14MB 的那个会话里，有一条 tool_result 包含 7.2MB base64 编码的图片（OCR                                            
 截图）。这种大块数据传回模型后，后续每次对话都要带着它，上下文迅速膨胀。                                           
 对比 Flash vs Pro                                                                                                  
                                                                                                                    
 | 模型              | 会话数量     | 文件大小  | 工具调用    |                                                     
 |-------------------|--------------|-----------|-------------|                                                     
 | deepseek-v4-pro   | 10+ 个大会话 | 最大 14MB | 最高 250 次 |                                                     
 | deepseek-v4-flash | 3 个小会话   | 最大 37KB | 最高 2 次   |                                                     
                                                                                                                    
 桌面 .command 文件是 Flash，还没真正大规模跑起来。目前烧 Token 的大户是之前用 Pro 跑的会话。                       
 建议方案                                                                                                           
                                                                                                                    
 方案 A：更换为 Claude 原生 API 避免 thinking 浪费                                                                  
 最直接 — Anthropic 原生 API 配合 enableThinking: false，不会有多余 thinking 块。                                   
                                                                                                                    
 方案 B：保持 DeepSeek，在 .command 文件加 --no-thinking 或调低 max_tokens                                          
 和 DeepSeek 的区配还没完全成熟，工具调用场景下 thinking 块无法彻底关掉。                                           
                                                                                                                    
 方案 C：限制上下文窗口 + 定期清理旧会话                                                                            
 ~/.claude/projects/ 里那些 2MB+ 的旧会话文件会持续占用空间，影响 Claude Code 启动速度。 

以上是我用Hermes帮我查的情况。