Hová tűnnek a tokenek a Claude Code-ban: 9 veszteségminta és azok javítása 2026-ban

Egy példában a /context egy friss Claude Code-munkamenetben azt mutatta, hogy az első üzenet előtt 200K-ból 60K token már foglalt volt. A projekt adattárában csak a claude programot indította el. Hatvanezer token — a keret harmada elment a beszélgetés „előkészítésére”.

Két héttel később pontosan kiderítettem, hová tűntek. Az alábbiakban mind a 9 mintát bemutatom, amelyek még azelőtt elégetik a tokenjeidet, hogy gépelni kezdenél, és azt is, hogyan javíthatod ki őket. Az adatok hivatalos Anthropic-dokumentációból és valódi munkamenetek méréseiből származnak.

Mit jelent az, hogy „a tokenek 73%-a elvész, mielőtt a prompt eljutna a modellhez”?#

Itt van egy táblázatban mind a 9 minta, valódi munkamenetek mérési adataival és az Anthropic hivatalos költségkezelési oldalával. Until a recent update, /context körülbelül háromszorosan jelezte a tényleges MCP-veszteséget, mert az eszközönkénti többletterhelést minden eszköznél külön számolta. Anthropic fixed this in newer versions. So:

Nem állítom, hogy a „73” megkérdőjelezhetetlen — a beállításaidtól függően lehet 60% vagy 80% is. Az összkép azonban helytálló, és minden minta külön-külön javítható. Alább egyszerre hármat veszek sorra.

Hogyan építi fel Claude a kontextust, mielőtt elolvasná a kérésedet?#

A #13717-es GitHub-issue vitájában valaki egy hat MCP-szerverrel futó munkamenetben megnyitotta a /context parancsot, és a következő bontást kapta:

Figyeld meg: még ha semmit sem írtál, az ablak majdnem fele foglalt. Kevesebb mint a fele marad szabad helynek és az autocompact-puffernek, és ennek a résznek kell befogadnia a teljes beszélgetést — az üzeneteket, Claude válaszait, az elolvasott fájlokat és a parancskimenetet.

Az ablak mérete a modelltől függ. Az Anthropic modell-dokumentációja szerint 2026 szeptemberétől az Opus 4.7 és újabb modellek, a Sonnet 5, valamint a Fable modellek minden csomagban, a Pro csomagot is beleértve, 1M-tokenes ablakkal rendelkeznek. 200K marad az extended context nélküli Opus 4.6 és Sonnet 4.6 esetében, valamint azokban a munkamenetekben, ahol az 1M-es kontextus a CLAUDE_CODE_DISABLE_1M_CONTEXT=1 változóval le van tiltva. A nagyobb ablak nem oldja meg a túlterhelt kontextus problémáját: az első üzenet elküldése előtt betöltött összes tartalom minden kérésnél eljut a modellhez, a költségekről szóló dokumentáció pedig kifejezetten kimondja, hogy minél több a kontextus, annál több token fogy. Az előfizetés ezen nem változtat — bármelyik csomagban minden további token beleszámít a keretbe.

Hová megy a kontextus első harmada: CLAUDE.md, előzmények és MCP?#

1. minta. CLAUDE.md minden üzenet előtt

A CLAUDE.md minden elküldött üzenet előtt betöltődik, nem csak egyszer, a munkamenet elején. Az 5,000 tokenes CLAUDE.md ennyi kontextust foglal azokban a kérésekben, amelyek tartalmazzák, de a friss bemenetet, gyorsítótárírást és -olvasást külön kell elszámolni; az ismételt tartalom nem feltétlenül teljes, gyorsítótár nélküli áron számlázódik.

Az Anthropic közvetlenül ezt írja a dokumentációban:

Egy példában a projekt CLAUDE.md-fájlja 180 sort tartalmaz — minden speciális tartalom (hogyan kell műhelyfoglalkozásra szóló utasításokat írni, milyen formátumú legyen a TG-bejegyzés, jogi ellenőrzőlista) a Skills mappába és a business/ könyvtár Markdown-fájljaiba került. Claude csak akkor olvassa be ezeket, ha célzottan oda navigál. Ez két hónappal korábbi állapothoz képest 60-70%-kal csökkenti az alapterhelést.

2. minta. A beszélgetési előzményeket minden válasznál újra beolvassa a rendszer

Ez az a minta, amely kívülről a legkevésbé látható, mert rejtve marad. A modell a későbbi kérésekben a megtartott beszélgetési kontextust kapja. A promptgyorsítótár újrahasználhat egy állandó előtagot; a tömörítés és törlés módosíthatja a megtartott szöveget. Az ismételten adott kontextus akkor is foglalja az ablakot, ha a gyorsítótár tarifája csökkenti a költségét.

A megoldás: az egymástól független feladatok között használd a /clear parancsot. Az én szabályom: minden új feladathoz új csevegést indítok. Ha a feladat hosszú, és szükséged van az előzményekre, használd a /compact parancsot, hogy rövid összefoglaló készüljön, majd folytasd onnan.

Erről a szabályról bővebben a „Hogyan ne égesd el egy nap alatt a Claude Code-keretedet: 8 tokenspóroló szabály” című útmutatóban írok, a saját munkameneteimből vett példákkal.

3. minta. Az MCP-szerverek minden eszközüket regisztrálják a kontextusban

Ez korábban komoly problémát jelentett a Claude Code-ban, és 2026-ig ez okozta a legnagyobb veszteségeket. A fent említett #13717-es issue-ban hat csatlakoztatott MCP-szerver (Google Docs, Asana, Calendar, Slack, Atlassian, Gmail) 98 700 tokent foglalt el — a teljes ablak 49%-át, még a beszélgetés megkezdése előtt.

Az Anthropic 2025 decembere és 2026 januárja között kiadta a Tool Search funkciót, amely a probléma felét megoldja.

Az Anthropic dokumentációjában most ez olvasható:

Teendők éles használat esetén:

1. Frissítsd a Claude Code-ot olyan verzióra, amely támogatja a Tool Search funkciót (2025 decembere utáni összes aktuális verzió).
2. Nyisd meg a /mcp parancsot, és tiltsd le azokat a szervereket, amelyekre az aktuális munkamenetben nincs szükséged. A leírt példában kettő van állandóan csatlakoztatva — a Playwright és a shadcn. A többit egy-egy feladathoz kapcsolom be, majd közvetlenül utána futtatom a /mcp disconnect parancsot.
3. Ahol lehet, cseréld az MCP-t CLI-re. GitHubhoz MCP-szerver helyett használd a gh parancsot. A Google Calendar MCP helyett használd a böngészőben megnyitott naptárat.

Arról, hogy mik az MCP-szerverek, és hogyan kell őket ésszerűen beállítani, a „Claude Code MCP-szerverek 2026-ban: 7 kész konfiguráció és lépésről lépésre bemutatott telepítés” című írásomban olvashatsz.

A CLAUDE.md és a Skills problémájának egy része nemcsak a méretből, hanem a szerkezetből is adódik. Egyetlen utasításfájl (CLAUDE.md) alkotja a magot. A további projekttudás (közönség, termékek, jogi dokumentumok, napi utasítások) a business/ mappába kerül — ez az én módszertanomban a Second Brain. Claude csak azt olvassa el, amire éppen szüksége van, és a kontextus tömörítése már ezen a szinten megtörténik. A teljes áttekintést a „Second Brain a Claude Code-ban” című írásban találod.

Mi halmozódik fel a munkamenetben, és mit nem lehet csökkenteni?#

4. minta. Az eszközkimenet a munkamenet során felhalmozódik

Egy ritkán említett részlet: amikor Claude futtatja a bash cat huge-file.log parancsot, annak teljes kimenete bekerül a kontextusba, és a munkamenet végéig vagy a /clear használatáig ott marad. Ugyanez igaz egy nagy fájlon végzett Read műveletre is — mind a 10,000 sor ott marad, és minden további üzenetben tokeneket foglal el (lásd a 2. mintát).

Megoldások:

1. Használj head, tail, grep parancsot ahelyett, hogy mindent beolvasnál. bash tail -100 deploy.log a Read deploy.log helyett. Ezzel rögtön 10-100-szorosára csökkentheted a kimenetet.
2. Használj hookokat az előfeldolgozáshoz. Helyezz el egy szkriptet a ~/.claude/hooks mappában, amely megszűri a bash kimenetét, mielőtt Claude látná. Az Anthropic dokumentációjában példaként egy olyan PreToolUse-hook szerepel, amely a teljes tesztkimenet kiírása helyett a npm test 2>&1 | grep -A 5 -E 'FAIL|ERROR' parancsot futtatja. Ez 50-100-szorosára tömöríti a kimenetet. Részletek a „Claude Code Hooks 2026: lépésről lépésre bemutatott beállítás és 7 kész példa” című útmutatóban.
3. Használd a /clear parancsot nagy fájl beolvasása után. Ha egy adott feladathoz beolvastál egy óriási fájlt, és már nincs rá szükséged, ne hagyd a kontextusban „hátha kell még”; indíts új csevegést.

5. minta. Rendszerprompt + rendszerezközök = állandó alapterhelés

Ezen a mintán nem lehet változtatni, mert szinte semmit sem tehetsz ellene. A Claude Code egy rendszerprompttal (~3 200 token) és az összes beépített eszköz — Read, Edit, Write, Bash, Glob, Grep, WebSearch, WebFetch, TodoWrite — leírásával (~16 100 token) indul. Ez összesen 19 300 token állandó alapterhelés, amelyet nem lehet csökkenteni.

Teendők a gyakorlatban:

• Vedd számításba. Tudd, hogy van egy 19K-s alapterhelésed: 200K-s ablak mellett 200K - 19K = 181K marad minden másra (a CLAUDE.md, az MCP és az autocompact-puffer levonása előtt). Az 1M-es ablakban több a hely, de ez az „adó” továbbra is minden kérésnél jelentkezik.
• Mérd az ismételt feldolgozást. Az alapterhelés foglalja az ablakot, és későbbi kérésekben újra megjelenhet. Nem munkamenetenként egyszeri tokendíj; költségszámításkor különítsd el a bemeneti, gyorsítótárírási, gyorsítótárolvasási és kimeneti összesítést.

Hol vesznek el a tokenek a skillek, pluginek és ügynökcsapatok miatt?#

6. minta. A skillek és a pluginek kétszer is regisztrálódhatnak

Ez a probléma a pluginek megjelenésével jelentkezett a Claude Code-ban (2025 végén). Ha olyan plugint telepítesz, amely skilleket ad hozzá, ezek a skillek bekerülnek a kontextusba. Ha emellett hasonló felhasználói skilleket is telepítettél a ~/.claude/skills/ mappába, azok is betöltődnek. Néha pedig duplikálódnak.

A Vercel az AI-vereméről szóló kutatásában közölt egy adatot: a skillek 56%-át soha nem hívják meg a munkamenet során, a leírásaik azonban folyamatosan betöltődnek a kontextusba. Ha egy leírás 100 token, akkor 100 skill akár 5 600 tokennyi „poggyászt” jelenthet.

Teendők:

1. A /context megmutatja, mi foglal ténylegesen helyet. Ha a Skills rész 3K fölötti, takarítsd ki.
2. ls ~/.claude/skills/ — ellenőrizd, mely skillek vannak telepítve. Töröld azokat, amelyeket több mint egy hónapja nem használtál.
3. Használd a /plugin remove parancsot azokhoz a pluginekhez, amelyeket „kipróbálásra” telepítettél, aztán megfeledkeztél róluk.

A skillek megfelelő felépítéséről és a CLAUDE.md-től való különbségükről a „Claude Code-skillek 2026-ban: személyes skillkönyvtár építése” című írásban olvashatsz.

7. minta. Az ügynökcsapatok hétszer több tokent égetnek el Plan Mode-ban

Az ügynökcsapatok olyan funkciót jelentenek, amellyel a Claude Code több párhuzamos modellpéldányt indít, mindegyik saját kontextussal. Az Anthropic közvetlenül ezt írja a dokumentációban:

Ez azt jelenti, hogy öt csapattag Plan Mode-ban öt párhuzamos munkamenetnek felel meg, amelyek mindegyike betölti a saját rendszer-alapterhelését, a CLAUDE.md saját példányát és a saját MCP-eszközeit. A teljes tokenfogyasztás nemlineárisan nő.

Teendők:

1. Használj Sonnét vagy Haikut a csapattagokhoz. Opust csak a csapatot koordináló vezetőhöz használj. A tokenár alacsonyabb lehet, de minden csapattagnál a teljes feladatköltséget és minőséget mérd rögzített megtakarítás feltételezése helyett.
2. Tarts kis csapatot. Két vagy három csapattaggal dolgozz tíz helyett.
3. Állítsd le az inaktív csapattagokat. Ha a feladat már elkészült, de egy csapattag továbbra is fut, a háttérben tovább fogyasztja a tokeneket.

A Plan Mode-ról és arról, mikor hasznos, bővebben a „Plan Mode a Claude Code-ban: lépésről lépésre bemutatott útmutató és 4 szakasz 2026-ban” című írásban olvashatsz.

Mire számít fel Claude tokeneket, amikor nem figyelsz?#

8. minta. Az extended thinking a közreműködésed nélkül is tokeneket használ

Az extended thinking olyan mód, amelyben Claude a válasz előtt egy rejtett gondolkodási blokkban „végiggondolja” a megoldást. Számítás szempontjából ezek kimeneti tokenek, amelyeket ugyanúgy számolnak el, mint egy szokásos választ, de a csevegésben nem látod őket.

Az Anthropic ezt írja a dokumentációjában:

Ez azt jelenti, hogy egyetlen összetett kérés 10-30K gondolkodási tokent is felhasználhat, amelyek „lefaragnak” a keretből, miközben a csevegésben csak egy rövid összefoglalót látsz.

Teendők:

1. Egyszerű feladatokhoz használd a /effort low parancsot. Ez minimálisra csökkenti a gondolkodási keretet.
2. Állítsd be a MAX_THINKING_TOKENS=8000 változót a környezetben, hogy felső korlátot adj meg.
3. A /config menüben kapcsold ki a thinking funkciót az igazán rutinszerű feladatoknál, amelyekhez Claude-nak nem kell „gondolkodnia”.

Arról, hogy mikor hasznos a thinking (összetett architektúra, összetett többlépéses következtetés), és mikor nem, a „Sonnet vagy Opus 4.7 a Claude Code-ban: modellválasztás és /effort 2026-ban” című írásban olvashatsz.

9. minta. Háttérben végzett összefoglalás tétlenség közben

Ez egy nagyon kis, de érdekes minta. A Claude Code egy háttérfolyamatot futtat, amely összefoglalja a korábbi munkameneteket a claude --resume parancshoz. A folyamat akkor is fut, amikor nem gépelsz.

Az Anthropic ezt kifejezetten leírja a témáról szóló dokumentációjában:

Négy cent munkamenetenként nem katasztrófa. De ha naponta 10 nyitott munkameneted van, már napi $0.40, havonta pedig $12 megy el passzívan. Zárd be azokat a munkameneteket, amelyekre éppen nincs szükséged. A munkamenet az indexből a /resume paranccsal visszaállítható — nem kell nyitva hagynod.

A veszteségek mérése: a /context parancs és a korlátai#

Kezdjük a paranccsal. A Claude Code-ban nyisd meg a /context parancsot (vagy a számításhoz a /usage parancsot), és ehhez hasonló eredményt kapsz:

Context window: 200 000 tokens

System prompt:        3 200 (1.6%)
System tools:        16 100 (8.0%)
MCP tools:           12 600 (6.3%)
CLAUDE.md:            4 800 (2.4%)
Memory files:         3 000 (1.5%)
Conversation:        18 400 (9.2%)
Free space:         141 900 (71.0%)

Ez a takarítás utáni szokásos állandó alapterhelés. Remek — az ablak 71%-a szabad.

Ismert /context-hiba: az MCP-adatok háromszoros túlbecslése

A /context egy korábbi verziója a tényleges MCP-veszteség körülbelül háromszorosát mutatta, mert az eszközönkénti többletterhelést minden eszköznél külön számolta.

Cameron szerint az Anthropic ezt a jelenlegi verzióban javította; most ugyanarra az XcodeBuildMCP-re 12 600-at jelez. Tehát:

1. Ha a /context 50K+ MCP-eszközhasználatot mutat — lehet, hogy a Claude Code régi verzióját használod. Frissítsd.
2. Ha az MCP 8-15K között van — ez normális, a Tool Search használatával járó valós költség.
3. Ha az MCP 30-50K között van egy új verzión, akkor valóban sok nem használt szerver van csatlakoztatva. Nyisd meg a /mcp parancsot, és bontsd a kapcsolatot velük.

Mit érdemes még ellenőrizni a /context mellett?

A /usage megmutatja a csomaghasználatot az elmúlt 24 órára vagy 7 napra. Pro és Max csomagban bontást ad a skillek, alügynökök, pluginek és egyes MCP-szerverek szerint. Hasznos annak megállapításához, melyik skill fogyasztja a legtöbbet.

A /cost az API-felhasználóknak szól. A jelenlegi munkamenet arányosított költségét mutatja dollárban. A Pro/Max-előfizetőknek nem való — nekik nincs rá szükségük.

A /usage-credits a Pro/Max csomagban lehetővé teszi havi költési korlát beállítását. Hasznos, ha nem szeretnéd, hogy egy szkripttel indított ügynökcsapat véletlenül kimaxolja a bankkártyád keretét.

A Claude Code-kontextus kitakarítása 15 perc alatt#

Nyisd meg a projektedet a Claude Code-ban, és haladj végig a lépéseken:

1. /context — írd le az aktuális bontást. Ez lesz az alapérték.
2. /clear — ha a csevegésben a jelenlegi feladathoz nem kapcsolódó előzmények gyűltek össze. Induljon tiszta ablakból.
3. ls -la ~/.claude/skills/ — nézd meg, milyen skillek vannak telepítve. Töröld azokat, amelyeket egy hónapja nem használtál. Parancs: rm -rf ~/.claude/skills/[skill-name] (vagy töröld a mappát a felületen keresztül).
4. /plugin list — ugyanezt tedd meg a pluginekkel. A nem használtakat a /plugin remove <name> paranccsal töröld.
5. /mcp — ellenőrizd a csatlakoztatott MCP-szervereket. Csak azokat tartsd meg, amelyekre az aktuális feladathoz szükség van. A többit a /mcp disconnect <name> paranccsal válaszd le.
6. Nyisd meg szerkesztőben a CLAUDE.md-t. Ha a fájl több mint 200 soros, helyezd át a speciális utasításokat a Skills mappába (~/.claude/skills/[topic]/SKILL.md). Törekedj egy 100-200 soros magra és 5-15 témakör szerinti skillre. A részletes útmutató a „A CLAUDE.md beállítása 2026-ban: kész sablon és 6 szabály” című írásban található.
7. Ellenőrizd az /effort beállítást — egyszerű feladatokhoz használd a /effort low parancsot. Magas gondolkodási keretre csak összetett architektúrához van szükség.
8. Mérj újra a /context paranccsal. Hasonlítsd össze az 1. lépéssel.

A leírt munkamenetekben a foglalt kontextus rendbetétel után 60–80K-ról 25–30K-ra csökkent. Ez a pillanatkép méretének változása, nem bizonyíték a teljes feldolgozott tokenszám vagy költség rögzített csökkenésére. Megtakarítás állítása előtt ugyanazon feladat teljes futásait hasonlítsd össze a gyorsítótár- és kimeneti használattal együtt.

Mikor segít jobban a Sonnetre vagy Haikura váltás, mint a kontextus kitakarítása?#

Az Anthropic a dokumentációjában ír a modellekről:

A bemeneti tokenek hozzávetőleges árai (2026. május 27-i állapot szerint):

Az én beállításom:

1. Alapértelmezésként Sonnet 4.5. Ezt a /config → default model beállítással adom meg. A feladatok 80%-ára megfelel.
2. Manuálisan futtasd a /model opus parancsot, ha a feladat valóban nehéz (architekturális döntés, egy rejtélyes hiba diagnosztizálása, új termék).
3. Használd a /model haiku parancsot tesztekhez és formázáshoz. Vagy a subagent konfigurációjában add meg kifejezetten a model: haiku értéket.
4. Az /effort beállítást kezeld külön a modelltől. Használhatsz Opust /effort low beállítással is — így gyors válaszokhoz közepes nehézségű feladatokban erős modellt kapsz minimális gondolkodási kerettel.

Mikor éri meg jobban a kontextus takarítása, mint a modellváltás:

• Ha a kontextus több mint 50%-ban megtelt, először takarítsd ki.
• Ha a kontextus rendben van, de a feladat összetett, használj Opust normál effort beállítással.
• Ha a kontextus rendben van, és a feladat rutinszerű, használj Haikut.

A modellek és az effort részletesebb bontásáért lásd a „Sonnet vagy Opus 4.7 a Claude Code-ban: modellválasztás és /effort 2026-ban” című írást.

Mely tippek növelik a használatot ahelyett, hogy csökkentenék?#

1. ellenminta. „Törölj minden MCP-t; égetik a tokeneket”

A lustaság a leggyakoribb hiba. Igen, az MCP korábban a kontextus akár 49%-át is elhasználta — de a Tool Search után ez 8-15%-ra csökkent. Ráadásul az MCP valódi eszközöket ad, amelyeket különben neked kellene kézzel megépítened. Ha mindent törölsz, visszatérsz a kézi munkához, amely több időt „emészt fel”, mint amennyi tokent megspórol.

A helyes megközelítés: csak azokat az MCP-szervereket tartsd meg, amelyeket tényleg rendszeresen használsz. Én a Playwrightot (landing oldalak tesztelésére) és a shadcnt (felületek létrehozására) tartom meg. Minden mást egy-egy feladatra kapcsolok be.

2. ellenminta. „Ne használd a CLAUDE.md-t; mindent közvetlenül a promptba írj”

„Logikusnak” tűnik: ha a CLAUDE.md minden kérésnél betöltődik, ne töltsük be. A gyakorlatban CLAUDE.md nélkül minden üzenet elején kézzel kell begépelned ugyanazokat az utasításokat, Claude pedig elfelejti a kontextust az üzenetek között. Ez több tokent jelent, nem kevesebbet — csak másik csatornán keresztül érkeznek.

A helyes megközelítés: tartsd tömören a CLAUDE.md-t (100-200 sor), a lényeget hagyd benne, a speciális anyagokat pedig helyezd át a Skills mappába. Részletek a „A CLAUDE.md beállítása 2026-ban” című írásban.

3. ellenminta. „Mindig Plan Mode-ban dolgozz”

A Plan Mode kiváló eszköz az összetett feladatokhoz, amikor először fel kell térképezni a kódbázist és tervet kell javasolni. Ám ügynökcsapatokkal használva átlagosan 7-szer több tokent fogyaszt (Anthropic-dokumentáció). Egy olyan egyszerű feladatnál, mint „javíts ki egy elgépelést a README-ben”, a Plan Mode hétszer több tokent éget el, mint a közvetlen szerkesztés.

A helyes megközelítés: legalább 30 percet igénylő, összetett feladatokhoz használd a Plan Mode-ot. Rövid feladatoknál egyszerűen kérd közvetlenül a módosítást, tervmód nélkül. Az egyes módok használatáról a „Plan Mode a Claude Code-ban: lépésről lépésre bemutatott útmutató és 4 szakasz 2026-ban” című írásban olvashatsz.

További anyagokat az Ailooton találsz.