當你的 AI Agent 有 500 個工具：從 GPT-5.4 的 Tool Search 看工具管理的正確姿勢
上週我在幫公司的 AI Agent 接上第 47 個 MCP server 時，API 帳單跳了一個數字讓我差點從椅子上摔下來。 不是因為用量暴增。是因為每一次 API 呼叫，光是把 36 個 MCP server 的工具定義塞進 context，就吃掉了將近 40,000 tokens。模型還沒開始思考，錢已經燒了一半。 3 月 5 日 OpenAI 發布 GPT-5.4 時，benchmark 數字和 Computer Use 搶走了所有目光。但對我來說，最值得注意的功能只有一個——Tool Search。 工具爆炸問題：你可能已經踩到了先說個數字。一個標準的 function calling 工具定義，包含名稱、描述、參數 schema，平均佔 200-500 tokens。聽起來不多？ 算一下： 10 個工具 → ~3,000 tokens（還好） 50 個工具 → ~15,000 tokens（開始痛） 200 個工具 → ~60,000 tokens（每次呼叫都在燒錢） 500 個工具 → ~150,000 tokens（恭喜，光工具定義就用掉一般模型...