--- layout: post.njk source: https://baoyu.io/blog/2026-04-06/claude-code-token-optimization speaker: baoyu.io title: Claude Code 省 Token 指南：慎用 1M 上下文，不开新会话或者总是开新会话都不对 | 宝玉的分享 date: '2026-04-06' summary: 本文介绍了 Claude Code 的提示缓存机制，指出频繁开启新会话可能增加成本。文章提供了几个优化 Token 使用的策略：在缓存活跃时继续会话，一次性完成复杂任务，优先使用文件路径而非复制粘贴内容，以及仅在任务切换或会话闲置过久时才开启新会话。此外，建议谨慎使用 1M 上下文窗口，日常工作多用 Sonnet 模型，并讨论了 AWS Bedrock、Codex 插件等替代方案。 area: tech-engineering category: ai-application tags: - claude-code - token-optimization - ai-caching - cost-management people: - 宝玉 companies_orgs: - Anthropic products_models: - Claude Code - Opus - Sonnet - AWS Bedrock - Codex plugin - GitHub MCP media_books: [] draft: true status: evergreen --- 宝玉的分享 Menu See all posts Published on 2026-04-06 # Claude Code 省 Token 指南：慎用 1M 上下文，不开新会话或者总是开新会话都不对 作者： 宝玉 最近社区里怨声载道：配额烧得太快了。Max 用户一周的额度，有人两天就用完。有人在 AWS Bedrock 上算了一笔账，一个会话的真实成本超过 134 美元，而 Pro Max 5x 订阅一个月才 100 美元。Anthropic 的订阅本身就是亏本在卖。 很多人的第一反应是频繁 /clear，或者每做完一步就开新会话。觉得这样"轻装上阵"能省钱。但如果你理解了 Claude Code 背后的缓存机制，会发现这个操作经常适得其反：你刚刚触发了一次全价上下文重建，花的钱比继续聊下去还多。 ## 模型每次都在"从头读" 要理解配额为什么烧得快，得先搞清楚大语言模型处理输入的方式——它跟人类的“接着读”完全不同。 想象你在写一篇关于气候变化的论文，每次去图书馆都要做同一件事：找到那本 500 页的《全球气候报告》，翻到需要的章节，把关键数据抄下来。第一次花 40 分钟，第二次问了个不同的问题，还是同一本书，又花 40 分钟。第三次、第四次，同样的 40 分钟。 大语言模型干的就是这件事。它没有“记忆”，不会因为刚读过就跳过。每次收到你的消息，它都要从头“读”一遍完整的输入内容，读的时间和内容长度成正比。 在 Claude Code 里，输入内容通常包括三部分： 固定部分：系统指令、工具定义、CLAUDE.md 里的项目规则 对话历史：之前所有的对话轮次 新消息：你刚刚输入的那句话 前两部分在同一个会话里几乎不变，但模型每次都要重新"读"一遍。聊了 20 轮之后，每条新消息可能要带上 10 万个 Token 的"旧行李"，既慢又贵。 ## 提示缓存：把"笔记"存起来 每次都从头翻那本 500 页的书，任谁都受不了。解决办法很直接：把笔记提前做好，下次只翻笔记本。 提示缓存干的就是这件事。 模型读完一段输入后，会生成一组中间计算结果，相当于"阅读笔记"。后续生成回答时，模型靠的就是这组笔记，不会再回去看原文。提示缓存的机制是：第一次算完笔记后存下来，下次再遇到相同的输入前缀，直接用存好的笔记，跳过重复计算。 读取缓存的成本只有重新计算的十分之一。 粗略算一下：一个 20 轮的会话，10 万 Token 的上下文，缓存一直命中的话，输入成本比每次都全价处理低 6 倍以上。 但缓存有两个前提条件。 第一，缓存只对"前缀"有效。 必须从头开始、一字不差地匹配。 打个比方：你在作文纸上写了一篇文章，前 3 页一字不差，第 4 页改了一个字。只有前 3 页能用缓存，第 4 页开始就得重新计算。如果你在第 1 页就改了一个字？整个缓存全部失效，从头算。 所以 Claude Code 的输入结构很重要：系统指令、工具定义这些不变的内容放在最前面，对话历史在中间，新消息放在最后。每次只有末尾那一小段需要重新计算，前面一大段都能命中缓存。 在同一个活跃会话里，前缀天然一致，每一轮只是在尾部追加新内容，缓存命中率很高。但如果你开了一个新会话，前缀从零开始，之前积累的缓存全部用不上。 第二，缓存有存活时间。 根据 Claude Code 团队的说明，主智能体的缓存窗口是 1 小时，子智能体是 5 分钟。API 用户默认只有 5 分钟（可以付费开启 1 小时，但更贵）。每次缓存命中都会刷新计时器，只要你保持交互频率，缓存可以一直活着。 Claude Code 团队的原话： > "Claude Code 是缓存利用率最高的框架。" 但缓存未命中的代价，随上下文长度增大而急剧增加。一个 200K 的缓存未命中和一个 1M 的缓存未命中，完全是两个量级的开销。 ## 三个反直觉的省钱策略 理解了缓存之后，有些"常识"要翻过来。 ### 缓存还热的时候，继续聊比开新会话便宜 Claude Code 每次新会话启动，都要重新加载系统提示、工具定义、CLAUDE.md、项目配置。这些"基础设施"大约 5 万 Token。频繁 /clear 等于反复为这些不变的内容付全价写入费。 而在活跃会话里，这些内容一直在缓存中，每次只付十分之一的价格。 Anthropic 员工 Lydia Hallie 说的"闲置约一小时的大型会话，建议重新开始"，关键词是"闲置"。活跃工作中的会话，缓存一直是热的，继续聊才最省。 ### 复杂任务一次做对，比来回改三轮更省 关掉扩展思考确实能在单次请求里省 Token。但一个复杂的重构任务，开着扩展思考一次搞定，和关掉之后来回改三轮，后者更贵的概率很大。因为每多一轮对话，整个上下文都要重新发送一次，三轮累积的 Token 远超一次深度思考的额外开销。 简单任务反过来。把 /effort 调低或者在 /config 里关掉思考模式，效果立竿见影。思考 Token 按输出价计费，默认预算对简单任务来说浪费明显。 ### 长内容给路径，别往对话里贴 比起控制输出长度，更有效的是控制输入质量。不要把 10000 行日志复制粘贴到对话里让 Claude 自己找错误，直接把日志文件路径发给它。Claude Code 会自己用 grep 之类的工具去检索需要的信息，只把相关内容拉进上下文。最便宜的 Token，永远是根本没进上下文的 Token。 ## 继续聊还是开新会话：一张决策表 这可能是 Claude Code 省 Token 最关键的一个判断。很多人的默认习惯是"做完就清"，实际上最省的默认习惯应该反过来：能继续就继续，开新会话是有条件触发的操作。 满足以下任一条件，继续当前会话： 任务没变。还在调同一个 bug、写同一个模块、围绕同一组文件工作。 距离上一条消息不超过 1 小时。缓存还活着，前面积累的上下文几乎不花钱。 上下文里的内容对当前工作仍然有用。之前读过的文件、讨论过的方案，模型还在用。 如果在思考问题暂时没有输入，可以发一条简短消息保持缓存活跃。有用户甚至写了心跳扩展来自动保活缓存，刷新一次缓存的成本只有完整缓存未命中的十分之一。 满足以下任一条件，开新会话： 任务换了。刚写完认证模块要做支付功能，两件事的上下文完全不同。老会话里堆的代码文件、调试记录对新任务毫无用处，每条请求都在为这些无关内容付费。 闲置超过 1 小时。缓存大概率已经过期，继续聊等于触发全量重建，还不如从干净状态开始。 上下文被不相关内容塞满。试了十几种方案、读了大量无关文件，这些内容还在占位。即使缓存命中，模型也要在噪音里找信号，输出质量下降，而且压缩后可能丢掉关键信息。 一句话总结：缓存还热、任务没换，继续聊。缓存过期、任务切换、上下文里噪音太多，果断重开。 社区里有人反馈，一个会话只做一件事的工作方式，几乎不会触发配额问题。 ## 1M 上下文窗口：慎用 从 2026 年 3 月起，Max、Team、Enterprise 计划默认使用 Opus 4.6 的 1M 上下文窗口。Anthropic 取消了长上下文的 2 倍价格溢价，1M 窗口和 200K 同价。 但 1M 上下文正在成为很多人配额见底的头号原因。 问题出在缓存失效的代价上。你用 1M 上下文积累了一个很长的会话，中间离开电脑超过 1 小时，回来继续聊，这时候 1M Token 的缓存全部过期，一条消息就要触发全量重建。团队确认了这个问题，正在考虑将默认上下文从 1M 降到 400K。 而且大多数日常会话在 80-120K 上下文时就会触发压缩，根本用不到 200K，更别说 1M。社区里的经验数据也指向同一个结论：上下文超过 200K 后模型表现明显下降，350K 以上基本靠运气。 适合 1M 的场景确实存在：一次性加载大型代码库做全局重构、长时间多轮对话不想被压缩打断。但日常写代码改 bug 用不上。 我的建议：保留 1M 窗口但设一个保守的自动压缩阈值，兼顾灵活性和效率。 如果你想禁用 1M 上下文，在 ~/.claude/settings.json 中添加： ``` { "env": { "CLAUDE_CODE_DISABLE_1M_CONTEXT": "1" } } ``` 如果你想设置自动压缩上下文的阈值： ``` { "env": { "CLAUDE_CODE_AUTO_COMPACT_WINDOW": "200000" } } ``` 上下文接近 20 万 Token 时自动压缩摘要化，既保留上下文连续性，又防止成本失控。 ## 六条操作规则 ### 一、用 Sonnet 做日常工作 Opus 的输入成本大约是 Sonnet 的 1.7 倍，但更关键的是 Opus 消耗 Token 的速度大约是 Sonnet 的两倍。很多团队花大量时间研究怎么让 Opus 少说点，不如先问一句：这件事真的需要 Opus 吗？大多数编码任务 Sonnet 就够了，Opus 留给复杂架构决策和多步推理。在 Claude Code 里输入 /model 切换。 ### 二、别在会话中间换模型 提示缓存按模型隔离。你在 Opus 上积累了 10 万 Token 的缓存，切到 Sonnet 问个简单问题，Sonnet 要从零建立自己的缓存。这时候让 Opus 直接回答，反而比切到"更便宜"的 Sonnet 花得少。需要用轻量模型的场景，用子智能体而非切换主模型。 ### 三、精简 CLAUDE.md，控制技能数量 CLAUDE.md 的内容会注入到每一次请求里。官方建议控制在 200 行以内，只保留真正长期有效的规则。代码审查流程、数据库迁移步骤这类只在特定时刻需要的长说明，挪到技能里去；技能默认只在调用时加载，不会提前占上下文。 但技能也不是越多越好。加载太多技能和智能体是配额消耗的一个隐形杀手，团队正在改进界面让这些消耗更可见。技能放在项目目录（.claude/skills/）而非全局目录，只装当前项目真正需要的。没在用的 MCP 服务也记得关掉。 一个小技巧：在 CLAUDE.md 里用 HTML 注释写维护者备注，Claude 注入上下文前会把注释剥掉，不花 Token。 ### 四、命令行优先，MCP 其次 GitHub 的 gh 命令行工具比 GitHub MCP 服务器消耗的 Token 少得多。MCP 工具会把完整的结构定义注入上下文，请求和响应两端都在花 Token。能用命令行解决的事，别装 MCP。 ### 五、先花一点 Token 做计划 复杂任务先进入计划模式，让 Claude 先探索代码、提出方案，再进入实施，总成本往往更低。真正昂贵的是方向错了以后重扫代码、重写实现、重跑测试。 提问也是一样：「帮我优化这个代码库」这种模糊提示会触发广泛扫描；「给 auth.ts 里的 login 增加输入校验」这种具体指令，文件读取和试错都会显著减少。 ### 六、用 permissions.deny 限制模型的阅读范围 没有索引的代码库会迫使模型通过文件搜索来寻找上下文，效率极低。在 .claude/settings.json 中用 permissions.deny 严格限制模型可读取的范围，比如排除 node_modules、构建产物、大型数据文件： ``` { "permissions": { "deny": [ "Read(./.env)", "Read(./.env.*)", "Read(./secrets/**)", "Read(./node_modules/**)", "Read(./build)" ] } } ``` 匹配这些模式的文件会被排除在文件发现和搜索结果之外，读取操作也会被直接拒绝。模型有时候会陷入长达 5 分钟以上的代码库搜索循环，即便你指明了文件路径，它仍可能在背景中反复读取不相关文件。permissions.deny 能从源头减少这种浪费。 ## 把部分工作委派出去 两个委派思路可以减少主会话的 Token 消耗。 子智能体：Claude Code 的子智能体有独立上下文，完成后只返回简短摘要给主会话。子智能体的缓存窗口只有 5 分钟（主智能体是 1 小时），每次调用的缓存利用率更低。但它的价值在于隔离上下文：代码审查、跑测试、查文档这些工作的详细输出不会留在主会话里，后续每条消息都不用为这些内容付费。 智能体团队和子智能体不同。智能体团队里每个成员都是独立 Claude 实例，各自维护自己的上下文窗口。计划模式下智能体团队的 Token 消耗是标准会话的数倍（社区估算约 7 倍），闲置的成员也在继续消耗。并发加速有成本，多智能体不等于更便宜。 Codex 插件：如果你同时有 OpenAI 订阅，社区里有人用 openai/codex-plugin-cc 把部分任务分出去。这是第三方社区方案，有用户反馈 Codex 完成同等任务大概只用 Claude Code 三分之一的 Token，但具体效果因任务而异。适合委派的：结构化的 bug 修复、代码审查、写测试。留给 Claude Code 的：架构设计、跨文件重构、需要理解整个代码库的复杂工作。 安装方式： ``` claude mcp add codex -- npx -y @openai/codex-plugin-cc ``` ## 一些被澄清的误解 社区里流传不少关于配额消耗的说法，Claude Code 团队在讨论中做了官方澄清。 流传最广的一条是"上下文超过 256K 之后消耗会更快"。官方回应很直接：这不是真的。 实际原因很可能是用户重启了闲置已久的会话，触发了大规模缓存未命中，被误归因于上下文长度。 还有人抱怨模型每次读文件都在检查是否为恶意软件，浪费 Token。这个安全检测提示从 Sonnet 3.7 就有了，每次新模型都做过评估，没有引发退化。Opus 4.6 已经移除了这个提示。至于"自适应思考导致配额消耗异常"，团队也已排除。团队表示没有盲目相信内部指标，仍在持续调查： > "我们在认真对待这件事，仍在持续调查。我们没有盲目相信内部指标。" 省 Token 的核心思路就一句话：让缓存尽可能多地被命中，让上下文尽可能少地装无关内容。 开新会话是手段，理解了提示缓存之后你会发现，"在活跃会话里继续工作"才是默认策略，"开新会话"是特定条件触发的优化操作。 社区里很多人在比较 Claude Code、Codex、Cursor 的配额谁更慷慨。但配额收紧可能是个行业趋势，有人说我们正处在"补贴算力时代的末期"，类似当年 Uber 3 美元打车的阶段。与其赌哪家补贴更久，不如搞清楚成本结构，把钱花在刀刃上。 你们平时一个会话大概多长？有没有因为不敢继续聊而频繁 /clear 的习惯？ See all posts Built by 宝玉. 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