40,000个输入token，只产生30个输出token——这不是网络故障，而是Claude Code用户的真实遭遇。
更震撼的是，有开发者发现超过99%的成本都被浪费在了完全无关的臃肿上下文上。一个简单的代码修复，居然烧掉了价值几十美元的token。
这几天我深挖了这个问题，发现了一些挺有意思的东西。Claude Code确实是个好工具，但它有个致命的成本黑洞，而且大部分人都不知道怎么避开它。
成本黑洞到底有多严重？
我查了一圈用户反馈，发现这个问题比想象的严重。
有开发者报告说，一个51行的代码diff居然花了0.73美元。还有人说单次操作成本能到10美元，月费从20美元飙到300美元。
但最要命的不是绝对数字，而是浪费的比例。根据技术分析师的报告，Claude Code存在严重的"上下文稀释"现象——当大量低信号的输入充斥窗口时，模型注意力分散，导致输出质量下降，成本飙升。
关键指标：上下文稀释率 = 不相关Token / 总Token。高比率意味着无效烧钱。
我自己试了试，发现确实如此。给Claude Code一个简单的修复任务，它居然先读取了整个项目的所有文件，包括node_modules、日志文件、甚至是二进制文件。结果就是，99%的处理能力都浪费在了无关内容上。
冗余信息的四大来源
深入分析后，我发现大部分冗余信息来自这四个地方：
• 完整文件转储 - Claude喜欢把整个文件都读一遍，哪怕你只想改一行
• 长聊天历史 - 之前的对话记录一直占用上下文窗口
• 原始文档粘贴 - 直接粘贴的PDF、Word等文档格式混乱
• 冗余日志 - 各种debug信息和系统日志
这就解释了为什么输入token那么多，但真正有用的输出却寥寥无几。
我找到的破解方法
经过几天的调研，我总结出了一套相对有效的优化策略。核心思路就是以最小化、高信号的上下文配合专注的意图。
强制约束设置：
首先，明确定义什么内容不要摄取。
通过设置了规则，禁止读取日志文件、锁文件、二进制文件、node_modules等。除非我明确要求，否则也禁用工具使用。
通过目录规则和glob模式过滤非目标文件，设置硬性限制：token预算、延迟目标、每次获取最大行数。这样能避免Claude无节制地读取所有内容。
缩短输入任务简报：
不要给Claude整个文件，只包含预期会更改的代码，以及20-40行相关上下文。用5点总结替代长文档。传递文件路径而非原始内容，让模型按需请求详细信息。
这样做的效果很明显，同样的任务，token消耗减少了80%以上。
先规划，后获取：
我改变了和Claude的工作方式。先让它生成TODO列表，然后逐步获取输入。逐步引入少量引导信息，仅在需要时增量添加内容。
这种方法虽然增加了交互轮次，但总体成本反而降低了，因为每次交互都很精准。
会话管理的隐藏成本
还有一个容易被忽视的问题：token使用量会随会话时长增加。Claude需要维护整个对话历史的上下文，时间越长，成本越高。
我的解决方案是定期开启新会话。通常一个会话处理一个具体的功能或模块，完成后就结束。这样能有效控制成本和减少稀释。
实测下来，这些模式能带来更快的响应、更紧凑的完成和更低的开销。
现实的成本对比
优化前后的差别还挺明显的。
以前一个中等复杂的重构任务，可能要花费5-10美元，而且结果不一定满意。现在同样的任务，成本控制在1-2美元，效果反而更好。
有些用户甚至配合其他工具使用。比如用Aider处理简单任务，只在需要大规模重构时才用Claude Code的优化模式。这样月费能控制在40-60美元，而不是之前的100-300美元。
一些实用建议
如果你也在用Claude Code，这几个小技巧可能有用：
用/cost命令定期检查消费情况。用/clear和/compact管理上下文。把大任务拆分成小块，每次专注处理一个具体问题。
还有一个策略是混合使用订阅计划。用20美元的Pro计划处理日常任务，遇到大项目时切换到API pay-as-you-go模式。这样既保证了灵活性，又控制了固定成本。
说实话，Claude Code的成本问题确实存在，但并不是无解的。关键是要理解它的计费逻辑，避开那些常见的陷阱。
工具本身还是很强大的，特别是在处理大型代码库和复杂重构方面。只要用对了方法，完全可以在合理的成本范围内发挥它的价值。
