这次将 Claude Code 的 Token 使用量减少 90%
每当你发送一条新消息，Claude 都需要重新阅读前面的整段对话，包括旧指令、过时代码、已经解决的问题，以及那些早就不再相关的上下文。说得直白一点，你塞进去的历史越长、重复内容越多、无关上下文越庞杂，使用量就会涨得越快，而且常常是在你没察觉的时候悄悄暴涨。好消息是，这里面的大部分消耗，其实都可以避免。否则，每一步都要重新加载相同的背景信息，反复理解同一段代码，token 就这样被白白消耗掉了。把
Claude Code 的使用量，真正吃紧的地方，往往不是你发了多少条消息。
更关键的是：每一次回复时，系统到底要重新处理多少 token。说得直白一点，你塞进去的历史越长、重复内容越多、无关上下文越庞杂，使用量就会涨得越快，而且常常是在你没察觉的时候悄悄暴涨。
好消息是，这里面的大部分消耗，其实都可以避免。只要稍微调整工作方式，Claude Code 的 token 使用量就能明显下降，很多时候甚至能砍掉非常大一部分。
1. 会话别拖太长，保持干净
长聊天线程，是最容易被忽视的 token 黑洞之一。
每当你发送一条新消息，Claude 都需要重新阅读前面的整段对话，包括旧指令、过时代码、已经解决的问题，以及那些早就不再相关的上下文。刚开始你可能没感觉，但随着对话不断变长，消耗会一点点堆起来。
更好的做法是：
切换任务时，直接开启新会话； 上下文不再需要时，使用 /clear； 不要把几个无关问题混在同一个线程里。
这样做的核心目的很简单：让上下文保持小而集中。上下文越干净，Claude 每次需要处理的内容就越少，token 使用量自然也会下降。
2. 别把提示词改成连续剧
很多人用 Claude Code 时，会习惯一条接一条地补充要求：
“这里再改一点。” “现在修一下那个。” “顺便把这个也调整一下。”
看起来很自然，但问题在于，每多发一次，模型就要重新处理前面的内容。你以为只是加了一句小修改，系统实际读的却是一整段越来越长的历史。
更省 token 的方式是：
尽量一次性写完整需求； 或者直接编辑原始提示词，而不是不断追加后续补丁。
这个习惯一旦改掉，浪费会少很多。尤其是在写代码、调试、重构这类任务里，减少来回补充，往往比你想象中更有效。
3. 能合并的任务，就别拆开问
把工作拆成一步一步做，听起来很有条理，但从 token 成本来看，它并不总是划算。
比如你原本可能会这样问：
先修 bug； 再重构代码； 最后补测试。
更好的方式是直接说：
“修复这个 bug，顺便重构相关代码，并补上对应测试。”
为什么这样更省？
因为模型只需要读取一次上下文，就能一次性产出完整方案。否则，每一步都要重新加载相同的背景信息，反复理解同一段代码，token 就这样被白白消耗掉了。
批量处理任务，是降低 Claude Code 使用量最简单、也最不影响质量的方法之一。
4. 给上下文要狠一点
很多 token 浪费，不是因为 Claude 不聪明，而是因为你给得太多。
常见问题包括：
只需要一个函数，却贴了整个文件； 只需要几行报错，却复制了几百行日志； 同一段代码，反复在不同消息里重新发送。
Claude 会处理你发过去的所有内容。哪怕其中大部分并没有用，它也照样会被计入上下文成本。
更好的习惯是：
只贴真正相关的代码片段； 日志先删掉无关行，再发给 Claude； 能引用文件就不要反复粘贴同一段内容。
输入越少，处理越轻，token 使用量也就越低。
5. 不是什么任务都要上最强模型
并不是每个问题，都值得动用最强模型。
一个简单判断方式是：
小任务，比如格式调整、简单改写、快速修改，用轻量模型； 一般编码任务，用中等能力模型； 复杂推理、架构设计、疑难调试，再使用最强模型。
如果所有事情都用重模型处理，很多时候并不会换来明显更好的结果，只会让 token 消耗变得更高。
真正高效的用法，不是永远选择最强，而是让任务和模型匹配。
6. 别陷进无限修正循环
如果你在同一个线程里反复修改同一个回答，对话会越来越长，成本也会越来越高。
这是一种很隐蔽的浪费：你感觉自己只是在“继续优化”，但 Claude 每次都要带着前面那一长串历史继续工作。越改越乱，越乱越贵。
更好的做法是：
发现线程已经混乱时，直接重开； 把问题重新讲清楚； 一次性给出最终要求，而不是不断追加零碎修正。
重新开始并不是浪费，很多时候恰恰是在止损。干净的新上下文，通常比混乱的旧线程更省 token，也更容易得到稳定结果。
7. 提示词要简单，别写成说明书
长提示词不一定更好。
很多人为了“让 Claude 更懂”，会写一大段背景、重复要求、补充各种显而易见的细节。结果是，输出质量未必提高，token 使用量却实打实增加了。
尽量避免：
重复同一条指令； 加入与任务无关的背景； 过度解释模型本来就能理解的内容； 把简单需求包装得太复杂。
更有效的提示词通常只有三个特点：
清楚； 直接； 只保留关键内容。
你越能把问题说准，Claude 就越不需要在一堆噪音里找重点。
最后
把 Claude Code 的 token 使用量降低 90%，靠的不是某个神奇技巧，而是一整套更干净的工作方式。
真正有效的做法是：
保持短会话； 写清楚提示词； 把相关任务合并处理； 严格控制上下文； 选择合适模型； 避免在同一个线程里反复修补。
做到这些之后，你会发现，Claude 并不是一定要消耗那么多 token 才能完成工作。很多浪费都来自重复读取、重复解释和重复修改。
所以，省 token 的本质并不是“少用 Claude”。
而是别让 Claude 一遍又一遍地做同一件事。
最后：
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