一位用户分析了 185 份 Claude Code 会话记录，以了解 token 消耗情况，发现工具输出占了 98.7% 的上下文使用量，而用户提示仅占 0.7%。分析显示，每次子代理生成都会产生显著的 token 成本，大约 68,000 个 token，只有当委托的任务足够大以抵消这种上下文的重新购买成本时，才具有成本效益。该用户已在 GitHub 上分享了他们的 Python 脚本，以便其他人能够分析自己的 Claude Code 日志。 AI
影响 为用户提供了对 LLM 运营成本和效率的见解，突出了工具输出对 token 消耗的影响。
排序理由 用户对特定产品的 token 使用情况的分析，而非产品发布或官方基准测试。
AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。 我们如何撰写摘要 →
