修复: namespace 引用按真实体量入账估算

- ref 尾段 ?len= 携带原文字节数, 估算器解析入账(原 ~15 token 低估致预算/裁剪/压缩三门失效)
- 走查五线复核通过: 入口唯一/展开在发送链/估算无旁路/压缩扣减闭环/子代理同效
- 归一方案否决留档: 近度豁免失效等四破坏, 重consider 条件三条
- 已知取舍: 字节直入字符口径中文 3x 高估, 方向安全

crates/df-ai/src/context_helpers.rs

@@ -61,6 +61,15 @@ impl TokenEstimator {
     /// 这里把 parts 的文本/base64 按同一 chars_ratio 粗估累加(base64 视为密集字符，0.35 偏保守)。
     pub fn estimate_message(&self, msg: &ChatMessage) -> u32 {
         let mut char_count = msg.content.chars().count();
+        // 939① 估算入账修正:Tool 消息 content 为 namespace 引用时,按 ref 尾段携带的
+        // 原文字节数入账(字节保守视作字符,中文会 3x 高估——方向安全:宁可高估触发
+        // 裁剪/压缩,不可漏估致预算门失效,后者曾致 provider 超限 400)。旧格式/已淘汰
+        // 内容(无 ?len= 尾段)按字面字符保守计,行为同前。
+        if matches!(msg.role, crate::provider::MessageRole::Tool) {
+            if let Some(n) = crate::namespace_store::parse_ref_content_len(&msg.content) {
+                char_count = n;
+            }
+        }
         // url 图地板单独按 token 累加:地板语义是"每图至少 ~1600 token",必须生效于
         // ×chars_ratio 折扣之后——若折进 char_count 会被 0.35 稀释成 560,1600 保底失效,
         // 含 url 图消息的 history_tokens 低估 → 预算裁剪漏触发 → provider 超限 400。