🔎 Куда ушли токены в Claude Code — сегодня
2026-06-30 · хаб A-2022BAYAREA · источник: 137 сессий из ~/.claude/projects/*.jsonl (реальные usage-логи)
320.0M
всего токенов за день
231.4M · 72%
👤 твоя ЖИВАЯ работа
88.6M · 28%
🤖 ФОНОВЫЕ сервисы
60.5M · 19%
⚠️ 2 сторожа-цикла
85% объёма — дешёвый cache_read. Но фон = 77 запусков, каждый заново грузит весь контекст.
Фоновые пожиратели (по сервисам)
| Сервис | Запусков | Токены | % | |
|---|
| 🤖 robot-inbox (проверка машинной шины) | 18× | 39.7M | 12.4% | |
| 🛡️ bus-wipe-guard (сторож шины) | 59×! | 20.8M | 6.5% | |
| 🎙️ voice-triage | 2× | 7.2M | 2.2% | |
| 🧹 vault-janitor-nightly | 1× | 4.5M | 1.4% | |
| ☕ coach-morning | 1× | 3.3M | 1.0% | |
| 📥 claudeai-sync-daily | 1× | 2.7M | 0.9% | |
| 🔌 connector-health-daily | 1× | 2.7M | 0.8% | |
| 📨 alpha-to-tg | 1× | 1.9M | 0.6% | |
| + ещё ~9 разовых ночных задач (tg-leads, hanging-tasks, gmail-digest, brain-health, arch-red-alert, tg-watchdog…) по 0.7–1.2M каждая |
🎯 Корень проблемы (5 почему)
ПРОБЛЕМА: 28% всех токенов жгут фоновые роботы, хотя «работы» у них почти нет.
КОРЕНЬ: два сторожа — robot-inbox (18×/день) и bus-wipe-guard (59×/день) — это полноценные запуски claude -p. Каждый «глянуть, нет ли чего» заново холодно грузит весь контекст (CLAUDE.md ~40KB + MEMORY.md + список скиллов + схемы MCP) ещё ДО того, как что-то проверить. 77 проверок × полный контекст = ~60M токенов почти впустую.
⚠️ Это нарушает твоё же правило [[llm-free-transport-dumb-detector-first]]: «никакого always-on LLM-слушателя; детект = тупой Python на 0 токенов, LLM будим только на реальное попадание». Сейчас эти два сторожа будят LLM, чтобы просто спросить «есть что?».
🔧 Лечение (AK-47, закрывает класс)
| ДО (сейчас) | ПОСЛЕ (фикс) |
|---|
| bus-wipe-guard | 59 LLM-запусков/день, 20.8M ток. | тупой Python-чек (0 ток.), будит LLM только если шина реально пуста/битая → ~0.3M/день |
| robot-inbox | 18 LLM-запусков/день, 39.7M ток. | Python читает шину; LLM только если ЕСТЬ новое сообщение → экономия ~80% |
| частота | каждые ~15–20 мин круглосуточно | детектор может чаще (бесплатно), LLM — только по факту |
Потенциальная экономия: ~55–60M токенов/день (≈18% всего расхода), без потери ни одной функции — роботы продолжают будить тебя на реальные события, просто перестают жечь токены на холостые проверки.
Сборка: парсинг usage из jsonl-логов сессий · фон vs интерактив разделён по тегу <scheduled-task> и первому промпту · 0 внешних вызовов.