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title: "Token 预算管理 - 上下文窗口动态计算"
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description: "从源码角度揭示 Claude Code token 预算管理：200K 上下文窗口的动态计算、截断机制、缓存优化和自动压缩的完整链路。"
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keywords: ["Token 预算", "上下文窗口", "token 计算", "截断机制", "缓存优化"]
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{/* 本章目标：从源码角度揭示 token 预算的动态计算、截断机制、缓存优化和自动压缩的完整链路 */}
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## 上下文窗口：200K 不是全部
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Claude Code 的默认上下文窗口为 200K tokens（`MODEL_CONTEXT_WINDOW_DEFAULT = 200_000`），但实际可用于对话的空间远小于此：
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上下文窗口（200K）
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├── 系统提示词（~15-25K，缓存后成本低）
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├── 工具定义（~10-20K，含 MCP 工具）
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├── 用户上下文（CLAUDE.md、git status 等）
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├── 输出预留（maxOutputTokens）
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│ ├── 默认上限：64K
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│ ├── 实际默认：8K（slot-reservation 优化）
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│ └── 触顶自动升级：一次 64K 重试
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└── 剩余：对话历史空间（随对话增长）
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```
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`getContextWindowForModel()`（`src/utils/context.ts:51`）按 5 级优先级解析窗口大小：
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1. `CLAUDE_CODE_MAX_CONTEXT_TOKENS` 环境变量覆盖
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2. 模型名含 `[1m]` 后缀 → 1M tokens
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3. `getModelCapability(model).max_input_tokens`
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4. 1M beta header + 支持的模型（claude-sonnet-4, opus-4-6）
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5. 兜底：200K
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**有效上下文** = 窗口大小 - min(maxOutputTokens, 20K)，因为压缩摘要需要预留输出空间。
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## Token 计数：近似 vs 精确
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系统使用两级 token 计数策略：
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### 近似估算（毫秒级）
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```typescript
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// src/services/tokenEstimation.ts
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function roughTokenCountEstimation(content: string, bytesPerToken = 4): number {
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return Math.round(content.length / bytesPerToken)
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}
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```
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对不同内容类型有特殊处理：
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- **JSON/JSONL**：`bytesPerToken = 2`（密集的 `{`, `:`, `,` 符号，每个仅 1-2 token）
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- **图片/文档**：固定 2000 tokens（基于 2000×2000px 上限的保守估计）
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- **thinking block**：按实际文本长度 / 4
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- **tool_use**：序列化 `name + JSON.stringify(input)` 后 / 4
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### 精确计数（API 调用）
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使用 Anthropic 的 `beta.messages.countTokens` 端点。在不同 provider 上有不同路径：
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| Provider | 方法 |
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|----------|------|
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| Anthropic 直连 | `anthropic.beta.messages.countTokens()` |
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| AWS Bedrock | `@aws-sdk/client-bedrock-runtime` 的 `CountTokensCommand` |
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| Google Vertex | Anthropic SDK + beta 过滤 |
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| 兜底（Bedrock 不支持） | 用 Haiku 发送 `max_tokens=1` 的请求，读取 `usage.input_tokens` |
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精确计数在关键决策点使用（压缩前后对比、warning 判断），近似估算在热路径使用（每轮循环的 shouldAutoCompact 检查）。
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### 3P Provider 的 Token 计数差异
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不同 Provider 的精确 token 计数实现方式不同，部分 provider 甚至不支持精确计数：
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| Provider | 计数方式 | 注意事项 |
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|----------|---------|---------|
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| **Anthropic 直连** | `anthropic.beta.messages.countTokens()` | 标准 API，最准确 |
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| **AWS Bedrock** | `CountTokensCommand` | 需要动态加载 279KB AWS SDK |
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| **Google Vertex** | Anthropic SDK + beta 过滤 | 需要特定 beta headers |
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| **OpenAI 兼容层** | 无精确计数 | **退回到近似估算** |
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| **Gemini 兼容层** | 无精确计数 | **退回到近似估算** |
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| **Bedrock 不支持时** | 用 Haiku 发送 `max_tokens=1` 请求 | 读取 `usage.input_tokens` |
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OpenAI 和 Gemini 兼容层**不支持精确 token 计数**，系统会退回到近似估算。这会影响：
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- **自动压缩触发时机**：可能略有偏差
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- **压缩前后 token 对比**：仅为估算值，非精确
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- **Warning/Error 阈值判断**：基于估算而非精确计数
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```typescript
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// src/services/tokenEstimation.ts - 近似估算函数
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function roughTokenCountEstimation(content: string, bytesPerToken = 4): number {
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return Math.round(content.length / bytesPerToken)
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}
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```
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源码路径：`src/services/tokenEstimation.ts`
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## 自动压缩的触发阈值
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```
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src/services/compact/autoCompact.ts — 核心阈值
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```
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| 常量 | 值 | 含义 |
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|------|----|------|
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| `AUTOCOMPACT_BUFFER_TOKENS` | 13,000 | 窗口减去此值 = 自动压缩触发点 |
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| `WARNING_THRESHOLD_BUFFER_TOKENS` | 20,000 | 在触发点 + 20K 处显示警告 |
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| `ERROR_THRESHOLD_BUFFER_TOKENS` | 20,000 | 在触发点 + 20K 处显示错误 |
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| `MANUAL_COMPACT_BUFFER_TOKENS` | 3,000 | 手动 /compact 的阻塞上限 |
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| `MAX_CONSECUTIVE_AUTOCOMPACT_FAILURES` | 3 | 连续失败 3 次后停止尝试 |
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以 200K 窗口为例：
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- **~167K**：warning 闪烁，用户看到建议压缩的提示
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- **~180K**：自动压缩触发（200K - 20K 输出预留 = 180K 有效，再 - 13K buffer）
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- **~197K**：达到 blocking limit，新消息被阻止
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`shouldAutoCompact()` 有多个逃逸条件：
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- `compact` / `session_memory` 来源的查询永不触发（防递归死锁）
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- `DISABLE_COMPACT` / `DISABLE_AUTO_COMPACT` 环境变量
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- 用户配置 `autoCompactEnabled = false`
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- Context Collapse 模式激活时抑制（collapse 自己管理上下文）
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- Reactive Compact 实验模式下抑制主动压缩
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- 超过连续失败上限（circuit breaker）
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## Micro-Compact：工具结果的渐进式压缩
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在触发全量压缩之前，系统先尝试 **micro-compact**——只压缩旧的工具调用结果：
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可压缩工具列表（COMPACTABLE_TOOLS）：
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FileRead, Bash, Grep, Glob, WebSearch, WebFetch, FileEdit, FileWrite
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策略基于时间：
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- 超过一定时间（由 `timeBasedMCConfig` 控制）的工具结果被替换为简短占位符
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- 图片/文档结果替换为 `[image]` / `[document]` 文本
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- 每次替换释放 tokens，可能推迟全量压缩
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工具本身也有 `maxResultSizeChars`（通常 100K）硬限制，超长结果在写入消息前就被截断。
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## 全量压缩的完整流程
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```
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autoCompactIfNeeded() / compactConversation()
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↓
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1. 执行 PreCompact hooks（外部可注入自定义指令）
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↓
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2. 尝试 Session Memory 压缩（更轻量，优先尝试）
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↓
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3. Session Memory 失败 → 全量压缩
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a. 图片/文档从消息中剥离（替换为 [image]/[document]）
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b. skill_discovery/skill_listing 附件剥离（压缩后会重新注入）
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c. 通过 forked agent 发送摘要请求（复用主线程的 prompt cache）
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d. 如果摘要请求本身触发 prompt-too-long → truncateHeadForPTLRetry()
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从最老的 API 轮次开始删除，重试最多 3 次
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↓
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4. 压缩成功后重建上下文：
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- compactBoundaryMarker（记录压缩类型、前 token 数等）
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- 摘要消息（不可见的 user 消息）
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- 最近 5 个文件的重新读取（POST_COMPACT_TOKEN_BUDGET = 50K）
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- plan 文件附件（如果有）
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- plan mode 指令（如果在计划模式中）
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- 已调用的 skill 内容（每 skill ≤5K，总计 ≤25K）
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- deferred tools / agent listing / MCP 指令的增量重新注入
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- SessionStart hooks 重新执行
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- PostCompact hooks 执行
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↓
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5. 更新缓存基线，防止被误判为 cache break
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### Prompt Cache Sharing
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压缩 API 调用是整个会话中最昂贵的操作之一。系统通过 `runForkedAgent` 复用主线程的缓存前缀（system prompt + tools + context messages），将缓存命中率从 2% 提升到接近 100%。这个优化单独节省了舰队级约 0.76% 的 `cache_creation` tokens。
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## 输出 Token 的 Slot 优化
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一个经常被忽视的优化：**maxOutputTokens 的动态调整**。
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```typescript
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// src/services/api/claude.ts — getMaxOutputTokensForModel()
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const defaultTokens = isMaxTokensCapEnabled()
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? Math.min(maxOutputTokens.default, 8_000) // 默认降到 8K
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: maxOutputTokens.default // 原始默认 32K/64K
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为什么？因为 API 的 slot 机制按 `max_tokens` 预留推理容量。BQ p99 输出仅 4,911 tokens，32K 默认值浪费了 8-16 倍的 slot 容量。降到 8K 后，不到 1% 的请求被截断——这些请求会自动获得一次 64K 的 clean retry。
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这个优化对 token 预算的影响是间接的：更多的 slot 容量意味着更少的排队延迟，间接减少了超时和重试。
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## Partial Compact：选择性地压缩
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除了全量压缩，用户还可以在消息历史中选择某个位置，只压缩该位置之前或之后的内容：
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- **`up_to` 方向**：压缩选中消息之前的内容，保留最近的对话
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- **`from` 方向**：压缩选中消息之后的内容，保留早期的对话
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`from` 方向保留 prompt cache（前缀不变），`up_to` 方向则破坏 cache（摘要插在保留内容之前）。
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两种方向的 PTL（prompt-too-long）重试策略相同：从最老的 API 轮次开始删除，确保至少保留一组消息供摘要。
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