在使用 Claude Code 进行日常开发时，许多开发者会发现即使只是简单的代码审查任务，Token 消耗也常常超出预期。这不仅增加了 API 调用的成本，还可能触及速率限制，影响工作效率。理解并优化这一过程，对于追求高效且低成本的 AI 辅助编程体验至关重要。本文将深入探讨如何通过合理的策略，在保持代码质量的同时，显著降低 Token 的使用量。
精准控制输入上下文
Claude Code 的 Token 消耗很大程度上取决于发送给模型的上下文长度。默认情况下，如果直接将整个项目文件或大型代码库片段发送给模型，会迅速耗尽配额。优化的第一步是“最小化输入”。在进行代码审查时，不要一次性提供所有相关文件，而是聚焦于当前正在修改或报错的具体函数、类或模块。通过提取关键代码段，剔除无关的注释、空行以及已稳定的旧代码，可以大幅减少输入 Token 的数量。此外，利用 Claude Code 的文件引用功能，明确指定需要审查的文件路径，而不是复制粘贴内容，也能让模型更精准地定位信息，避免冗余处理。
分层审查与迭代交互
采用“由粗到细”的分层审查策略是另一种高效的优化手段。首先，让模型对代码结构、命名规范或整体逻辑进行高层次的概览性审查。这一步通常消耗较少 Token，但能快速识别出重大缺陷。随后，针对发现的具体问题点，再发起第二轮更深入的审查请求，要求模型详细解释错误原因并提供修复建议。这种迭代式交互避免了在一次长对话中塞入过多复杂指令，使得每次请求的上下文更加紧凑。同时，及时清理聊天历史中的早期对话记录，防止上下文窗口无限膨胀，也是维持低 Token 消耗的关键技巧。
善用系统提示词约束输出
清晰的系统提示词（System Prompt）能够引导模型生成更简洁、更有针对性的回答。在配置 Claude Code 时，应明确设定角色和输出格式要求。例如，指定“仅指出严重错误，忽略风格偏好”或“以列表形式简要说明问题”，这样可以避免模型生成冗长的解释性文字。此外，启用代码块高亮和结构化输出选项，有助于提高阅读效率，间接减少因误解而引发的重复提问。通过精心设计的提示词，不仅能提升代码审查的质量，还能确保每一次 Token 投入都产生最大的价值，实现真正的成本节约与效率提升。
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