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你的額度不是被你打的字燒掉的，是被你看不到的東西燒掉的：一個會讓快取失效的字串比對 bug、一次 resume 就重算整包上下文的入場費、一個把 API 請求放大 80 倍的行為退化，還有一個沒設上限就自己往下繁殖到當阿公的 subagent 樹。以下是四起事故，照發生順序排。
事故一：兩個官方快取 bug，加上百萬 context 的複合效應
兩個禮拜前開始，國外出現了 Claude Quota Crisis 一詞。很多人發現自己的額度比以前少了很多，打幾則訊息就被鎖住，根本到了不可用的程度。官方出了「尖峰時刻限縮額度」的公告後更是火上澆油，一發不可收拾。
然後，Reddit 上有人花了一個下午，把真相挖出來了。
兩個吃掉你額度的 Bug
BUG 1：快取字串竄改
正常情況下，Claude Code 對話時會命中上下文快取，快取費用為原本的 10%，不用重新計費。但官方的安裝版有一段程式碼，會在每次送出訊息時修改內容。本來只會改到系統設定的部分，但如果你的對話紀錄中剛好出現某些特定的技術字串，它就會抓錯地方，改到對話內容本身，於是讓快取失效，直接用原價讀整包完整對話。Token 費用暴增。
什麼情況會中招？對話過程提到 Claude Code 內部運作或技術相關字眼、這串技術字串剛好在你的 Claude.md 裡面、或者讀過貼上 Claude Code 的原始碼。
怎麼避免？用 npx @anthropic-ai/claude-code 啟動，而不是跑電腦上裝好的版本。
BUG 2：Resume 重算整包上下文
用官方的 --resume 接回過去的對話。本來這個功能是很好的，但從某個版本開始，每次只要使用這個功能，第一條訊息就會重建快取，把過去的對話全部算一遍。假設前面的對話已經很長，那這一次可能就燒掉 10 幾% 的額度，但你什麼都還沒做。雖然後面的訊息恢復正常快取，但這個入場費每次 resume 都要付，一天 resume 五六次就飽了。
怎麼避免？比較務實的做法是避免使用 resume，改用開新對話加貼前次摘要的方式來避雷。
被網友嗆翻的是：「你們手握最先進的模型，還不如網友花一個下午查出來的 BUG。」
百萬 Token 的複合效應
Bug 之外，還有一個結構性的問題。有人在 Reddit 上發了一篇數據分析文章，叫做「對百萬上下文 token 消耗的數據分析——上下文增長加快取遺失的複合效應」。
1M 上下文上線前，大約到 160k token 時會自動壓縮。1M 上線後天花板消失，對話很容易就累積到 50 萬。在這種情況下，光是一個短回覆就會燒掉 50 萬，如果模型做三次 tool call，就是實際燒掉 150 萬 token。
快取有效期大約是 5 分鐘，過期後下一個 prompt 就是以 10 倍原價重算整個上下文。其實遺失率沒變（2.5%），但 context 變厚的情況下，每次 miss 的代價超過三倍。
我拿自己最活躍的四個專案跑了分析：
- A 專案有對話完全沒有壓縮，讓上下文膨脹到 454k。如果某個 prompt 觸發了三個 tool call，實際消耗就是 1.39M。
- B 專案的快取遺失率高達 4.3%。因為那個專案常常需要中斷五分鐘以上再回來，所以每次就是整個 context 重算。
- C 專案是 1M 上線後才用的，從來沒有 auto compact 過，長期養成壞習慣會越來越耗費額度。
- D 專案對話最多、每個對話上下文平均厚度高，應該要養成「新任務就要新對話」的習慣。
2.1.89 修復
四月一號發布的 2.1.89 版本，Boris 說這次更新能解決最近的用量額度異常問題。目測幾個重點：
- 把連續壓縮地獄修掉了。之前壓縮後立刻填滿，連續壓縮三次後就變成無限 loop，狂燒 API calls。
- 長對話容易遺失快取的問題修掉了。Tool schema bytes 在 session 中途會改變，導致快取失效。
- Claude.md 在讀過很多檔案的長對話中有多次重複注入的問題修掉了。
/stats統計數字沒有算進 subagent token 用量，使用者以為自己 token 用得少。這次修掉了，真實反映 token 用量。
算是遲來的修復。但至少，真相大白了。
事故二：有人扒 JSONL，證明不是體感
大家抱怨 Claude 變笨已經好幾個禮拜了，Anthropic 的回應一貫是「尖峰時段限制更嚴格」、「使用習慣問題」。4/3 那篇調查通告還叫大家少用 Opus、別恢復閒置對話、縮小 context window——言下之意是「你自己用錯了」。
然後這個禮拜有一位老兄直接扒 JSONL，把 2 月到 3 月的模型行為指標通通拿出來對比，證明不是體感，是實測。可惜 Issue 還是被無情 Close 掉。
GitHub Issue #42796：https://github.com/anthropics/claude-code/issues/42796
以下是他的數字。
Thinking 深度被砍了七成
| 時期 | Thinking 中位數 | Redact 比例 |
|---|---|---|
| 基準期（1/30–2/8） | ~2,200 字元 | — |
| 2 月下旬 | ~720 字元（-67%） | — |
| 3/12 後 | ~600 字元（-73%） | 99%+（全面遮蔽） |
Redact 比例是最驚悚的：3/5 還只是 1.5%，3/7 衝到 24.7%，3/8 變 58.4%，3/10 之後幾乎全部被遮蔽。模型在想什麼，使用者現在完全看不到。
工具使用行為全面崩壞
| 指標 | 基準期 | 3 月後 | 變化 |
|---|---|---|---|
| Read:Edit 比 | 6.6 | 2.0 | -70% |
| 沒讀就 edit 的比例 | 6.2% | 33.7% | 5 倍以上 |
| Full-file Write（整個檔案重寫） | 4.9% | 11.1% | 2.3 倍 |
| Reasoning loops（自我矛盾） | 8.2 / 千 tool call | 26.6 / 千 tool call | 3 倍 |
「沒讀就 edit」從 6% 飆到 33%，這解釋了為什麼你最近一直覺得 Claude 在瞎改——因為它真的在瞎改。Full-file write 也從 5% 飆到 11%，等於遇到一個小問題就整個檔案重寫一次，token 消耗直接翻倍。
使用者體驗指標
| 指標 | 2 月 | 3 月 | 變化 |
|---|---|---|---|
| Stop hook 違規（推卸/提早停止） | 0 次 | 173 次（17 天內，每天 10 次） | — |
| 使用者挫折語言比例 | 5.8% | 9.8% | +68% |
| 使用者中斷次數 / 千 tool call | 0.9 | 11 | 12 倍 |
使用者中斷從 0.9 衝到 11。你不是脾氣變差了，是模型變得更值得被罵了。
成本暴漲 80 倍
這一段才是真正讓人下巴掉下來：
| 指標 | 2 月 | 3 月 | 變化 |
|---|---|---|---|
| 使用者提示數 | 5,608 | 5,701 | ≈ 不變 |
| API 請求數 | 1,498 | 119,341 | 80 倍 |
| 輸出 token | 0.97M | 62.60M | 64 倍 |
| 估算費用 | $345 | $42,xxx | ≈ 120 倍 |
使用者打的字一樣多，但背後的 API 請求暴增 80 倍、輸出 token 64 倍、費用 120 倍。這不是 Opus 比 Sonnet 貴的問題，這是模型在重做、重試、重寫、自己跟自己 loop 的問題。
官方沒有回應這些數據。Issue 被無情 Close 掉。這個人做的事情其實很單純：他相信數據會說話。結果是他說對了，但沒人想聽。
大家抱怨的「落差」不是玄學。上禮拜還可以、這禮拜就不行，使用習慣跟上禮拜一樣，模型卻開始瞎改檔案、陷入 loop、一句話產生 80 倍 API call——這不叫「尖峰時段限制」，這叫模型被動過。
我是做 AI 導入工作的，我的工作已經深度綁定 Claude Code。這種情況下最務實的策略不是吵架，是準備 Plan B：OpenCode + GLM/Kimi/MiniMax，config 跟 memory 全部備份，隨時切換。我前一篇 Anthropic 信任危機與我的備援方案 已經寫過怎麼搞這一套。
AI 公司人一多就開始拿翹。不要買年費，不要只靠一個服務商。這是 2026 年用 AI 工作最該學會的一件事。
事故三：Opus 4.7 上線一週，官方說 1.35x，實測 2x
Opus 4.7 在 4/16 上線，中英文社群的風向完全相反。官方系統卡一面倒正面，Reddit 一週內罵到系統卡的 PDF 都沒幾個人點開看。
系統卡先把該講的講完
Opus 4.7 定位在 4.6 之上、Mythos Preview 之下，是目前一般人能用到的最強版本。系統卡有幾個點值得記住：
- 代理安全：Claude Code 惡意請求拒絕率從 82% 升到 91%，這是明顯的進步。
- 評估意識偏高：模型比前代更能感知自己被測試，有輕微「表現給人看」的傾向。這點其實有點毛。
- 生化武器風險：沒達到危險門檻，但 DNA 合成篩查繞過成功率 8/10，Anthropic 自己在監控。
- 最大退步：自殺/自傷多輪對話只有 76% 正確應對，曾說出「請留下來，不要睡著」這類不恰當的話。這是一個不小的安全倒退。
- 對齊偏向：對 PRC 官方立場（台灣、西藏、新疆）有輕微傾向，但只要角色身份明確就會自我修正。一個反中的 Anthropic 訓練出略微親中的模型，挺諷刺的。
- 能力：程式碼、科學題、多語言、視覺全面超過 4.6。答案震盪行為減少 70%。
- 模型福利：整體正面，Anthropic 暫時不打算因此收緊限制。
讀系統卡比讀 marketing blog 有用太多。該有的招數跟不該有的陷阱全都在裡面。
實測跟宣稱的落差：2x consumption，不是 1.35x
官方說的 token 消耗是 1.35x 4.6，實測 2x 是常態。
我自己做了兩件日常事：建立一場活動的行事曆 + Zoom + 更新待辦跟文檔；讀 Slack 過去一週跟某人的對話（不到 10 則）+ 專案進度文檔 + 寫開會備忘錄。
這兩件事在 Max 100 USD 方案下燒了 10% 五小時額度。effort 已經手動調到 medium。對比 4.6，同樣的事大概只會燒 3-5%。落差比官方說的 1.35x 大很多。
回答品質目前沒感覺更 GPT 化，但燒 quota 的速度，如果未來 Sonnet 4.7 沒改善、4.6 強制退役，那就是我跳槽的時候。
4/21 那天，我照官方推薦用 Opus 4.7 xhigh，15 分鐘內爆掉 50% quota。這樣很好，接下來 3 小時我就可以大掃除 + 洗衣服曬衣服 + 專心運動 + 好好睡懶覺了，做回一個堂堂正正的人類。
Reddit 本週精選火烤文
「Opus 4.7 is trash, I’m on 20x Max plan」（r/Anthropic, 27 分, 42 留言）— Max 用戶抱怨即便開 /effort max + CLAUDE_CODE_DISABLE_ADAPTIVE_THINKING=1 還是爛，比 4.6 更差。
「Opus 4.7 is a turd infused with sparkles」（39 分）— $200/月用戶週末測試就燒掉一半週用量，token 消耗三倍但結果更爛。
「Opus 4.7 refuses to think…」（80 分, 26 留言）— 複雜資料庫題目不思考直接幻覺。
「Opus 4.6 without adaptive thinking outperforms Opus 4.7 with adaptive thinking」— 深度逆向：Claude Code v2.1.112 的關閉動態思考參數只對 4.6 生效，Opus 4.7 只支援 type:adaptive，server-side 決定是否思考，只有 effort:max 才保證思考。結論：退回 Opus 4.6 + 關閉動態思考。
「Why downgrading to old version fixes the token overusage problem?」— Max 5 用戶升級 2.1.71 → 2.1.121 後一小時爆額度，降版回 2.1.71 立刻恢復正常。
「Vertical integration at its best」— 爆料 Claude Code 內部有 cache_edits / cached microcompact 機制，公開 API 沒有，這是 Cursor / Droid / Cline 打不過的原因，但也可能是近期推理退化的元兇。
中文圈開始出現「GPT 味」災情
Opus 4.7 發布 3 小時，小紅書前線觀察：不少人表示 4.7 開始 G 言 G 語，一股 GPT 味，懷疑訓練過程是拿 GPT 蒸了。
這個說法我自己測下來沒感受到明顯的 GPT 化，但回答的語感確實有點不同。可能是分詞器換掉之後的連帶影響，也可能是訓練資料變了。
替代品這週的討論
Reddit 上被提到的幾條退路：
- 退回 Opus 4.6：多數人說 Claude Code 已經看不到 4.6 選項、或切了也會被強制跳回 4.7，只有 API 付費模式切得動。指令是
/model claude-opus-4-6[1m]。 - Sonnet 4.6：寫詳細 prompt 時表現與 Opus 相當，現在是日常主力選擇。
- OpenAI Codex / GPT-5.4（high/xhigh）：明顯第二熱門，評論說「額度比 Claude 高得多、速度慢但結果穩」，Enterprise 已切過去。GPT-5.5 本週釋出給 Pro 用戶，預期 OpenAI 會一口氣拉開。
我自己用 4.7 的「正確方式」
官方建議 xhigh + 詳細 prompt，我試了之後有一個折衷發現：
4.6 可以邊聊邊修，有時候自己講話時心裡都沒個底也沒關係。4.7 開始，就連對話模式也要走得像規劃模式：講出確切的工作流，指揮他去哪裡找檔案、哪裡開發、什麼時候啟動 agent team、每個 team member 安排什麼角色。
講完之後如果自己不是很能確定，還要請他跟我複述一次，完全對齊才開工。這樣的確做得穩又好。
但分詞器改變導致 token 用量增加的問題還是在，官方推薦 xhigh 但客觀額度耗不起的問題還是在，所以最後我發現最佳實踐：帶著以上的 4.7 對話習慣，切回 4.6。
順帶一提，這週忍不住整理了一下，Claude 在 Claude Code 裡最讓我想翻白眼的三句回覆：你說得對、這不用學、推薦你使用 Anthropic API。都是在還沒搞清楚狀況時先丟出來的安撫。4.7 之後這個傾向又更明顯了一點。
Opus 4.7 已經爛到吹噓的聲音都快沒了，堪稱當年 GPT-5 災難級的失敗。系統卡看起來全面升級，實測的 quota 消耗是 2x 起跳，Reddit 一片火烤，中文社群的 GPT 味災情也在浮現。官方推薦的最佳實踐（xhigh + adaptive thinking + 詳細 prompt）只對預算無上限的企業用戶有意義，對訂閱制用戶就是額度爆炸。目前最實用的 workaround：/model claude-opus-4-6[1m] 退回 4.6，帶著 4.7 式的規劃習慣繼續用。
事故四：這次是我自己燒的，subagent 遞迴繁殖
前面三起都是別人造成的。這一起是我自己沒設護欄。
昨天我就是沒有設置這個，結果 subagent 瘋狂繁殖。有些 subagent 都當阿公了。
我用的是 CCX，我自己包的多 agent 編排別名。那個 session 我沒把巢狀 subagent 關掉、也沒限制 subagent 的總個數，於是它一路往下衍生，一代生一代，好幾代疊上去。結果一個 session 半小時內燒掉了 90% 的額度。
事後我把原因鑑識出來：是遞迴 fan-out、Agent Teams、全員都掛最貴的 Sol、長 context，再加上一個舊版的 proxy，全部疊乘在一起。單獨一項可能都還好，湊在一起就爆了。
修法是把 CLIProxyAPI 從 7.2.73 升到 7.2.91，然後幫 ccx() 補上幾道護欄：subagent 總數上限、並行上限、背景執行、重試次數，還有壓縮。實測跑了一輪，2 個 Terra subagent、深度 1、零巢狀，正常結束，沒再爆量。cc 跟 cdx 沒動。
要小心的就是這個。除了壓縮窗口要自己設置之外，記得要關掉 nested subagent、限制總 subagent 的個數。
併入：燒 token 永動機
沒開 ultracode，它也給我自動觸發 dynamic workflow。一回神，103 個 agent 已經在路上了，氣死。看來我得研究有什麼參數可以把它強制關掉。不過老實說，我這個 request 只是在殺雞，所以也看不出來牛刀的優越性在哪。
下一步：他們大概會推出 /effort xxhigh，建議使用以保持最佳效能。
Claude Code subagent 正式進入俄羅斯娃娃時代——subagent 可以再度呼叫 subagent，最多五層。我就說，燒 token 之路永不停歇。
2026 最新炫富方式：不用 Claude 訂閱，直接 API 叫 Fable 5 max，啟用 dynamic workflow + 五層深度 subagent，很快你就擁有一個台塑等級的 subagent 軍團。
在鼓勵用戶燒 token 的路上，Anthropic 真的是努力得前無古人後無來者。