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Claude Code Token 优化 ​

从模型选择、上下文管理，到 LSP、计划模式、规则分层与数据预处理，汇总一批可直接落地的 Token 降本手段。文中的花费数据来自原笔记的实际账单对比。

目录 ​

  1. 模型选择
  2. 上下文管理
  3. 恢复对话
  4. 临时提问
  5. 只加载需要的文件
  6. 启用 LSP
  7. 启用计划模式
  8. 管理规则
  9. 数据预处理
  10. 自动化内存管理
  11. 生成 .claudeignore

一、模型选择 ​

不同模型回答同一个问题，消耗的 Token 量会有几倍的差别。

使用 /model 切换模型：简单任务用 Haiku，日常用 Sonnet，复杂推理用 Opus。

二、上下文管理 ​

1. 定期 /compact ​

对于长对话，定期使用 /compact 压缩。

先用 /context 查看压缩之前的上下文：总共 200K 的上下文占用了 88%；

上下文占用 88%，提示用 /compact 释放空间

用 /compact 压缩后大小为 55.7K，占用 28%。

压缩后 /context 显示 55.7k/200k tokens 及各部分占用

如果一直不清理，上下文占满后会报错：Context limit reached · /compact or /clear to continue。

上下文占满时提示 Context limit reached

2. 阶段性 /clear ​

对于新任务，先使用 /clear 清理上下文。

三、恢复对话 ​

如果 Claude Code 意外关闭又想继续会话，可以用 claude --continue 重连会话，跳过初始化开销；也可以用 claude --resume 重连某一个历史会话。

bash
# 继续上一次会话
claude --continue

# 选择一个历史会话恢复
claude --resume

四、临时提问 ​

/btw 是 By The Way 的缩写，作用是让你「顺便问一句」，提问但不消耗上下文 Token。

五、只加载需要的文件 ​

使用 @ 提及，引用单个文件或目录，限制 Claude Code 的搜索范围：

text
# 引用单个文件
@src/auth.ts

# 引用整个目录
@src/components/

# 引用多个文件
@src/auth.ts @src/user.ts @src/database.ts

六、启用 LSP ​

LSP（Language Server Protocol）是语言服务器协议，相当于 AI 的「高级导航」，配置之后能省下大约 40%（官方数据）的 Token 消耗。

1. 为什么能节省 Token ​

对比维度配置 LSP 之前（模糊搜索）配置 LSP 之后（精准定位）
工作方式纯文本字符串匹配（grep）语法树分析，理解代码含义
典型操作搜索函数名，返回所有匹配行直接「跳转到定义」，一步到位
上下文理解不理解作用域，可能混淆同名变量完全理解作用域，识别真正的函数调用关系
准确性低，噪音多，需要 AI 二次筛选高，结果精准，无需额外判断
消耗的 Token极高，需要处理大量无关结果较低，只处理精确的、有意义的信息

2. 示例：TypeScript 项目 ​

安装语言服务器与对应的 Claude Code 插件。在终端中运行：

bash
npm install -g typescript-language-server typescript

typescript-language-server：负责理解代码语法、提供类型信息、查找引用等，是一个独立的引擎。

在 Claude Code 中运行：

text
/plugin install typescript-lsp

typescript-lsp：告诉 Claude Code 如何启动并连接 typescript-language-server。

效果对比：安装 LSP 之前，查询一个函数大约花费 0.4319 美元；

/cost 显示总花费 $0.4319，input 为 58.8K tokens

安装之后查询同一个函数大约花费 0.2137 美元，input 的 Token 量从 58.8K 降到 29.9K。

/cost 显示总花费 $0.2137，input 降到 29.9K tokens

七、启用计划模式 ​

对于小需求，使用 /plan 开启计划模式；对于中大型需求，使用 Superpowers 插件。核心都是先规划后执行，减少试错。

  • Plan 模式：Claude Code 会安全地探索代码库、构思解决方案并制定详细的实施计划，不会触碰或修改任何文件。
  • Superpowers：核心理念是通过一套标准化的工作流程，引导 AI 在动手写代码之前先做需求澄清、方案设计和测试用例编写，从而减少因规划不足导致的返工和混乱。

Superpowers 由三个核心技能组成：

技能、命令阶段目标工作流中的角色与行为
brainstorming需求分析与设计强制 Claude 先进行多轮对话，通过提问彻底理解需求，评估不同方案的优劣并对齐认知，最终把讨论结果整理保存到 docs/plans/ 目录下
writing-plan制定开发计划需求确认后，基于设计方案把复杂的开发任务拆解为一系列独立、细粒度（如 2-5 分钟可完成）的实施步骤，并为每步设定清晰的验证标准
execute-plan执行计划（含 TDD）开始逐项执行计划，采用 TDD 模式：RED 先写一个必然失败的测试；GREEN 编写刚好能让测试通过的代码；REFACTOR 在测试保护下优化代码。完成一项后会等你确认再进入下一步

八、管理规则 ​

1. 全局规则 CLAUDE.md ​

使用 /init 命令能够快捷创建 CLAUDE.md。

CLAUDE.md 是 Claude Code 的「项目记忆文件」，记录项目结构、构建命令、代码规范、架构决策等信息，让 Claude Code 快速理解项目上下文。可以把项目通用规则放在里面，以提供持久上下文。

但 CLAUDE.md 内容过长反而会消耗大量 Token，控制在 200 行以内是性能与成本的最佳平衡点。

2. 路径规则（.claude/rules/） ​

对于单体大仓库，全局的 CLAUDE.md（控制在 200 行以内）往往不够用，因此还需要借助作用域规则：只有当访问特定目录下的文件时，才会加载对应的规则。

项目目录结构：

text
your-project/
├── .claude/
│   └── rules/
│       ├── code-style.md   # 编码风格规则（通用）
│       ├── testing.md      # 测试规则（通用）
│       └── api-rules.md    # API 开发规范（仅作用于特定路径）

例如只希望 AI 在处理 src/service/** 目录下的文件时遵循 API 开发规范，可以创建 .claude/rules/api-rules.md：

markdown
---
paths:
  - "src/service/**/*.ts"
name: API 开发规范
description: 项目 API 层的编码与安全标准
---

# API 开发规则

1. **必须** 使用 TypeScript 严格模式（`"strict": true`）。
2. **必须** 为所有 API 添加中文注释。

保存文件后重启 Claude Code，提问「你知道我们项目的 API 开发规范吗？」；

Claude 读取规则文件后复述 API 开发规范的两条要求

再让它按规则修改：「按照 api 规则帮我重构对应文件」。AI 会将 service 文件夹下的函数或类型接口等都加上中文注释。

重构结果：market.ts、order.ts、market_type.ts、order_type.ts 四个文件补齐中文注释

九、数据预处理 ​

利用 PreToolUse 钩子（类似于请求拦截器），在 Claude 执行操作前对输入的数据进行处理、压缩，从而减小 Token 使用量。

示例：rtk。rtk 会拦截并重写 Bash 命令的输出，比如 git diff 只展示文件差异的核心摘要。

1. 安装 rtk ​

  1. 访问 https://github.com/rtk-ai/rtk/releases。
  2. 在页面中找到类似 rtk-x86_64-pc-windows-msvc.zip 的文件，下载到本地。
  3. 将压缩包解压到一个便于管理的专属文件夹，例如 D:\Develop\rtk。
  4. 在用户变量和系统变量列表中找到 Path，选中后点击编辑，新增 D:\Develop\rtk。
  5. 重启 PowerShell 或 CMD 终端，运行：
bash
rtk --version

出现版本号说明安装成功。

2. 配置到 Claude Code ​

在 PowerShell 或 CMD 终端中运行（需先退出 Claude Code）：

bash
rtk init --global

安装成功后，在 Claude Code 中运行 /hooks，可以看到 rtk 已安装在 PreToolUse 中。

/hooks 面板显示 PreToolUse 已配置 1 个钩子

3. 效果对比 ​

本地修改了一些文件后运行：

bash
git diff | claude -p "解释这些更改"

安装 rtk 之前的 Token 消耗大约 0.0970 美元；

/cost 显示总花费 $0.0970，input 为 13.2K tokens

安装之后大约 0.0542 美元，input 的 Token 量从 13.2K 降到了 3.5K。

/cost 显示总花费 $0.0542，input 降到 3.5K tokens

提示：除了使用 git 命令，用 cat / read 去读文件内容时，也能大幅减小 input 的输入量。

十、自动化内存管理 ​

Claude Code 默认自动开启 Auto Memory 功能，该功能会自动保存跨会话的学习心得，如构建命令、调试经验等。

这个「笔记本」在每个项目中都有独立的文件夹，路径为 ~/.claude/projects/<项目名>/memory/。

需要定期清理已过时或不再准确的偏好设置，否则每次会话都会加载。

十一、生成 .claudeignore ​

配置之后，大模型在上下文分析和代码搜索时不会自动包含被排除的目录。

可以让 AI 直接生成一份配置文件，例如输入：

text
创建一个 .claudeignore 文件，帮我排除掉不必要的目录，比如 node_modules