本地 AI 编码助手不是先下载最大模型，而是先用 CanIRun.ai 看硬件边界，再用 Ollama 把模型、上下文和 API 跑稳，最后用配置文件接进 VS Code、Claude Code 和 Codex。

AI 编程真正昂贵的不是某一次生成代码，而是长期运行的 Token、上下文、工具调用、重试和验收成本。程序员未来值钱的地方，不是比 AI 更快敲代码，而是能定义问题、控制成本、设计边界、验证结果，并为系统长期后果负责。

本文分析了Claude Code会话中token消耗高的主要原因，并提供了优化建议。核心问题在于每轮请求都会重复携带系统提示、工具描述、历史消息等上下文内容。源码显示，动态header切换可能消耗5-7万token，单个工具结果限制5万字符，大日志会持续消耗token。 主要优化建议： 避免长会话切换不同任务，任务变更时开新线程 精选日志内容，避免整段粘贴 按需使用工具和技能，避免加载无用功能 合

AI 编程真正昂贵的不是某一次生成代码，而是长期运行的 Token、上下文、工具调用、重试和验收成本。程序员未来值钱的地方，不是比 AI 更快敲代码，而是能定义问题、控制成本、设计边界、验证结果，并为系统长期后果负责。

本地 AI 编码助手不是先下载最大模型，而是先用 CanIRun.ai 看硬件边界，再用 Ollama 把模型、上下文和 API 跑稳，最后用配置文件接进 VS Code、Claude Code 和 Codex。

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