Claude Code: 9 źródeł strat tokenów i sposoby ich ograniczania

Dwa tygodnie później dokładnie ustaliłem, dokąd trafiły. Poniżej znajdziesz wszystkie 9 źródeł, które pochłaniają tokeny, zanim zaczniesz pisać, oraz sposoby, by temu zaradzić. Dane pochodzą z oficjalnej dokumentacji Anthropic i pomiarów z rzeczywistych sesji.

Co oznacza stwierdzenie „73% tokenów przepada, zanim pojawi się polecenie”?#

Równoległy wątek Mnimiy’ego (@Mnilax) wymienia 9 źródeł składających się na te 73%. Zestawiłem je w jednej tabeli z konkretnymi danymi z innych źródeł — zgłoszenia GitHub #13717 ze zrzutem /context dla okna 200K, uwagi Camerona Cooke’a o błędzie metodologicznym samego /context oraz oficjalnej strony Anthropic poświęconej zarządzaniu kosztami.

Nie będę twierdzić, że liczba „73” jest niepodważalna — zależnie od konfiguracji może to być 60% albo 80%. Ogólny obraz jest jednak prawidłowy, a każde źródło strat można ograniczyć osobno. Poniżej omawiam po trzy.

Jak Claude buduje kontekst, zanim przeczyta Twoje polecenie?#

W dyskusji pod zgłoszeniem GitHub #13717 ktoś uruchomił /context w sesji z sześcioma serwerami MCP i uzyskał następujący podział:

Zwróć uwagę: nawet jeśli niczego jeszcze nie napisałeś, zajęta jest prawie połowa okna. Na wolne miejsce i bufor autokompaktowania pozostaje mniej niż połowa, a ta część musi pomieścić całą rozmowę — wiadomości, odpowiedzi Claude’a, odczytane pliki i wyniki poleceń.

Rozmiar okna zależy od modelu. Zgodnie z dokumentacją modeli Anthropic, według stanu na wrzesień 2026 roku modele Opus 4.7 i nowsze, Sonnet 5 oraz Fable mają okno 1M tokenów w każdym planie, w tym Pro. 200K pozostaje dla Opus 4.6 i Sonnet 4.6 bez rozszerzonego kontekstu oraz dla sesji, w których 1M jest wyłączone zmienną CLAUDE_CODE_DISABLE_1M_CONTEXT=1. Większe okno nie rozwiązuje problemu rozrośniętego kontekstu: wszystko, co załadowano przed pierwszą wiadomością, jest wysyłane do modelu przy każdym żądaniu, a dokumentacja kosztów wyraźnie stwierdza, że im więcej kontekstu, tym więcej zużytych tokenów. Subskrypcja tego nie zmienia — w każdym planie każdy dodatkowy token wlicza się do limitu.

Dokąd trafia pierwsza jedna trzecia kontekstu: CLAUDE.md, historia i MCP?#

Źródło 1. CLAUDE.md przed każdą wiadomością

Plik CLAUDE.md jest ładowany przed każdą wysłaną przez Ciebie wiadomością, a nie tylko raz na sesję. CLAUDE.md z 5,000 tokenów zajmuje tyle kontekstu w zawierających go żądaniach, lecz nowe wejście, zapisy i odczyty cache wymagają oddzielnego rozliczenia; powtarzana treść nie musi kosztować pełnej stawki bez cache.

Anthropic pisze wprost w dokumentacji:

Źródło 2. Historia rozmowy jest ponownie odczytywana przy każdej odpowiedzi

To źródło strat najtrudniej zauważyć z zewnątrz, bo jest niewidoczne. Model otrzymuje zachowany kontekst rozmowy w kolejnych żądaniach. Cache promptu może ponownie użyć stałego prefiksu; kompakcja i czyszczenie mogą zmienić zachowany tekst. Powtarzany kontekst nadal zajmuje okno, nawet gdy ceny cache obniżają jego koszt.

Rozwiązaniem jest /clear między niezwiązanymi zadaniami. Moja zasada: nowy czat dla każdego nowego zadania. Jeśli zadanie jest długie i potrzebujesz historii, użyj /compact, aby streścić wcześniejszy przebieg i kontynuować od krótkiego podsumowania.

Więcej o tej zasadzie znajdziesz w poradniku „Jak nie wyczerpać dziennego limitu Claude Code: 8 zasad oszczędzania tokenów”, zawierającym przykłady z moich sesji.

Źródło 3. Serwery MCP rejestrują wszystkie swoje narzędzia w kontekście

To historyczny problem Claude Code, który powodował największe straty aż do 2026 roku. We wspomnianym zgłoszeniu #13717 sześć podłączonych serwerów MCP (Google Docs, Asana, Calendar, Slack, Atlassian, Gmail) zajmowało 98 700 tokenów — 49% całego okna jeszcze przed rozpoczęciem rozmowy.

W grudniu 2025–styczniu 2026 roku Anthropic udostępnił funkcję Tool Search, która rozwiązuje połowę tego problemu:

W dokumentacji Anthropic opis brzmi teraz tak:

Co robić w praktyce:

1. Zaktualizuj Claude Code do wersji obsługującej Tool Search (wszystkie obecne wersje wydane po grudniu 2025 roku).
2. Otwórz /mcp i wyłącz serwery, których nie potrzebujesz w bieżącej sesji. W opisywanym przykładzie dwa serwery są podłączone cały czas — Playwright i shadcn. Pozostałe włączam na czas jednego zadania, a zaraz po nim uruchamiam /mcp disconnect.
3. Gdzie to możliwe, zastąp MCP interfejsem CLI. Zamiast serwera MCP dla GitHuba użyj gh. Zamiast MCP Kalendarza Google użyj kalendarza w przeglądarce.

Wyjaśniłem, czym są serwery MCP i jak rozsądnie je skonfigurować, w poradniku „Serwery MCP w Claude Code w 2026 roku: 7 gotowych konfiguracji i instalacja krok po kroku”.

Problem z CLAUDE.md i Skills dotyczy nie tylko rozmiaru, ale również struktury. Jeden plik z instrukcjami (CLAUDE.md) jest rdzeniem. Dodatkowa wiedza o projekcie (odbiorcy, produkty, dokumenty prawne, instrukcje na każdy dzień) znajduje się w folderze business/ — w mojej metodologii jest to Second Brain. Claude odczytuje tylko to, co jest potrzebne w danej chwili, a kompresja kontekstu zachodzi już na tym poziomie. Pełny opis znajdziesz w poradniku „Second Brain w Claude Code”.

Jest jeszcze jeden często pomijany szczegół: uporządkowanie CLAUDE.md, przejście na Skills i wyłączenie MCP to pierwszy krok. Potem wchodzi w grę metodologia context engineering — co umieszczać w każdym poleceniu, w jakiej kolejności, co przekazywać przez Plan Mode, a co obsługiwać za pomocą /compact. Ten poradnik omawia jeden element.

Co gromadzi się w sesji i czego nie da się ograniczyć?#

Źródło 4. Wyniki narzędzi gromadzą się przez całą sesję

Mało kto o tym wspomina: gdy Claude uruchamia bash cat huge-file.log, cały wynik polecenia trafia do kontekstu i pozostaje w nim do końca sesji lub do /clear. To samo dotyczy użycia Read do odczytu dużego pliku — wszystkie 10 000 wierszy pozostaje w kontekście i zajmuje tokeny w każdej kolejnej wiadomości (zob. Źródło 2).

Rozwiązania:

1. Używaj head, tail, grep zamiast odczytywać wszystko. Uruchom bash tail -100 deploy.log zamiast Read deploy.log. Natychmiast zmniejsza to ilość wyników 10–100 razy.
2. Hooki do wstępnego przetwarzania. Umieść skrypt w ~/.claude/hooks, aby filtrował wyniki bash, zanim Claude je zobaczy. Przykładem z dokumentacji Anthropic jest hook PreToolUse, który uruchamia npm test 2>&1 | grep -A 5 -E 'FAIL|ERROR' zamiast wypisywać pełny wynik testu. Zmniejsza to go 50–100 razy. Szczegóły znajdziesz w poradniku „Hooki Claude Code w 2026 roku: konfiguracja krok po kroku i 7 gotowych przykładów”.
3. Użyj /clear po dużym odczycie. Jeśli odczytałeś ogromny plik na potrzeby jednego konkretnego zadania i już go nie potrzebujesz, nie zostawiaj go w kontekście „na wszelki wypadek” — rozpocznij nowy czat.

Źródło 5. Prompt systemowy i narzędzia systemowe tworzą stałe obciążenie

Tego źródła nie da się zmienić, bo prawie nic nie można z nim zrobić. Claude Code rozpoczyna pracę z promptem systemowym (około 3 200 tokenów) i opisami wszystkich wbudowanych narzędzi — Read, Edit, Write, Bash, Glob, Grep, WebSearch, WebFetch, TodoWrite (około 16 100 tokenów). Łącznie daje to stałe obciążenie w wysokości 19 300 tokenów, którego nie można zmniejszyć.

Co robić w praktyce:

• Miej to na uwadze. Pamiętaj o stałym „podatku” 19K tokenów: przy oknie 200K pozostaje 200K - 19K = 181K na wszystko inne (z wyjątkiem CLAUDE.md, MCP i bufora autokompaktowania). Okno 1M daje więcej przestrzeni, ale „podatek” jest uwzględniany przy każdym żądaniu.
• Mierz powtarzane przetwarzanie. Podstawa zajmuje okno i może powracać w kolejnych żądaniach. Nie jest jednorazową opłatą tokenową za sesję; przy liczeniu kosztu oddziel całe wejście, zapisy cache, odczyty cache i wyjście.

Gdzie uciekają tokeny przez Skills, wtyczki i zespoły agentów?#

Źródło 6. Skills i wtyczki mogą być zarejestrowane dwukrotnie

Ten problem pojawił się wraz z wprowadzeniem wtyczek w Claude Code (pod koniec 2025 roku). Po zainstalowaniu wtyczki dodającej Skills te umiejętności trafiają do kontekstu. Jeśli masz też zainstalowane podobne umiejętności użytkownika w ~/.claude/skills/, one również się ładują. Czasami dochodzi do duplikacji.

Vercel podał dane w badaniu swojego stosu AI: 56% umiejętności nigdy nie jest wywoływanych w trakcie sesji, ale ich opisy są stale ładowane do kontekstu. Przy 100 tokenach na opis, 100 umiejętności to nawet 5 600 tokenów „bagażu”.

Co zrobić:

1. Polecenie /context pokaże, co faktycznie zajmuje miejsce. Jeśli sekcja Skills przekracza 3K, uporządkuj ją.
2. ls ~/.claude/skills/ — sprawdź, jakie umiejętności masz zainstalowane. Usuń te, których nie używałeś od ponad miesiąca.
3. Użyj /plugin remove dla wtyczek zainstalowanych „na próbę”, o których zapomniałeś.

Prawidłową strukturę Skills i różnice między nimi a CLAUDE.md opisuję w poradniku „Skills w Claude Code w 2026 roku: jak zbudować własną bibliotekę umiejętności”.

Źródło 7. Zespoły agentów zużywają 7 razy więcej tokenów w Plan Mode

Zespoły agentów to funkcja, dzięki której Claude Code uruchamia kilka równoległych instancji modelu, z których każda ma własny kontekst. Anthropic pisze wprost w dokumentacji:

To oznacza, że pięciu członków zespołu w Plan Mode to pięć równoległych sesji, z których każda ładuje własną stałą warstwę systemową, własną kopię CLAUDE.md i własne narzędzia MCP. Łączne zużycie tokenów rośnie nieliniowo.

Co zrobić:

1. Używaj Sonnet lub Haiku dla członków zespołu. Zostaw Opus dla lidera zespołu, który koordynuje pracę. Stawka tokenowa może być niższa, ale zmierz pełny koszt zadania i jakość każdego członka zespołu zamiast zakładać stałą oszczędność.
2. Małe zespoły. Zamiast dziesięciu członków wybierz dwóch lub trzech.
3. Zatrzymuj nieaktywnych członków zespołu. Jeśli zadanie jest zakończone, ale członek zespołu nadal działa, w tle wciąż zużywa tokeny.

Więcej o Plan Mode i sytuacjach, w których jest przydatny, znajdziesz w poradniku „Plan Mode w Claude Code: przewodnik krok po kroku i 4 etapy w 2026 roku”.

Za co Claude nalicza tokeny, gdy nie patrzysz?#

Źródło 8. Rozszerzone myślenie zużywa tokeny bez Twojego udziału

Rozszerzone myślenie to tryb, w którym Claude „rozważa” rozwiązanie w ukrytym bloku myślenia, zanim udzieli odpowiedzi. W rozliczeniu są to tokeny wyjściowe, naliczane tak samo jak zwykła odpowiedź, ale nie widzisz ich na czacie.

Anthropic pisze w dokumentacji:

Pojedyncze złożone żądanie może więc zużyć 10–30K tokenów na myślenie, które „pomniejszają” budżet, chociaż na czacie widzisz tylko krótkie podsumowanie.

Co zrobić:

1. Użyj /effort low przy prostych zadaniach. Zmniejsza budżet myślenia do minimum.
2. Ustaw MAX_THINKING_TOKENS=8000 w środowisku, aby określić górny limit.
3. W /config wyłącz myślenie przy bardzo rutynowych zadaniach, do których Claude nie musi „myśleć”.

W poradniku „Sonnet czy Opus 4.7 w Claude Code: wybór modelu i /effort w 2026 roku” opisuję, kiedy myślenie jest przydatne (złożona architektura, złożone rozumowanie wieloetapowe), a kiedy nie.

Źródło 9. Podsumowywanie w tle podczas bezczynności

To bardzo małe, ale interesujące źródło strat. Claude Code uruchamia proces w tle, który podsumowuje wcześniejsze sesje na potrzeby polecenia claude --resume. Proces działa nawet wtedy, gdy nic nie piszesz.

Anthropic wyraźnie informuje o tym w dokumentacji:

Cztery centy na sesję to nic strasznego. Jeśli jednak masz dziesięć otwartych sesji dziennie, bierne zużycie wynosi już $0.40 dziennie, czyli $12 miesięcznie. Zamykaj sesje, których teraz nie potrzebujesz. Sesję można przywrócić z indeksu poleceniem /resume — nie musisz trzymać jej otwartej.

Jak zmierzyć straty: polecenie /context i jego ograniczenia#

Zacznijmy od polecenia. W Claude Code uruchom /context (albo /usage, aby zobaczyć rozliczenie), a otrzymasz coś w tym rodzaju:

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%)

To normalny stały poziom bazowy po pierwszym porządkowaniu. Świetnie — 71% okna pozostaje wolne.

Znany błąd /context: trzykrotne zawyżenie wartości dla MCP

Do niedawnej aktualizacji /context pokazywało około trzykrotnie większe straty związane z MCP, ponieważ narzut każdego narzędzia był liczony osobno dla każdego narzędzia.

Cameron twierdzi, że Anthropic naprawił to w obecnej wersji, która dla tego samego XcodeBuildMCP pokazuje teraz 12 600. Wnioski:

1. Jeśli /context pokazuje ponad 50K tokenów dla narzędzi MCP — możesz używać starej wersji Claude Code. Zaktualizuj ją.
2. Jeśli MCP zajmuje 8–15K — to norma, rzeczywisty koszt z Tool Search.
3. Jeśli MCP zajmuje 30–50K w nowej wersji, masz naprawdę wiele nieużywanych podłączonych serwerów. Otwórz /mcp i rozłącz je.

Co jeszcze sprawdzić oprócz /context?

/usage — pokazuje wykorzystanie planu z ostatnich 24 godzin lub 7 dni. W planach Pro i Max przedstawia zestawienie według Skills, subagentów, wtyczek i poszczególnych serwerów MCP. Przydatne do ustalenia, która umiejętność zużywa najwięcej.

/cost — dla użytkowników API. Pokazuje proporcjonalny koszt bieżącej sesji w dolarach. Nie jest przeznaczone dla subskrybentów Pro/Max — nie potrzebują tego polecenia.

/usage-credits — w planach Pro/Max pozwala ustawić miesięczny limit wydatków. Przydatne, jeśli nie chcesz, by skryptowy zespół agentów przypadkowo wyczyścił limit na karcie kredytowej.

Jak uporządkować kontekst Claude Code w 15 minut?#

Otwórz projekt w Claude Code i wykonaj kolejno następujące czynności:

1. /context — zapisz obecny podział. To Twój punkt odniesienia.
2. /clear — jeśli na czacie zgromadziła się historia niezwiązana z bieżącym zadaniem. Zacznij od czystego okna.
3. ls -la ~/.claude/skills/ — sprawdź zainstalowane umiejętności. Usuń te, których nie używałeś od miesiąca. Polecenie: rm -rf ~/.claude/skills/[skill-name] (albo usuń folder przez interfejs).
4. /plugin list — zrób to samo dla wtyczek. Usuń nieużywane za pomocą /plugin remove <name>.
5. /mcp — sprawdź podłączone serwery MCP. Zostaw tylko te potrzebne do bieżącego zadania. Rozłącz pozostałe poleceniem /mcp disconnect <name>.
6. Otwórz CLAUDE.md w edytorze. Jeśli plik ma ponad 200 wierszy, przenieś instrukcje specjalistyczne do Skills (~/.claude/skills/[topic]/SKILL.md). Staraj się utrzymać rdzeń na poziomie 100–200 wierszy oraz 5–15 tematycznych Skills. Szczegółowy poradnik znajdziesz w „Jak skonfigurować CLAUDE.md w 2026 roku: gotowy szablon i 6 zasad”.
7. Sprawdź /effort — do prostych zadań używaj /effort low. Wysoki budżet myślenia jest potrzebny tylko przy złożonej architekturze.
8. Końcowy pomiar /context. Porównaj go z wynikiem z kroku 1.

W opisanych sesjach zajęty kontekst spadł po porządkach z 60–80K do 25–30K. To zmiana rozmiaru bieżącego kontekstu, nie dowód stałego spadku wszystkich przetworzonych tokenów lub kosztu. Przed deklaracją oszczędności porównaj pełne wykonania tego samego zadania, uwzględniając cache i wyjście.

Kiedy zmiana modelu na Sonnet lub Haiku pomaga bardziej niż porządkowanie kontekstu?#

Anthropic pisze o modelach w dokumentacji:

Przybliżone ceny tokenów wejściowych (według stanu na 27 maja 2026 roku):

Moja konfiguracja:

1. Domyślnie — Sonnet 4.5. To ustawienie w /config → default model. Sprawdza się w 80% zadań.
2. Ręcznie uruchamiam /model opus, gdy zadanie jest naprawdę trudne (wybór architektury, diagnoza zagadkowego błędu, nowy produkt).
3. Używam /model haiku do testów i formatowania. Możesz też jawnie ustawić model: haiku w konfiguracji subagenta.
4. Ustawienie /effort jest niezależne od modelu. Możesz używać Opus z /effort low — otrzymujesz potężny model z minimalnym budżetem myślenia, który szybko odpowie na zadania średniej trudności.

Kiedy porządkowanie kontekstu jest bardziej opłacalne niż zmiana modelu:

• Kontekst jest zapełniony w ponad 50% — najpierw go uporządkuj.
• Kontekst jest w porządku, ale zadania są złożone — użyj Opus ze zwykłym poziomem wysiłku.
• Kontekst jest w porządku, a zadania są rutynowe — użyj Haiku.

Szczegółowe omówienie modeli i poziomu wysiłku znajdziesz w poradniku „Sonnet czy Opus 4.7 w Claude Code: wybór modelu i /effort w 2026 roku”.

Które porady zwiększają zużycie zamiast je zmniejszać?#

Antywzorzec 1. „Usuń wszystkie MCP, bo zużywają tokeny”

Pójście na łatwiznę to najczęstszy błąd. Tak, historycznie MCP pochłaniało nawet 49% kontekstu, ale po wprowadzeniu Tool Search udział ten spadł do 8–15%. MCP zapewnia też rzeczywiste narzędzia, które w przeciwnym razie trzeba byłoby budować ręcznie. Usunięcie wszystkich MCP oznacza powrót do pracy ręcznej, która „pochłonie” więcej czasu, niż zaoszczędzą tokeny.

Właściwe podejście: zostaw tylko serwery MCP, których faktycznie regularnie używasz. Ja zostawiam Playwright (do testowania stron docelowych) i shadcn (do generowania interfejsów). Pozostałe włączam tylko na czas konkretnego zadania.

Antywzorzec 2. „Nie używaj CLAUDE.md, wszystko wpisuj bezpośrednio w poleceniu”

Brzmi to „logicznie”: skoro CLAUDE.md ładuje się przy każdym żądaniu, zrezygnujmy z jego ładowania. W praktyce bez CLAUDE.md zaczynasz każdą wiadomość od ręcznego wpisywania tych samych instrukcji, a Claude zapomina kontekst między wiadomościami. Oznacza to więcej tokenów, a nie mniej — po prostu przesyłanych innym kanałem.

Właściwe podejście: zachowaj zwięzły plik CLAUDE.md (100–200 wierszy), zawierający podstawowe informacje, a materiały specjalistyczne umieść w Skills. Szczegóły znajdziesz w poradniku „Jak skonfigurować CLAUDE.md w 2026 roku”.

Antywzorzec 3. „Zawsze pracuj w Plan Mode”

Plan Mode to doskonałe narzędzie do złożonych zadań, w których trzeba najpierw zbadać bazę kodu i zaproponować plan. Jednak podczas pracy z zespołami agentów zużywa średnio 7 razy więcej tokenów (dokumentacja Anthropic). Przy prostym zadaniu, takim jak „popraw literówkę w README”, Plan Mode zużywa siedem razy więcej tokenów niż bezpośrednia edycja.

Właściwe podejście: używaj Plan Mode przy złożonych zadaniach trwających co najmniej 30 minut. W przypadku krótkich zadań wydaj bezpośrednie polecenie bez planowania. Zastosowanie poszczególnych trybów opisuję w poradniku „Plan Mode w Claude Code: przewodnik krok po kroku i 4 etapy w 2026 roku”.

Więcej materiałów znajdziesz na Ailoot.