北京
一个开发者用两台电脑做了个对照实验：同时运行Claude Code，一台开启1M上下文，一台禁用。结果很直接——关闭1M的那台，Token消耗速度当场就降了下来。
这个实验来自宝玉（@dotey）的实测分享。方法不复杂：两台电脑、两个Claude Code账号同时启动，一台启用1M上下文，一台保持禁用。初始阶段，两台机器的Token消耗速度差异就很明显。随后，把消耗较快的那台关闭1M上下文，Token消耗速度立即出现下降。
为什么1M上下文会加速Token消耗
核心原因在于，1M上下文意味着模型每次处理请求时，都要把大量的历史对话内容纳入计算范围。上下文窗口越大，单次请求需要处理的Token数量就越多，消耗速度自然水涨船高。这个实验用同期对照的方式，把这种差异直观地呈现了出来。
值得注意的是，实验结果显示的效果是"立竿见影"的——关闭1M后消耗速度立刻下降，而不是经过一段时间才慢慢改善。这说明1M上下文对Token消耗的影响是即时的，不存在滞后累积的效应。
对日常使用者的参考价值
对于重度使用Claude Code的开发者来说，这个实验提供了一个可复现的优化思路：如果Token消耗速度过快，检查一下是否开启了1M上下文，关闭后可能立刻见效。当然，1M上下文也有其适用场景——处理超长代码库或大型文档时，更大的上下文窗口能减少手动分段的工作量。取舍的关键在于，你的使用场景是否真的需要那么大的上下文窗口。
这个双机对照实验虽然样本量不大，但胜在控制变量清晰、结论直接。对于关心Token成本的开发者，值得自己跑一遍验证。
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