API使用警示:ClaudeCode的token消耗问题,为何建议谨慎使用自有API!
当前大模型API成本过高,主要因为编程工具(如ClaudeCode、GeminiCLI)采用文件检索方式读取代码,导致Token消耗量大。这类工具通过grep等直接读取完整文件而非建立索引,虽能提升代码生成质量并保障安全,但会显著增加Token开销和响应时间。相比之下,RAG(检索增强生成)方案更节省Token但效果稍逊。真正节省成本的关键在于:简单任务使用低价模型,而非强行优化上下文。文章还附带
很早之前,雨飞就提过类似的观点,现在的大模型 API 还是太贵了,性价比是没有付费买量或者买次数划算的。
就算你用了 K2、GLM-4.5 这种模型,也是会花很多的钱,这个原因就是 ClaudeCode、Gemini CLI 这种模式的编程工具本身就会消耗更多的 token。
该如何理解呢?
我们看下官方教程里面的一张截图,下面这张截图清楚的解释了 ClaudeCode 是如何去读取我们的代码的,这可能和我们想的会大有不同。
ClaudeCode 没有对我们的代码库制作索引,而是通过文件检索 grep 以及读取工具去获取相应的代码文件,因此读取的文件数据会更多,上下文信息会更长,换句话说每一次读取都把文件都读了一遍,因此是 Token 消耗大户。
除了 ClaudeCode 以外,Gemini CLI、Cline、RooCode 这些编程工具也是采用的这种检索方式。
这种方式,优缺点都非常明显,优点就是能更准确的读取文件信息,提供了更详细的上下文,因此生成的代码质量会更高。 另外只通过文件检索的方式,不需要构建代码片段的向量,也就不需要请求服务器,更有利于代码安全。(当然,这个只是他们的说法,实际上你的代码只要经过了他的服务,就没有绝对的安全)
缺点也非常明显,会消耗大量的token。而且很多时候,不需要读取太多的信息,这种方式会导致信息冗余,也更耗时。
另外一种方式则是用 RAG,更简单,高效,但相对的效果可能略差一点。像 Cursor、Trae 等常见的 AI 编程IDE 基本都采用这种方法,更省 token,也可以对召回的上下文进行极致的压缩。
当然也有野路子,Augment code 自己构建了一个上下文检索引擎,这也是为何大家会觉得他们在编程方面效果不错的一个关键因素。
所以说,很多所谓的技巧,没有办法去修改传给 AI 的上下文信息,因此根本节省不了多少 token,那就更不会省钱了。最简的方法就是,简单的问题用简单的模型,虽然上下文长度不变,但单位长度的价格低了,这样才是真的省钱。
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