Claude Code: jak uniknąć kosztów i spowolnienia sesji

Jak zapobiec spowolnieniu i wysokim kosztom długiej sesji Claude Code

Długa sesja Claude Code staje się wolna i kosztowna, ponieważ każda iteracja przesyła ponownie cały kontekst, który stale rośnie. Rozwiązaniem jest utrzymywanie porządku w określonej kolejności. Uruchom /context, aby sprawdzić, co wypełnia okno kontekstowe, usuń elementy, za które płacisz przy każdym żądaniu, a następnie użyj /clear między niezwiązanymi zadaniami oraz /compact z instrukcją wewnątrz jednego długiego zadania. Pracuj w ciągłych blokach, ponieważ wygaśnięcie pamięci podręcznej promptu (prompt cache) zmienia tani odczyt w pełne ponowne przetwarzanie wszystkiego, co zostało wcześniej przekazane.

Przyczyny naliczania opłat wyjaśniono w liczniku tokenów w sesji agenta.

Zapoznaj się z /context przed wprowadzeniem jakichkolwiek zmian

Nie zgaduj, co wypełnia okno kontekstowe. Claude Code przekaże te informacje.

/context [all] wyświetla bieżące wykorzystanie kontekstu w formie kolorowej siatki wraz z sugestiami optymalizacji dla narzędzi intensywnie korzystających z kontekstu oraz informacjami o nadmiernym zużyciu pamięci; all rozwija szczegółowe zestawienie poszczególnych elementów w trybie pełnoekranowym. Wynik należy interpretować jako pięć grup:

• Prompt systemowy. Instrukcje sterujące Claude Code. Stałe dla danej sesji.
• Definicje narzędzi. Schemat każdego narzędzia, które agent może wywołać, w tym wszystkich podłączonych serwerów MCP (Model Context Protocol).
• Pliki pamięci. CLAUDE.md oraz pamięć automatyczna, ładowane przy starcie sesji.
• Pliki i wyniki narzędzi. Każdy odczytany plik oraz wszystko, co zwróciły wykonane polecenia.
• Historia wiadomości. Twoje zapytania i odpowiedzi agenta.

Pierwsze trzy elementy stanowią stały koszt, ponoszony przy każdym zapytaniu przez cały czas trwania sesji. Dwa ostatnie elementy rosną. Zredukuj stały koszt jednorazowo na początku; rosnącą część zarządzaj w sposób ciągły.

Dwa ciągi znaków informują o zapełnieniu okna:

Context exceeds the 200k-token limit by 94k tokens — run /compact or /clear to continue.
Context is 94k tokens past the 200k-token compaction window — run /compact to reduce usage.

Pierwszy oznacza twardy limit, a zapytanie zostaje odrzucone; odpowiedni błąd API (application programming interface) ma postać Prompt is too long. Drugi to okno kompresji, które może znajdować się poniżej rzeczywistego okna kontekstowego modelu w przypadku modelu o pojemności 1 miliona tokenów. Zapytania nadal kończą się powodzeniem po jego przekroczeniu, więc jest to ostrzeżenie, a nie odmowa.

W planie płatnym /usage dodaje drugą połowę, oznaczając zachowania takie jak długi kontekst lub chybienia pamięci podręcznej (cache misses) oraz przypisując niedawne użycie do poszczególnych umiejętności, subagentów i serwerów MCP. Jeśli narzędzie informuje, że limit został już wyczerpany, okno limitu, na które oczekujesz decyduje o tym, czy przycięcie kontekstu pomoże w danej chwili, czy też konieczne jest wybranie innej ścieżki pracy.

CLAUDE.md to stały podatek, więc dbaj o jego zwięzłość

Twoje CLAUDE.md jest ładowane do kontekstu przy starcie sesji i pozostaje w nim. Jeśli zawiera szczegółową procedurę wdrożeniową, te tokeny są obecne, nawet gdy poprawiasz literówkę w pliku testowym. Wytyczne Anthropic zalecają uwzględnianie tylko niezbędnych informacji i utrzymywanie pliku poniżej 200 linii.

Przenieś procedury do umiejętności (skills). Umiejętność ładuje się tylko wtedy, gdy jest wywoływana, więc przepływ pracy uruchamiany dwa razy w tygodniu nie generuje kosztów w pozostałe dni. Umiejętności mają własny budżet po kompresji: treści są reinjektowane, z limitem 5000 tokenów na umiejętność i 25 000 łącznie, przy czym najstarsze są usuwane jako pierwsze. Obcinanie zachowuje początek pliku, więc umieszczaj najważniejsze instrukcje na początku SKILL.md.

To, co przetrwa kompresję, decyduje o tym, gdzie należy umieścić instrukcję.

• Prompt systemowy i styl wyjściowy pozostają niezmienione, ponieważ nie są częścią historii wiadomości.
• CLAUDE.md z katalogu głównego projektu, nieskopowane reguły i pamięć automatyczna są reinjektowane z dysku.
• Reguła z frontmatterem paths: jest tracona do momentu ponownego odczytania pasującego pliku.
• Zagnieżdżone CLAUDE.md w podkatalogu jest tracone do momentu odczytania pliku z tego podkatalogu.
• Hooki działają nadal, ponieważ hook uruchamia się jako kod; tylko kontekst dodany wcześniej przez hook jest podsumowywany wraz z resztą konwersacji.

Dlatego reguła, od której zależy działanie, powinna znajdować się w CLAUDE.md w katalogu głównym projektu: Claude Code najpierw czyści starsze wyniki narzędzi, a następnie tworzy podsumowanie, więc instrukcje z wczesnego etapu konwersacji mogą zostać utracone. Edytuj pamięć za pomocą /memory. Claude Code przechowuje kopię załadowaną przy starcie sesji, więc przycięcie w trakcie sesji zachowuje cache promptu i nie ma zastosowania aż do następnego /clear, /compact lub restartu. Utrata kontekstu to tylko jeden z powodów, dla których reguła przestaje być przestrzegana, więc jeśli reguła jest wyraźnie widoczna w oknie, a mimo to jest ignorowana, przeanalizuj inne przyczyny przed jej przepisaniem.

/clear między zadaniami, /compact w ramach jednego zadania

Te dwie funkcje wyglądają na wymienne, ale ich koszt jest zupełnie inny.

/clear [name] rozpoczyna nową rozmowę z pustym kontekstem. Nie wysyła żadnego żądania, więc nic nie kosztuje. Przekaż nazwę, aby oznaczyć poprzednią rozmowę w selektorze /resume; /reset i /new są aliasami. Użyj tej funkcji natychmiast po przełączeniu na niezwiązane zadanie. W przeciwnym razie poprzednie zadanie będzie ponownie wysyłane i ponownie rozliczane przy każdej wiadomości nowego zadania.

/compact [instructions] zwalnia miejsce w kontekście, kontynuując tę samą rozmowę: podsumowuje dotychczasową historię i zastępuje ją podsumowaniem. Użyj tej funkcji w ramach jednego długiego zadania, gdy nadal potrzebna jest ciągłość.

Zawsze przekazuj /compact instrukcję. Samo /compact tworzy podsumowanie na podstawie domyślnego promptu, który nie wie, jaka część pracy jest nadal potrzebna. Wersja z instrukcją zachowuje tę informację:

/compact focus on the auth bug fix
/compact keep only the plan and the diff

Jeśli za każdym razem wykonujesz compact z tego samego powodu, umieść stałą instrukcję w pliku CLAUDE.md projektu, pod nagłówkiem # Compact instructions. W nowej sesji /compact wyświetla Not enough messages to compact.. Oznacza to, że rozmowa ma zbyt mało tur, aby utworzyć podsumowanie. Może się tak zdarzyć nawet przy pełnym kontekście, gdy pojedyncze duże wklejenie go wypełniło.

W tym miejscu często mylone są dwa koszty. Żądanie podsumowania współdzieli prefiks, więc odczytuje istniejącą pamięć podręczną zamiast ponownie przetwarzać historię. Większość czasu zajmuje generowanie podsumowania. Compact dużego kontekstu nadal jest dużym żądaniem, ponieważ podsumowywana rozmowa stanowi dane wejściowe. Tura po compact nie jest wolną częścią operacji. Odtwarza pamięć podręczną dla znacznie krótszego promptu.

Dostępne są dwa tańsze polecenia. /rewind wycofuje kod i rozmowę do punktu kontrolnego. W przypadku ścieżki, z której chce się całkowicie zrezygnować, jest lepsze niż compact, ponieważ skraca historię do prefiksu, który jest już zapisany w pamięci podręcznej. /recap dołącza podsumowanie jako wynik polecenia zamiast zastępować historię, dzięki czemu zapisany w pamięci podręcznej prefiks pozostaje nienaruszony.

Wielokrotne uruchamianie automatycznego compact wyświetla następujący komunikat:

Autocompact is thrashing: the context refilled to the limit...

Compact zakończył się powodzeniem, ale plik lub wynik narzędzia kilkakrotnie z rzędu ponownie wypełnił okno kontekstu, dlatego Claude Code przestał ponawiać próbę. Aby odzyskać sprawność, należy odczytać duży plik w zakresach wierszy, uruchomić /compact z ustawionym zakresem tematycznym pomijającym duży wynik, przekazać tę pracę subagentowi albo użyć /clear, jeśli wcześniejsza rozmowa nie jest już potrzebna.

Serwery MCP generują stały narzut

Każdy podłączony serwer MCP zwiększa koszt każdego żądania w ramach całej sesji. Koszt ten jest naliczany niezależnie od tego, czy narzędzie zostanie wywołane.

Claude Code ogranicza ten problem. Definicje narzędzi MCP są domyślnie odroczone, więc do kontekstu trafiają tylko nazwy narzędzi, dopóki Claude nie użyje konkretnego z nich. Uruchom /context, aby sprawdzić rzeczywisty koszt serwerów, oraz /mcp disable <name>, aby usunąć serwer, który nie będzie dzisiaj używany. Jeśli uruchamiasz własne serwery MCP na VPS, ta sama zasada ogranicza liczbę narzędzi, które powinien udostępniać jeden serwer.

Wykonuj te czynności na początku sesji. Podczas gdy definicje pozostają odroczone, podłączanie lub odłączanie serwera jedynie dopisuje informacje do konwersacji, a pamięć podręczna pozostaje aktywna. W sytuacjach, gdy definicje są ładowane do prefiksu (ponieważ wyszukiwanie narzędzi jest wyłączone, niedostępne lub znajduje się poniżej progu auto), ta sama zmiana powoduje, że każde kolejne żądanie wymusza ponowne odczytanie wszystkich danych.

Filtrowanie szczegółowych danych wyjściowych narzędzi przed wprowadzeniem ich do kontekstu

Wynik działania narzędzia staje się danymi wejściowymi, które są przesyłane ponownie w każdej kolejnej turze konwersacji. Test, który generuje 20,000 tokenów danych wyjściowych, nie jest kosztem jednorazowym: płacisz za niego ponownie w każdej turze, dopóki dane te nie opuszczą okna kontekstowego.

Filtruj dane u źródła. Zastosowanie skryptu (hook), który ogranicza wynik testu tylko do błędów przed przekazaniem go do Claude, zamienia ścianę tekstu w kilkaset tokenów – zarówno w bieżącej turze, jak i przy każdym kolejnym przesyłaniu.

npm test 2>&1 | grep -E "FAIL|Error:" | head -40

Skrypty (hooks) same w sobie nie trafiają do kontekstu, ponieważ są wykonywane jako kod. Stosuj to rozwiązanie dla każdego narzędzia, którego dane wyjściowe przekraczają długość jednego ekranu. Ta sama logika dotyczy plików o długości 3,000 linii: proś o konkretny zakres linii, ponieważ cały plik pozostaje w oknie kontekstowym po jego wczytaniu.

Określenie zakresu odczytu przez agenta i delegowanie czasochłonnych zadań

Prompt wskazujący konkretny plik oraz objaw powoduje odczytanie tego pliku przez agenta. Ogólne polecenie uporządkowania projektu skutkuje odczytaniem przez agenta wszystkich plików uznanych za istotne, a każdy z tych odczytów zajmuje miejsce w oknie kontekstu.

Deleguj zadania generujące dużą ilość danych do podagenta. Uruchomienia testów oraz przetwarzanie logów zużywają znaczną część kontekstu; podagent przechowuje te dane wyjściowe we własnym oknie i zwraca jedynie podsumowanie. Kompromis polega na tym, że podagent buduje własną pamięć podręczną, co przy pierwszym wywołaniu nie przynosi trafień, a czas życia pamięci podręcznej wynosi 5 minut, nawet w ramach subskrypcji. Delegowanie skutecznie chroni główny kontekst. Nie zawsze jednak prowadzi to do zmniejszenia całkowitej liczby tokenów.

Zegar pamięci podręcznej: praca w sesjach

Caching promptów sprawia, że ponowne przesyłanie danych staje się opłacalne. Zapisanie prefiksu kosztuje 1,25x podstawowej stawki wejściowej lub 2x przy jednogodzinnym czasie życia. Odczyt kosztuje 0,1x w przypadku Haiku 5.5, 0,05x w Opus 5.5 i Sonnet 5.5 (odpowiednio 0,20 USD i 0,10 USD za milion tokenów) oraz 0,025x w Fable 5.1 (0,25 USD za milion). Każde użycie odświeża wpis bez dodatkowych kosztów, więc zegar odlicza czas od ostatniego użycia. Te mnożniki określają strukturę rachunku, ale nie jego wysokość, dlatego należy zestawić je z rzeczywistym kosztem miliona tokenów, aby przeliczyć pełne okno kontekstowe na kwotę w dolarach.

Czas życia zależy od sposobu uwierzytelnienia, dlatego ogólne stwierdzenie, że „pamięć podręczna wygasa po pięciu minutach”, jest nieścisłe.

• W ramach subskrypcji Claude, Claude Code automatycznie żąda jednogodzinnego czasu życia.
• Po przekroczeniu limitu planu i przejściu na kredyty zużycia, użytkownik jest obciążany za to wykorzystanie, więc czas życia skraca się do pięciu minut.
• W przypadku klucza API lub dostawcy chmurowego czas ten wynosi pięć minut. Ustawienie promptCacheTtl na 1h lub ENABLE_PROMPT_CACHING_1H=1 aktywuje jednogodzinny czas życia, a FORCE_PROMPT_CACHING_5M=1 wymusza powrót do krótszego okresu.

Zalecenie dotyczące rytmu pracy pozostaje niezmienne: należy pracować w ciągłych sesjach, ponieważ przerwa w aktywności przekraczająca czas życia powoduje, że przy kolejnym zapytaniu prefiks musi zostać zapisany od nowa. Odłączona sesja Claude Code w tmux nie generuje kosztów podczas bezczynności, ale to właśnie czas bezczynności powoduje utratę rozgrzanej pamięci podręcznej.

Niektóre działania powodują utratę pamięci podręcznej w trakcie pracy: przełączanie modeli, zmiana poziomu wysiłku (effort level) w starszych modelach, włączenie trybu szybkiego, łączenie lub rozłączanie serwera MCP, odrzucenie narzędzia podczas ładowania definicji, włączanie lub wyłączanie wtyczki dodającej narzędzia, kompaktowanie, usuwanie starych obrazów przy zbyt długiej konwersacji oraz aktualizacja Claude Code. W modelach Opus 5.5, Sonnet 5.5, Haiku 5.5 i Fable 5.1 z kluczem API lub subskrypcją, zmiana poziomu wysiłku nie powoduje już utraty pamięci podręcznej. /model jest zazwyczaj zaskoczeniem, ponieważ każdy model posiada własną pamięć podręczną, więc kolejne żądanie odczytuje całą historię bez trafień w pamięci podręcznej, mimo identycznej zawartości. Ten ponowny odczyt jest rozliczany według stawek docelowego modelu jako nowy zapis w pamięci podręcznej, więc przełączenie na Fable w trakcie sesji obciąża użytkownika kosztami całej zgromadzonej historii według opublikowanych stawek zapisu w pamięci podręcznej Fable: 12,50 USD za milion tokenów przy pięciominutowym czasie życia lub 20 USD przy jednogodzinnym (stawki są identyczne dla Fable 5 i Fable 5.1).

Edycja plików, edycja CLAUDE.md, wywoływanie umiejętności i poleceń, uruchamianie /recap, przewijanie (rewinding) oraz tworzenie subagenta nie powodują utraty pamięci podręcznej. Jest ona ograniczona do jednej maszyny i jednego katalogu, więc dwie sesje w różnych katalogach nie współdzielą pamięci podręcznej. Zakres ten dotyczy interfejsu CLI, a nie konta, więc dane nie są przenoszone do aplikacji desktopowej Claude, która w systemie Linux jest osobną instalacją beta działającą obok CLI.

Aby sprawdzić, czy buforowanie działa, należy odczytać current_usage. cache_creation_input_tokens zostało zapisane według stawki zapisu do pamięci podręcznej; cache_read_input_tokens zostało obsłużone według stawki odczytu modelu, wynoszącej od 2,5% do 10% standardowej stawki wejściowej, w zależności od modelu. Wysoki stosunek odczytów do utworzeń jest pożądany. Jeśli liczba utworzeń pozostaje wysoka przez kolejne tury, oznacza to, że coś w prefiksie ulega ciągłym zmianom.

Czy większe okno kontekstowe rozwiązuje ten problem?

Częściowo. Każdy obecny model (Fable 5.1, Opus 5.5, Sonnet 5.5 oraz Haiku 5.5) obsługuje okno kontekstowe o wielkości 1 miliona tokenów, a kompresja działa w ten sam sposób przy wyższym limicie. Ekonomia rozwiązania pozostaje niezmienna, ponieważ pełny prompt jest ponownie wysyłany i rozliczany przy każdej turze. Większe okno decyduje o tym, kiedy użytkownik jest zmuszony do działania; higiena pracy decyduje o kosztach. Jeśli problemem jest wysokość rachunku, a nie limit, który plan Claude pasuje do Twojego stylu pracy określa, czy wydajesz dolary, czy limit dostępny w ramach planu.

Edycja kontekstu i compact w API to różne funkcje

Jeśli tworzysz własnego agenta na bazie Messages API, nie ma poleceń slash i trzeba zaimplementować tę funkcję samodzielnie. Należy uwzględnić tę pracę w budżecie od początku, ponieważ bezpłatne limity API nie pokryją kosztu tokenów. Nowi użytkownicy otrzymują niewielką pulę bezpłatnych kredytów do testowania API. Stały limit wskazywany przez Anthropic (50 bezpłatnych godzin dziennie na organizację na stronie z cennikiem oraz 1,550 miesięcznie w dokumentacji) dotyczy czasu działania kontenera wykonywania kodu, który jest rozliczany osobno od tokenów. Przy każdej turze ponownie wysyłana jest nieprzycięta historia i całość jest rozliczana: według stawki odczytu z pamięci podręcznej, gdy prefiks jest zapisany w pamięci podręcznej, albo według pełnej stawki za dane wejściowe lub z dodatkową opłatą za zapis do pamięci podręcznej, gdy nie jest. Wybór dostawcy określa ten sposób naliczania jeszcze przed przycięciem historii. Jeśli wybór nie został jeszcze dokonany, oblicz koszt tego samego obciążenia w obu API, zamiast porównywać podane stawki za token. Do tego celu służą dwie funkcje po stronie serwera. Nie są one jednak tą samą funkcją.

Edycja kontekstu selektywnie usuwa określoną zawartość z historii rozmowy w miarę jej wzrostu i zastępuje każdy usunięty wynik tekstem zastępczym, aby Claude wiedział, że coś zostało usunięte. Jest to funkcja beta: należy wysłać anthropic-beta: context-management-2025-06-27 i skonfigurować strategie w sekcji context_management.edits. clear_tool_uses_20250919 usuwa wyniki narzędzi, a clear_thinking_20251015 zarządza blokami rozumowania. Jej trigger ma domyślnie wartość 100,000 tokenów wejściowych, keep obejmuje 3 ostatnie użycia narzędzi, a clear_tool_inputs ma wartość false. Dzięki temu dane wejściowe pozostają, a usuwane są tylko wyniki.

Compact generuje podsumowanie i zastępuje nim pełną historię rozmowy. Dostępne są dwie funkcje beta. Compact progowy działa w ramach zwykłych żądań: należy wysłać anthropic-beta: compact-2026-01-12 i użyć typu edycji compact_20260112. Wartość progowa domyślnie wynosi {"type": "input_tokens", "value": 150000} i musi wynosić co najmniej 50,000. Compact na żądanie pozwala kodowi zdecydować, kiedy wykonać operację: należy wysłać anthropic-beta: compact-2026-09-04 z elementem najwyższego poziomu "compaction": {"type": "summarize"}. Odpowiedź zawiera wyłącznie blok podsumowania. W przeglądzie funkcji compact Anthropic zaleca używanie compact na żądanie wszędzie tam, gdzie jest dostępny.

Compact progowy ma jedną zasadę przekazywania dalej, która często niezauważalnie powoduje nieprawidłowe działanie agentów. Odpowiedź rozpoczyna się blokiem zawartości compaction zawierającym podsumowanie, po którym następuje zwykły blok tekstu. Ten blok trzeba przekazywać w kolejnych żądaniach. API usuwa wtedy każdy wcześniejszy blok zawartości. W praktyce należy dołączyć całość response.content, a nie tylko tekst. Compact na żądanie działa odwrotnie: samodzielnie usuwa się podsumowane wiadomości, umieszcza zwrócony blok na początku messages i odsyła dokładnie w postaci otrzymanej, razem z podpisem.

Dokumentacja Anthropic określa compact po stronie serwera jako podstawową strategię zarządzania kontekstem w długotrwałych rozmowach, a edycję kontekstu jako opcję zapewniającą dokładniejszą kontrolę nad usuwaną zawartością. Najpierw należy sprawdzić obsługę przez model. Wszystkie obecne modele obsługują oba rodzaje compact, w tym Haiku 5.5. Starszy claude-haiku-4-5 ich nie obsługuje, a każda strona dotycząca compact zawiera aktualną listę obsługiwanych modeli. Żadna z tych funkcji beta nie steruje własnym /compact Claude Code. Dokumentacja opisuje je jako oddzielne żądanie podsumowania wysyłane przez klienta razem z historią.

FAQ

Dlaczego sesja Claude Code staje się wolniejsza i droższa w miarę upływu czasu?

Ponieważ cała konwersacja jest przesyłana ponownie przy każdym zapytaniu, więc pytanie składające się z jednej linii w sesji otwartej przez cały dzień niesie ze sobą historię całego dnia. Prompt caching utrzymuje niskie koszty, dopóki pamięć podręczna jest aktywna: odczyt kosztuje 0.1x stawki bazowej dla Haiku 5.5, 0.05x dla Opus 5.5 i Sonnet 5.5 oraz 0.025x dla Fable 5.1. Gdy zapytanie nie trafia do pamięci podręcznej, ten sam prefiks jest zapisywany ponownie z kosztem 1.25x lub 2x w przypadku godzinnego czasu życia. Uruchom /context, aby sprawdzić, co zapełnia okno kontekstowe, i przeczytaj za co naliczane są opłaty w sesji Claude Code, aby poznać mechanizm rozliczeń.

Jaka jest różnica między /clear a /compact w Claude Code?

/clear rozpoczyna nową konwersację z pustym kontekstem. Nie wysyła żadnego żądania, więc jest bezpłatne i stanowi właściwy wybór przy przełączaniu się między niezwiązanymi zadaniami. /compact zachowuje tę samą konwersację i zastępuje historię jej podsumowaniem, dlatego jest to właściwy wybór wewnątrz jednego długiego zadania. Należy nadać mu priorytet, tak jak w /compact keep only the plan and the diff, ponieważ instrukcja decyduje o tym, co zostanie zachowane.

Jak sprawdzić, co zużywa okno kontekstowe Claude Code?

Uruchom /context lub /context all, aby uzyskać pełne zestawienie dla każdego elementu. Wyświetla ono prompt systemowy, definicje narzędzi, serwery MCP, pliki pamięci oraz historię w formie kolorowej siatki, wraz z sugestiami dotyczącymi narzędzi obciążających kontekst i nadmiernego wykorzystania pamięci. W planie płatnym /usage przypisuje również ostatnie użycie do poszczególnych umiejętności, subagentów i serwerów MCP.

Czy powinienem używać okna kontekstowego o rozmiarze 1 miliona tokenów zamiast kompresji?

Większe okno jedynie odwleka problem w czasie, zamiast go rozwiązywać. Każdy z obecnych modeli (Fable 5.1, Opus 5.5, Sonnet 5.5 oraz Haiku 5.5) obsługuje okno kontekstowe o rozmiarze 1 miliona tokenów, a kompresja działa w nich w ten sam sposób. Każde zapytanie nadal przesyła pełny prompt i nadal jest za nie naliczana opłata, więc konwersacja o rozmiarze 400 000 tokenów jest kosztowna niezależnie od tego, czy mieści się w oknie.

Jaka jest różnica między edycją kontekstu a kompresją w Claude API?

Edycja kontekstu selektywnie usuwa starą zawartość, głównie wyniki narzędzi, pozostawiając tekst zastępczy w miejscu każdego z nich, aby Claude wiedział, że zostały usunięte. Kompresja generuje podsumowanie i zastępuje nim pełną historię. Dokumentacja Anthropic określa kompresję jako główną strategię dla długotrwałych konwersacji, a edycję kontekstu pozycjonuje jako opcję o większej precyzji. Obie funkcje są w fazie beta, posiadają własne nagłówki i są niezależne od /compact w Claude Code.