Análisis de 100 millones de tokens en Claude Code revela un uso del 99.4% en entradas.
Desglose del uso de tokens a partir de 100M tokens rastreados
Un análisis detallado del uso de Claude Code rastreó 1,289 solicitudes en sesiones de codificación extendidas, totalizando aproximadamente 100.9M tokens. El desglose revela un desequilibrio significativo entre los tokens de entrada y los de salida.
Distribución de tokens:
- Tokens de entrada: 100.3M (99.4% del total)
- Tokens en caché: 84.2M (84% de la entrada)
- Tokens de salida: 616K (0.6% del total)
El cuello de botella de la relectura del contexto
Claude Code gasta el 99.4% de su presupuesto de tokens leyendo contexto y solo el 0.6% escribiendo código. Este patrón no es específico de Claude Code, sino que refleja cómo operan actualmente todos los sistemas de codificación agentica. Cada vez que Claude Code realiza una acción —leer un archivo, ejecutar un comando, editar código— requiere que se vuelva a introducir el contexto completo, incluyendo la estructura del repositorio, el historial de conversación, los resultados de herramientas y los registros de errores.
Los 84M tokens en caché representan el mismo contexto siendo reenviado 1,289 veces porque el modelo carece de memoria persistente entre turnos. A diferencia de los desarrolladores humanos que mantienen un modelo mental de su base de código, Claude Code sigue un patrón de: olvidar todo → releer todo → escribir código → olvidar todo de nuevo.
Limitaciones del almacenamiento en caché de prompts
El almacenamiento en caché de prompts de Anthropic hace que este proceso sea más económico, pero no más rápido. El cuello de botella no es la velocidad de inferencia —es el ciclo de relectura. El análisis sugiere que el verdadero avance para Claude Code y la codificación agentica en general sería una memoria de proyecto persistente —no solo hechos guardados a través de archivos de memoria o CLAUDE.md, sino una comprensión comprimida y en evolución de la base de código que se mantiene a lo largo de las sesiones.
Los sistemas actuales esencialmente fuerzan la inteligencia a través del contexto repetido en lugar de construir comprensión. El día en que esto cambie podría hacer que la codificación con IA sea genuinamente más rápida al eliminar la necesidad de procesar repetidamente la misma información.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Ver también
La versión 2026.3.11 de OpenClaw añade configuración local de Ollama, claves unificadas de OpenCode y memoria multimodal.
OpenClaw 2026.3.11 introduce una configuración de primera clase para Ollama con modos solo local o híbrido, una gestión unificada de claves OpenCode para los modelos Zen y Go, y una indexación multimodal de imágenes/audio utilizando incrustaciones de Gemini.
Los modelos de código abierto de menos de 100 GB no pueden superar a Claude Haiku en pruebas de programación.
Una comparación de modelos de peso abierto en los puntos de referencia LiveBench y Arena Code/WebDev muestra que ningún modelo por debajo de 100 GB se acerca al rendimiento de Claude Haiku 4.5. El competidor más cercano es Minimax M2.5 a 136 GB, que aproximadamente iguala el rendimiento de Haiku.
Claude Code evolucionando hacia un sistema operativo de ingeniería en lugar de solo un chat de código de IA
Un debate en Reddit argumenta que Claude Code se está volviendo menos como un chat de IA para codificar y más como un sistema operativo de ingeniería con planificación, revisión de código, agentes en la nube y flujos de trabajo autónomos.
Claude Code fue eliminado del plan Pro de Anthropic, ahora solo está disponible en los planes Max.
Anthropic ha eliminado Claude Code de su plan Pro ($17-20/mes), haciéndolo disponible solo en planes Max a partir de $100/mes. El plan Pro ahora incluye Claude Cowork, proyectos ilimitados, función de investigación y acceso a más modelos Claude.