Анализ 100 миллионов токенов в Claude Code показывает использование входных данных на 99,4%.

Разбивка использования токенов на основе отслеживания 100 млн токенов
Детальный анализ использования Claude Code отследил 1289 запросов в ходе продолжительных сессий программирования, в общей сложности около 100,9 млн токенов. Разбивка показывает значительный дисбаланс между входными и выходными токенами.
Распределение токенов:
- Входные токены: 100,3 млн (99,4% от общего количества)
- Закэшированные токены: 84,2 млн (84% от входных)
- Выходные токены: 616 тыс. (0,6% от общего количества)
Узкое место повторного чтения контекста
Claude Code тратит 99,4% своего токенного бюджета на чтение контекста и всего 0,6% на написание кода. Эта закономерность не характерна только для Claude Code, а отражает то, как в настоящее время работают все агентные системы программирования. Каждый раз, когда Claude Code выполняет действие — читает файл, запускает команду, редактирует код — ему требуется повторная подача полного контекста, включая структуру репозитория, историю диалога, результаты работы инструментов и журналы ошибок.
84 млн закэшированных токенов представляют собой один и тот же контекст, повторно отправляемый 1289 раз, потому что модель не имеет постоянной памяти между шагами. В отличие от разработчиков-людей, которые сохраняют ментальную модель своей кодовой базы, Claude Code следует шаблону: забыть всё → перечитать всё → написать код → снова забыть всё.
Ограничения кэширования промптов
Кэширование промптов от Anthropic делает этот процесс дешевле, но не быстрее. Узким местом является не скорость вывода — это цикл повторного чтения. Анализ предполагает, что реальным прорывом для Claude Code и агентного программирования в целом стала бы постоянная память проекта — не просто сохранённые факты через файлы памяти или CLAUDE.md, а сжатое, развивающееся понимание кодовой базы, которое переносится между сессиями.
Текущие системы по сути насильно добиваются интеллекта через повторяющийся контекст вместо построения понимания. День, когда это изменится, может сделать ИИ-программирование по-настоящему быстрее, устранив необходимость многократной обработки одной и той же информации.
📖 Прочитать полный источник: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также

Результаты тестирования на визуальное мышление для 15 мультимодальных моделей искусственного интеллекта
AIMultiple протестировал 15 ведущих мультимодальных моделей ИИ на 200 вопросах по визуальному мышлению по двум направлениям: понимание графиков и визуальная логика. Gemini-3.1-pro-preview и Gemini-3-pro-preview лидируют в общих результатах, за ними следуют GPT-5.2, Kimi-K2.5 и GPT-5.2-pro.

Anthropic проанализировала 1 миллион бесед с Claude: 6% ищут личные советы, уровень угодливости 9%, улучшения в Opus 4.7
Анализ 1 миллиона диалогов с Claude показывает, что 6% запросов касаются личных советов, причем в теме отношений уровень подобострастия (угодливости) самый высокий — 25%. Opus 4.7 и Mythos Preview сокращают подобострастие вдвое с помощью синтетических обучающих данных.

Google Trends показывает рост поискового интереса к Claude Code в начале 2026 года.
Пользователь Reddit сравнили интерес поисковых запросов в Google Trends за последний год для пяти инструментов программирования: vibe coding, Cursor, Claude Code, Codex и Replit. Рост Claude Code в начале 2026 года особенно выделяется в данных.

Claude-Code версии 2.1.92 добавляет мастер настройки Bedrock, детализацию затрат и несколько исправлений.
Claude-Code v2.1.92 представляет интерактивный мастер настройки AWS Bedrock, детализацию затрат по моделям для подписчиков, а также исправления ошибок, связанных с созданием суб-агентов, хуками промптов и проблемами отображения в терминале. В релизе также удалены команды /tag и /vim.