Claude Code 作为 AI 编程辅助工具，其 token 消耗问题长期困扰开发者。从 2025 年中至 2026 年 2 月，GitHub Issue 区涌现大量用户反馈，直指 token 消耗异常现象。本文聚焦这些真实用户报告，梳理过度消耗的典型模式，探讨根因并给出可落地的成本控制策略。
用户反馈的四种典型异常模式
通过分析 GitHub anthropics/claude-code 仓库的 Issue 内容，过度 token 消耗问题可归纳为四种核心模式。
模式一：冗余上下文重复注入
最常见的抱怨出现在多轮对话场景。Issue #2745（2025 年 6 月）详细描述了这一问题：开发者在后续任务中仅需简单修改，Claude Code 却倾向于重新注入完整的上下文与历史指令。用户报告，即使是一个仅需 10 行 JavaScript 函数的简单请求，最终会膨胀至 100+ token。这种膨胀源于模型在每一轮都重新携带完整的项目级上下文，而非仅保留与当前任务相关的局部信息。
模式二：输出内容过度冗长
第二种模式体现在模型输出本身的冗余度。用户反馈表明，Claude Code 倾向于生成大量非必要内容：未经请求的详细注释、代码块后的冗长解释、完整的导入语句与测试用例框架，甚至包含空行与过度格式化的排版。Issue #2745 明确指出，这些额外内容在简单任务中并非用户所需，却显著推高了 token 消耗。
模式三：静默消耗与性能退化
2026 年 2 月的最新 Issue #27068 揭示了更为隐蔽的第三种模式：用户感知到的输出极少甚至为零，但 token 消耗却异常高昂。该 Issue 于 2026 年 2 月 20 日提交，报告者使用 Claude Code 2.1.49 版本（Windows/PyCharm 环境），反馈 “taking too much tokens but work zero”。这表明可能存在后台进程或隐藏的上下文扩展机制，在用户不知情的情况下持续消耗配额。
模式四：版本迭代导致的消耗倍率变化
2026 年 1 月前后的多个 Issue 指向更宏观的问题：Opus 4.5 与 Claude Code 2.x 版本的 token 消耗速率相比之前版本提升约 4 倍。用户报告，仅打开 Claude Code 界面，未发送任何消息，输入 token 便从约 900 跃升至约 10k（缓存 token）。这种基线消耗的抬升，使得原本充裕的周限额在短期内迅速告罄。
根因分析与工程计量维度
上述四种模式指向几个潜在的工程根因。首先是上下文窗口管理策略：当系统 prompts 与项目上下文（如 claude.md 等配置文件）体积较大时，首轮加载即可消耗数万 token，而多轮对话中上下文累积效应进一步放大消耗。其次是模型响应风格倾向 —— 新版本模型可能更倾向于生成详尽解释与完整代码结构，以提升用户体验但牺牲了 token 效率。第三种可能涉及后台 agent 机制，包括代码索引、语义搜索等隐式操作，这类操作的 token 消耗往往不在对话历史中直接体现。
从工程计量角度，建议关注以下关键指标：单次会话的总输入 token 与输出 token 比率、空闲状态下的基线消耗速率、首次消息的上下文加载量、以及单位任务（如单次代码修改）的平均 token 成本。这些数据是后续制定控制策略的基础。
工程层面的成本控制建议
针对上述问题与根因，可从配置优化、会话管理与监控告警三个层面实施控制。
配置层面：精简项目上下文
项目根目录下的 claude.md、SCLAUDE.md 等配置文件会完整注入上下文窗口。建议仅保留任务必需的上下文信息，移除冗余的项目说明与历史记录。对于大型仓库，考虑通过 .claudeignore 或等效机制排除非必要目录，从源头降低首次加载的 token 基数。
会话层面：适时重启与模型分级
多轮长会话中累积的上下文会持续推高每轮消耗。在完成阶段性任务后，主动启动新会话可重置上下文状态。此外，根据任务复杂度选择合适的模型：简单查询使用 Sonnet 系列以降低成本，将 Opus 4.5 等高成本模型仅用于高价值的复杂推理任务。
监控层面：建立消耗基线与告警
通过 Claude Code 的使用统计功能或 API 日志，建立个人或团队的消耗基线。设定单日 / 单周消耗阈值，当消耗速率异常抬升（如超出基线 3 倍）时触发告警，及时排查是否存在后台进程或异常上下文注入。对于企业级应用，建议将 token 消耗纳入研发成本监控仪表盘。
小结
Claude Code 过度 token 消耗的用户反馈集中在四个维度：冗余上下文注入、输出内容冗长、静默消耗与版本更迭带来的倍率变化。这些问题的根因涉及上下文管理策略、模型响应风格以及潜在的后台 agent 操作。工程层面可通过精简项目上下文、适时重启会话并实施模型分级策略、以及建立消耗监控与告警机制来有效控制成本。后续优化方向应聚焦于提升上下文压缩效率与增强用户对后台消耗的可视化透明度。
资料来源：GitHub Issue #2745（2025 年 6 月）、Issue #27068（2026 年 2 月）、The Register 相关报道（2026 年 1 月）。