百萬 Token 聽起來像大型程式碼庫的答案，但開發並不只是把所有檔案塞進模型。倉庫越大，越要管理哪些檔案重要、哪些日誌保留、哪些歷史對話要壓縮、哪些依賴用工具讀取。
一、先回答：Muse Code 是否支援百萬 Token？
截至 2026 年 8 月 6 日，Meta 官方標注 Muse Spark 1.2 上下文為 1M Token，Muse Code 即基於此模型。API 標準檔輸入 $1.25/百萬 Token、快取 $0.15、輸出 $4.25。
💡 先行結論：模型層支援百萬級上下文，但不等於把整個 monorepo 一次塞滿，仍依賴檔案選擇與多 Agent 協作。
二、百萬 Token 能解決什麼？
三類價值：更多源碼檔案、更長日誌、更長任務歷史。跨目錄聯調與設計文件閱讀，比 128K 視窗實用得多。
三、長上下文 ≠ 讀懂整個倉庫
百萬 Token 不是無限上下文。大型 monorepo 常超數千萬 Token，塞入後注意力分散仍會漏掉關鍵呼叫鏈，更不能消除幻覺或保證修改正確。上下文視窗與程式碼庫理解能力是兩回事。
四、上下文管理機制
| 機制 | 作用 |
|---|---|
| 快取輸入 | 重複前綴低價計費，適合固定系統提示 |
| 上下文壓縮 | 摘要舊對話，騰出視窗 |
| 工具檢索 | 按需讀檔，避免塞入 node_modules |
| 分階段摘要 | 子 Agent 輸出結構化結論後彙總 |
五、大型程式碼庫四步實踐
- 建索引 → 掃描目錄與 README，形成模組地圖。
- 限定範圍 → 明確只改哪些套件，排除 vendor。
- 小步修改 → 單次 PR 聚焦一個 Issue。
- 測試閉環 → 跑測試，把失敗日誌回饋迭代。
六、成本與風險
按量計費，輸出通常是輸入數倍。Contributor 檔允許 Meta 用資料改進模型。超長 prompt 引入雜訊，無關檔案越多越易引用錯誤上下文。建議先用小 Issue 驗證，勿直接授權全倉庫重構。
Q：能一次讀完 monorepo 嗎？
多數遠超 1M Token，應結合檢索與分塊。
行動清單
① 確認 1M 視窗滿足專案規模 → ② 索引與限定範圍代替全倉塞入 → ③ 快取與檢索控成本 → ④ 小 Issue 驗證後再擴大範圍。
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