Разработчик делится проблемой стоимости токенов в ERP-системе, созданной с помощью Claude.

Проблема: Архитектура с одним файлом не масштабируется с ИИ-ассистентами
Разработчик, управляющий небольшим бизнесом по грузоперевозкам, создал полноценную ERP-систему с помощью Claude. Система выросла до более чем 3000 строк кода в одном HTML-файле, содержащем все модули: панель управления, отслеживание отправлений, денежный поток, журналы водителей и записи клиентов.
Основная проблема: каждый раз, когда им нужно внести даже небольшое изменение, они должны загружать весь файл на 3000+ строк в контекстное окно Claude. Это потребляет примерно 60 000–80 000 токенов на сообщение. Для индивидуального оператора это создаёт проблемы как с расходами, так и с неэффективностью.
Коренная причина — архитектурная: монолит с одним файлом заставляет Claude каждый раз перечитывать и заново осмысливать все 3000 строк смешанного HTML, CSS и JavaScript, даже при изменении одной небольшой функции.
Возможные решения, которые рассматриваются
Разработчик оценивает два подхода:
- Разделить файл на модули — отдельные JavaScript-файлы для каждой функции, чтобы загружался только необходимый код за сессию
- Миграция на Firebase — это уже было в их планах и естественным образом обеспечило бы модульную архитектуру
Они спрашивают сообщество совета по управлению большими кодовыми базами с Claude или другими LLM, в частности, как структурировать проекты, чтобы сохранить разумные затраты на токены.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также

Использование Claude в качестве критического маркетингового противовеса для совершенствования SaaS-продукта
Разработчик использовал Claude не для генерации кода, а в качестве контрианного маркетингового лидера, попросив его дать безжалостно честную критику своего SaaS-продукта Prompt Optimizer. Этот подход помог выявить слабые места в сообщениях и уточнить ценностное предложение, перейдя от функций к облегчению пользователей.

Агент OpenClaw заменяет несколько SaaS-инструментов для генерации лидов в LinkedIn, снижая затраты в 5 раз.
Разработчик заменил SaaS-подписки на сумму €250 в месяц на агента OpenClaw, работающего на VPS менее чем за €2 в день, используя маршрутизацию моделей между Haiku и Sonnet для генерации лидов в LinkedIn с показателем принятия запросов на подключение 60-70%.

Создание трекера увольнений в сфере ИИ с помощью Claude Cowork: Практические детали реализации
Разработчик создал живой, интерактивный трекер увольнений, который собирает и отображает компании, ссылающиеся на ИИ как на причину сокращения рабочих мест в 2026 году, используя Claude Cowork для генерации структур таблиц, отладки логики фильтров и оптимизации мобильной доступности.

Kepler создает верифицируемый ИИ для финансовых услуг с помощью Claude: проиндексировано 26 миллионов+ документов, ответы готовы к аудиту
Платформа Kepler индексирует более 26 миллионов документов SEC по 14 000+ компаниям, используя Claude для многошаговых рассуждений и детерминированный уровень верификации, чтобы каждый результат можно было проследить до исходных документов.