Blender MCP 成本实测：72 次运行的 token 账

一句话结论：Blender MCP 不是 token 黑洞。72 次运行里，日常任务 $0.16–$0.23，一个带赛道、120 帧动画和追尾相机的完整赛车场景 $0.47；唯一贵到离谱的是"把 580 个对象的全部属性打印出来"——$0.87，比日常任务贵四倍多。钱不是花在 Blender 上，是花在步数和长输出上：每次请求约 24,916 token 的固定开销，其中大部分是 Claude Code 自己的指令，每一步都会重发；MCP 服务器返回的场景摘要其实已经很克制（默认每次 20 个对象、截图 768 px）。

披露：本文编译自 TokenSave 的公开实测（2026-10-22，数据以 CC BY 4.0 发布，DOI 10.5281/zenodo.23562484）。作者同时也是 tokensave-mcp-diet 这个结果代理的作者，所以"代理省 81%"这条结论有立场；本文保留其原始数据、以及作者自己标注的噪声区间（<8% 当噪声）。我们没有复跑。文中"成本"是 Claude Code 按 Opus 5.5 API 价目报告的账单，不是订阅套餐折算，也不含事后渲染时间。

一、实验怎么做的：72 次运行，每次读回 .blend 验证

先记下"为什么强调读回文件"：截图好看不算通过。这一点和我们此前那篇验证 3D 输出的口径一致——验收要落在产物上，不落在预览上。

二、日常任务：$0.16–$0.23

三个观察：

1. 输入 token 从 7 万到 12.6 万，成本只差 7 美分。日常任务之间的差异，基本被"这次走了几步"吃掉了。
2. 图像 token 占比很小。最多的一次是 1,322（估算），放在 11 万输入里约 1.2%。所以"少截图"不是一个有效的省钱手段。
3. 服务器本身已经在收敛。25 次日常运行里最大的文本结果是 2,347 字符——场景信息默认每次只列 20 个对象，截图默认 768 px。换句话说，传闻里"Blender MCP 会灌爆上下文"的情形，在这套默认值下没有出现。

三、完整场景：$0.47

任务是：自行设计一台低多边形赛车、一条带弯道的赛道、一段 5 秒 / 120 帧的过弯动画，再加一个追尾相机。

• 平均 9.6 次请求、约 93 秒、$0.47（5 次区间 $0.42–$0.56）
• 10 次运行（5 次原样 + 5 次加代理）全部产出可工作的动画
• 事后用 EEVEE 渲染约 90 秒/条，不计入这 $0.47

图注：每个赛车和赛道都是 Claude 在那次运行里自己设计的。原图见 tokensave.app。

这条结果的含义是：一个能看、能动、能渲的小场景，成本约等于两次日常任务。真正的变量是"这次任务需要几步"，而不是场景本身有多复杂。

四、唯一失控的场景：把 580 个对象的属性全打印出来

过程很典型：

1. 提示词要求打印 580 个对象的全部属性；
2. 脚本返回 122,373 字符；
3. Claude Code 以"结果太大"拒绝；
4. Claude 自己改成分 4 段、每段约 32,000 字符重跑；
5. 四段全部留在上下文里 → 242,782 输入 token、$0.87，是日常任务的 4 倍以上。

对照组是"打印一个 19,042 顶点球的全部顶点"：Claude Code 直接拒绝，Claude 报告"已打印"然后停止 → 91,572 token、$0.17。代价低了，但结果其实没看到——这是另一种失败：便宜，但不可用。

所以，"print 一切"是 token 账单的头号放大器。正确姿势是要计数、要摘要、要写文件再按需读，而不是让工具把中间结果原样倒进上下文。

五、钱到底花在哪

• 固定开销：每个请求约 24,916 token 是客户端自己的系统提示与工具定义，每一步都重发。任务成本大致随步数线性增长。
• 工具输出：正常场景摘要很小（最大 2,347 字符），但脚本的 print 可以一次塞进 12 万字符。
• 图像：按"宽 × 高 ÷ 750"估算 token；一张 1,024 × 768 约 1,049 token。多图任务会累积，但通常不是主项。
• 缓存：作者统计的"输入 token"是未缓存 + 缓存读 + 缓存写的合计，不是一次全新的量。

一个够用的估算法：先数步数，再单列长输出。步数 × 2.5 万 token 是底盘，长输出和图片是附加项。想省钱的顺序应当是"减少步数 → 禁止长输出 → 最后才动图片尺寸"。

六、一个结果代理能省 81%，但只在长输出场景

tokensave-mcp-diet 0.3（MIT）放在服务器前面，做两件事：

1. 长文本结果（超过 8,000 字符）只保留前 2,000 + 后 1,000 字符，中间给摘要；全文留在内存，用新工具 result_detail 按行号或搜索取回。
2. 图片默认降尺寸：带 max_size 的工具默认 512 px，除非模型明确要求大于 1,000。

配置写法：

{
  "mcpServers": {
    "blender": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "github:johnisking/tokensave-mcp-diet", "--", "uvx", "mcp-for-blender"]
    }
  }
}

作者自己拆台的部分最值得读：赛车场景的图像 token 降了 62%，但图像只占输入的小头，所以成本只降 6%，落在运行间噪声里；房间描述那项代理什么都没改，也降了 4%。结论：小于 8% 的差异都当噪声。代理是"长输出的保险"，不是"每次都打折"。

还踩了一个值得记的 bug：MCP for Blender 同时把结果放在 structuredContent 里，而 Claude Code 显示的是那个字段，所以 0.3 之前的长输出压根没被截断；0.3 修好后才重跑了对应用例。

七、把结论用到自己的 3D 流水线上：五条纪律

1. 先量再优化。日常任务之间只差 7 美分，先找出"贵的那一类"——通常是长输出或"改一步、截一张、再改"的循环。
2. 禁止 print 全量。要 counts、要 summary、要落文件；要明细就用分页/搜索工具取。
3. 截图默认值别乱调。768 → 512 只对多图任务有意义，别指望它降大账。
4. 步数就是成本。把"改—看—再改"压成一次可验证的脚本，比抠 token 更有效。
5. 验收看文件。72/72 是通过读回 .blend 得出的；"Claude 说完成了"不是证据。

八、边界：这些数字不能直接搬到你的项目

• 单模型、单机器、单客户端：Opus 5.5 + Claude Code + Windows；换模型、换客户端、换价目都会变。
• 样本小：每个任务 5 次（最坏情况 3 次），成本随每次走的步数波动，作者给的是区间而不是定值。
• 图像 token 是估算（按宽高算），输入总数是精确值。
• 工具在快速变化：blender-mcp 在 PyPI 上已改名为 mcp-for-blender（2026-10-22 查为 2.2.2），默认值和工具集会继续漂。
• 没有测生成类工具：3D 生成、资产下载这些按次计费的工具被刻意关掉了，所以这里只有"操作 Blender"的成本，不含模型生成费用。那部分账要另算，见Agent 按次付费做 3D。

九、什么时候这条路不值得

• 要精确尺寸的零件：自然语言 + Python 不是参数化建模的正确入口。要可编辑几何，走 Mesh2CAD 那类路线。
• 要一次跑几十个变体：按步计费的代理不如写死脚本 + 渲染农场，四台笔记本的账我们算过（SheepIt 外包渲染）。
• 要稳定复现：同一提示两次走的步数不同，成本和结果都会漂；把关键步骤固化成 Python 更靠谱。
• 要交付资产：粗模只是起点，材质、UV、尺度、水密性、引擎预算都还在后面（AI 3D 资产的交付重量）。

一句话：Blender MCP 适合把想法变成可看的粗模和场景，不适合把粗模变成可交付的零件。 72 次账单告诉我们，前者其实很便宜；贵的是那些你没意识到的长输出。

Sources

• TokenSave, How many tokens does Blender MCP cost? 72 Claude Code runs, and a racing scene for $0.47，2026-10-22：https://dev.to/jaehyun_cho_0dff271e0d2e5/how-many-tokens-does-blender-mcp-really-use-72-claude-code-runs-and-a-racing-scene-for-047-5hl3
• 完整数据与方法（CSV / JSON，CC BY 4.0，DOI 10.5281/zenodo.23562484）：https://tokensave.app/data/blender-mcp-token-cost
• 结果代理 tokensave-mcp-diet（MIT）：https://github.com/johnisking/tokensave-mcp-diet
• MCP for Blender（原 blender-mcp，MIT）：https://github.com/ahujasid/blender-mcp

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本文属于「AI × 3D / 生成式 AI」专题。BimAnt 编译整理，转载请注明出处。文中数据来自第三方实测（数据以 CC BY 4.0 发布），成本为 API 价目下的单次账单，不含渲染；作者与代理工具存在利益关系，已在文内披露。

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