使用 Claude Code 时，开发者常常面临成本高昂的问题。本文将揭露 Claude Code 成本浪费的原因，并提供实用的省钱攻略，助你高效利用这一编程工具。
用Claude Code等终端代理编程工具，就是在体验“冰与火之歌”：
一边惊叹于 Claude Code 的强大——作为Claude亲儿子，能帮你分析代码库、修复 Bug、甚至独立完成开发，效率拉爆Cursor几条街；
另一边又对着账单心惊胆战，感觉还没怎么用，几千万的 Token 就被干爆了。
甚至有开发者，一次 40,000 个输入 Token 的请求，最终只为了生成 30 个 Token 的有效输出 。
更有人分析发现，超过80%的成本，可能都被浪费在了完全无关的臃肿上下文上！
随着 Claude Code 这类“终端编程代理”的兴起，学会计算和管理 Token 成本，已经是一项必备的基本功了。
如果你还对这背后的“成本黑洞”一头雾水，那么这篇文章就是为你准备的保姆级省钱攻略。
1. 解密黑盒：你的钱是怎么被“稀释”的？
要学会省钱，首先得知道钱是怎么花出去的。
Claude Code 的 Token 计算机制，比普通聊天机器人复杂得多，其核心成本问题可以归结为一个概念：上下文稀释 (Context Dilution) 。
上下文稀释率 = 不相关 Token / 总 Token。这个比率越高，意味着你的钱花得越冤。
这些不相关的 Token，主要来自以下几个方面：
1.1 看不见的成本：庞大的“系统提示”
在你敲下任何字符前，Claude Code 已自动加载一个可能高达 20,000 到 30,000 个 Token 的系统提示 (System Prompt) 。这是你每次请求的固定“起步价”，也是小任务产生大账单的根本原因。案例：一位开发者修复一个 Bug，代码 diff 仅 51行 ，却花费了 $0.73 美元 。
另一位用户让它写5行 Python 脚本，消耗了近 3万 Token 。原因分析：固定加载的“系统提示” + 对整个项目文件的无差别扫描，导致99%的 Token 都花在了与这51行代码无关的内容上。
1.2 Opus 4.1 = Token刺客
一次请求的背后，是 Haiku（小模型） 和 Sonnet/Opus（大模型） 的协同工作。Haiku 处理杂活，大模型负责核心推理。这种分工虽能优化成本，但也意味着计费结构更复杂。
案例：有用户反馈，在处理一个“纯屎山”项目时，直接升级到 $100/月的 Opus 模型 订阅，虽然物超所值，但也体验了15分钟烧掉50%额度的刺激。原因分析：模型性能和价格直接挂钩。Opus 虽强，但 Token 价格是 Sonnet 的数倍。
$20/月的 Pro 订阅（使用 Sonnet）对绝大多数日常开发已绰绰有余，甚至“比 Cursor MAX 更 MAX”。
模型性能与特点典型场景Opus最高智能，顶尖推理能力复杂的系统设计、屎山项目重构、前沿研发Sonnet性能与成本的完美平衡日常开发、代码生成、大部分调试任务Haiku速度最快，成本最低简单的脚本编写、格式化、终端命令
有同学用我们服务的时候，切换到了Opus 4.1，一下子就干满限额了，但编程效果反而没明显提升。
幸好每日限额救了他，要不然一天直接把一个月额度干没了。
从表格看下来，我们服务还挺划算的，等于26元 rmb 用了官方27美金。
详见文末。
1.3 滚雪球的“上下文窗口”
为了“记住”历史，Claude 必须在每次请求时重新加载全部对话和文件内容 。对话越长，这个“雪球”就滚得越大，成本呈指数级增长。案例：开发者在做一个复杂功能时，与 Claude Code 进行了数十轮的迭代调试。
他发现越到后面，Claude 响应越慢，而且自己的订阅额度很快就用完了。原因分析：这正是“上下文窗口”滚雪球的恶果。每一轮调试，之前的全部历史都会被加载，不仅成本飙升，当上下文接近极限时，模型性能还会下降，开始输出“蠢”内容，造成恶性循环。
其实饼干哥哥也被背刺过，是在Claude Code里用Qwen3，大模型拉胯，一直在循环报错
刚好这会我人离开了，回来后就是80元账单，和留着bug没解决问题的烂摊子
我还专门吐槽过，从评论区看很多受害者：一觉醒来，天塌了， qwen3 循环报错，导致欠费一大堆，关键任务还没完成
1.4 冗余信息的四大“污染源”
完整文件转储：你只想改一行，它却读了整个文件。超长聊天历史：几个小时前的对话还在占用宝贵的上下文。原始文档粘贴：格式混乱的 PDF、Word 文档被直接丢入。海量日志文件：极端情况下，它甚至会去读取 node_modules、日志和二进制文件！
2. 省钱即正义：从入门到大师的三层省钱心法
既然我们知道了成本黑洞在哪，就可以对症下药。
第一层：基础篇（人人必会）
1. 主动压缩：Claude 会在上下文剩余20%时自动压缩，但那时基本为时已晚。要养成手动提前使用 /compact 命令 的好习惯。
2. 一事一议，用完即焚：为每个独立任务多开几个终端窗口 。任务一旦完成，立刻关闭窗口 (/clear 也行)。保持任务的原子性，防止不相关的上下文污染后续对话。
3. 杀鸡焉用牛刀，明智选择模型：日常开发坚决使用 Sonnet。只有在啃硬骨头时，才请出 Opus 这尊“大佛”。
可以通过 /model sonnet的命令切换当前使用的模型。
4. 定期查账，心里有数：多用 /cost 命令检查 Token 消费情况。
还可以通过这个命令看看自己烧了多少Token、花了多少钱？npx ccusage@latest
5. 编辑代替追问：别一错就再加一句“你刚才错了，试试这个”，直接编辑原始提示，避免记住所有历史错误。
第二层：工作流优化（善用工具组合）
1. 划定禁区，善用 .gitignore：Claude Code 会尊重你项目中的 .gitignore 文件。把 node_modules、日志、构建产物等无关文件夹都加进去，能从源头上阻止它进行无效扫描。
2. 文档驱动，让AI先做计划：不要随意对话。先让 Claude Code 生成一个任务清单（TODO List） 。然后你再引导它逐一完成。这种“先规划，后执行”的模式，能让每一次交互都更精准。这也是我之前推荐的AI编程工作流：发现个用 Claude Code 的高效…
3. 管理记忆：运行 /memory 命令可以查看和编辑 Claude “记住”了哪些核心信息。对于版本号、关键工具链等固定内容，在这里一次性修正，就不用在对话中反复纠错了。
4. 借力打力，混合工具流：让其他工具干脏活累活！比如，像饼干哥哥一样，搭配Trae，3美金/月，用来做文档、梳理等，例如为项目自动生成初步的文档说明，再让 Claude Code 基于这些精准的说明进行具体的代码实现。
但不建议用Trae来跑复杂任务，我最近在搭建自己的品牌官方，用Trae折腾了几天，审美不行、多语言报错等等，后来用Claude Code给它擦屁股，20分钟就解决了。
5. 随时存档，git commit 是你的后悔药：每次 Claude 完成一个独立的小任务，立刻 git commit 保存当前状态 。万一后续出现 Bug，可以轻松回溯，避免大量的返工和 Token 浪费。
第三层：高阶篇（极限省钱大师）
1. 强制约束，给 Claude 上“紧箍咒”：这是最高级的技巧。在项目配置或初始提示中，用规则强制约束 Claude 的行为 。
例如：禁止读取：明确禁止读取日志文件、锁文件、二进制文件等。禁用工具：除非明确要求，否则禁用某些工具的使用权限。设置预算：设定 Token 预算、延迟目标、每次获取最大行数等硬性限制。
2. 精简输入，只喂“干货”：不要给 Claude 整个文件，只给它预期会更改的代码，外加周边 20-40 行的相关上下文 。
用5点总结替代长篇大论的文档。传递文件路径而非原始内容，让模型按需请求。这样做，同样任务的 Token 消耗能减少80%以上！
在做跨对话、甚至跨AI的时候，可以用我之前分享的这个提示词，提前把内容做压缩总结：分享一个 AI 对话总结提示词，可用于跨…
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