惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
J
Java Code Geeks
Martin Fowler
Martin Fowler
宝玉的分享
宝玉的分享
V
Visual Studio Blog
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
M
MIT News - Artificial intelligence
U
Unit 42
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
博客园 - 聂微东
The GitHub Blog
The GitHub Blog
I
InfoQ
WordPress大学
WordPress大学
H
Help Net Security
D
Docker
B
Blog
腾讯CDC
A
About on SuperTechFans
Recent Announcements
Recent Announcements
雷峰网
雷峰网
有赞技术团队
有赞技术团队
C
Check Point Blog
Y
Y Combinator Blog
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC

人人都是产品经理

为什么你的产品找不到差异化?90%的失败都卡在第一步上(下) – 人人都是产品经理, 3年从30万到1300万用户、获2200万美元融资,这个AI教育产品用“抽卡”破解了获客难题 – 人人都是产品经理, 园区招商系统怎么做才能真正帮到去化?我加了这一个功能,推广链接转发400次阅读过万 – 人人都是产品经理, AI大事件:OpenAI发完网络安全模型又搞药物研发,小鹏汽车要抓”DeepSeek时刻” – 人人都是产品经理, 电商不是卖货,是一场更残酷的产品经理实战 – 人人都是产品经理, 没想到,活动营销又回来了! – 人人都是产品经理, 为何All-in海外KOC:一场关于AI时代窗口期的豪赌 – 人人都是产品经理, 重新理解企业的内部协作 – 人人都是产品经理, 苹果的 AI 战略到底是什么? – 人人都是产品经理, 医疗智能体·第2讲——合规护城河:等保、PIPL与HIPAA的架构实战 – 人人都是产品经理, 向量知识库五步法:从“答非所问”到“精准回复” – 人人都是产品经理, 鸿蒙PC三方库构建总指挥HPKBUILD(sha)库为例 – 人人都是产品经理, 何时该用LLM?AI产品经理的LLM设计指南 – 人人都是产品经理, 医疗信息领域的需求方、决策方、准入方以及关注点(二) – 人人都是产品经理, 即梦涨价:一场被误读的「傲慢」 – 人人都是产品经理, 面试AI PM必答题:Hermes和OpenClaw的区别,如何讲清楚业务价值 – 人人都是产品经理, AI的下一张船票:世界模型——AI产品经理必须理解的技术拐点 – 人人都是产品经理, 小红书做GEO,怎么让AI信你?记住这 3 个重要信息 – 人人都是产品经理, 5 家印度 AI 初创公司,看看印度 AI 再做什么 – 人人都是产品经理, AI项目跨团队协作:产品技术业务如何不打架 – 人人都是产品经理, Agentic Workflow(智能体工作流):让AI从”答案生成器”变成”数字员工” – 人人都是产品经理, lycium_plusplus 项目全景解读:OpenHarmony 三方库构建的“大管家” – 人人都是产品经理, 从爆单救火到前置履约:两套预采策略,把生鲜大促履约效率拉满 – 人人都是产品经理, 什么时候该补货?我用一轮数据做了一个决定 – 人人都是产品经理, 从“机械兜底”到“动态分流”:AI客服重复进线治理的4大底层逻辑 – 人人都是产品经理, 抖音拼效率,红书拼洞察 – 人人都是产品经理, 全民狂欢与退潮——为什么龙虾这波热潮冷却得如此之快? – 人人都是产品经理, Stripe押注!MPP重塑全球支付 – 人人都是产品经理, 小红书GEO:AI引用你的内容,不是因为你对,而是因为你看起来可信 – 人人都是产品经理, 前百度副总裁押注办公Agent,日韩付费爆发,Manus迎来强劲对手 – 人人都是产品经理,
Claude Code 太烧钱?你 80% 的成本可能都被浪费了!附省钱攻略
饼干哥哥 · 2025-08-09 · via 人人都是产品经理

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…

本文由人人都是产品经理作者【饼干哥哥】,微信公众号:【饼干哥哥AGI】,原创/授权 发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载。

题图来自Unsplash,基于 CC0 协议。