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實測四個 Claude Code 省 token 工具：判定表、檢查清單與來源

閱讀約 11 分鐘

TL;DR

  • 四個工具各自作用在 Claude Code 帳單的不同部分：graphify 管讀進去的內容，rtk 管 shell 輸出，Superpowers 管歷史紀錄與模型選擇，caveman 管 agent 寫出來的內容。請依它們所碰到的那一塊有多大來排名，而不是看 README 上的百分比。
  • 真正能改變帳單的只有 Superpowers：每個任務用全新的 subagent，並選用夠用的最弱模型，這會改變讀了什麼、由誰來讀。代價是每個任務都要過一道關卡，連很小的任務也不例外。
  • graphify 排第二：它在本機用 tree-sitter 建圖，LLM 額度為 0，在我們自己的語料上，每次查詢的 token 比單純整份讀取少 91.8x。
  • rtk 只壓縮 Bash hook 看得到的那一塊。JetBrains 測得模型讀到的內容中只有 19.7% 可壓縮，帳單上限約 3%，端到端測試中每個任務反而多了 +7.6%。
  • caveman 宣稱 65%，在 agent 任務上實測只減少 8.5% 的輸出 token。Claude Code 內建同樣概念的 Concise 輸出風格。
  • 大家常引用的兩個數字，節省 11.6M token 與每任務 +7.6%，量的是不同的東西：一個是 bash 輸出的位元組數，一個是完成一項任務的成本。

測量結果告訴我們什麼

先看全貌。rtk 自己的 savings 文件畫出一個 session 讀取內容的樹狀圖，標明 bash 輸出是代理唯一會過濾的部分，然後直白地說：「A command showing 90% fewer output bytes does not make your session 90% cheaper」s3。JetBrains 重播了 83 個基準 session、190 萬字元的工具輸出，並分成三塊：rtk 能壓縮的 shell 輸出 373,339 (19.7%)，rtk 沒有規則的 shell 輸出 879,326 (46.3%)，不經過 rtk 的檔案讀取與搜尋工具 646,613 (34.0%) s1。Read 和 Grep 從不經過 Bash hook。caveman 的 README 從另一端得到相同結論：帳單中較大的那一半通常是讀取 s7。

graphify。 這個 repo 建立於 2026-04-03，2026-09-02 時有 113,946 顆星、11,078 個 fork，最新版本 v0.9.53，Python，Apache-2.0 s5。README 的基準列寫著「Graph build | LLM credits | 0」：程式碼在本機用 tree-sitter 解析，涵蓋約 40 種語言，社群用 Leiden 切分，沒有任何東西離開你的機器 s5。作者在 r/ClaudeAI 的貼文表示 2.5 個月內達到 73k 顆星與 2.2M 次下載 s10。我們用 graphify benchmark 跑一個 1,701,550 字的專案（單純整份讀取約 2,268,733 token），建出 34,031 個節點與 56,865 條邊，平均每次查詢約 24,702 token，也就是每次查詢的 token 少 91.8x；依問題而異，從「what is the main entry point」的 679.1x 到「what connects the data layer to the api」的 34.0x s5。91.8x 是對照單純整份讀取得出的，而沒人會刻意這樣做；此外程式碼一變，圖就會過時，可選的語意分析階段則是唯一要花模型呼叫費用的步驟。

rtk。 建立於 2026-01-22，2026-09-02 時有 78,326 顆星、4,942 個 fork，版本 v0.47.0，Rust，Apache-2.0，「100+ supported commands, <10ms overhead」s4。發布文宣稱「cargo test: 155 lines → 3 lines (-98%)」、「git status: 119 chars → 28 chars (-76%)」以及「Total over 2 weeks: 10.2M tokens saved (89.2%)」s9。在我們的機器上，rtk 0.42.3 回報 25599 個指令、節省 11.6M token (41.6%)，By Command 表格最上面是 find、read 和 grep s4。JetBrains 照 rtk init -g 安裝的原樣使用 rtk v0.43.0，搭配 Claude Code 2.1.201 與 claude-sonnet-5，把 86 個任務各跑兩次。只有三分之一的 shell 指令是 rtk 能改寫的（1,056 個指令中，可改寫 349、無規則 525、略過 182）。就算把所有可壓縮的輸出壓掉 70%，總節省也頂多約為帳單的 3%；實測結果是每個任務貴了 +7.6%，在高 effort 下沒有差異 s1。README 現在也承認這一點：「RTK cuts up to 90% of the bash output your agent reads. That is what RTK measures, and it is not the same as cutting your bill by 90%」，而且回報的數量是以 bytes / 4 估算的 s4。

Superpowers。 建立於 2025-10-09，2026-09-02 時有 280,792 顆星、25,164 個 fork，版本 v6.3.0，共十四個 skill，MIT，只要一行安裝指令：/plugin install superpowers@claude-plugins-official s6。brainstorming skill 一開始就是一道硬性關卡：在明確的意圖獲得核准之前，不寫程式碼、不建骨架、不用實作 skill；有三條路徑（spike、bounded、architectural），規則是「When in doubt between two paths, take the heavier one」s12。writing-plans 假設工程師完全沒有背景知識，並把工作切成「Each step is one action (2-5 minutes)」的步驟 s13。subagent-driven-development 讓每個任務拿到全新的 subagent，它只收到該任務的上下文，絕不會看到 session 歷史，每個任務後都有一次審查，最後還有對整個分支的全面審查。它的模型章節寫著「Use the least powerful model that can handle each role to conserve cost」，並警告若省略 model 就會繼承 session 的模型，還明言「Turn count beats token price」。每個任務最多五輪：第 1 到 3 輪繼續使用同一個實作者，第 4 輪換上更強模型的新實作者，第 5 輪由 orchestrator 自己裁決 s14。全程沒有任何壓縮：省下來的錢來自少讀歷史，以及機械性步驟改用較小的模型。完整的逐項介紹在我們先前的影片裡 s11。

caveman。 建立於 2026-04-04，2026-09-02 時有 102,548 顆星、5,967 個 fork，版本 bin-v1.1.5，Go；skill 採 MIT，proxy runtime 採 BSL-1.1 s7。它自己的表格用 Claude API 跑十個 prompt，平均輸出 token 未使用時為 1214、使用後為 294，減少 65%，最好 87%，最差 22% s7。README 的 IMPORTANT 區塊很誠實：這個 skill 只縮短輸出，輸入與推理 token 不變，而且規則每一輪大約要花 1 到 1.5k 輸入 token，所以整個 session 的節省會低於圖表上的數字 s7。JetBrains 在 Claude Code 2.1.200、claude-sonnet-5、effort low 下跑了 82 組配對任務，花費約 USD 106：「Advertised saving: 65%. Measured saving: 8.5%」，輸出 token 從 592k 降到 542k，沒有偵測到品質下降（sign test p = 0.82），建議是「use it if you like it」s2。Claude Code 內建的 Concise 風格做的是同一件事：「Claude leads with the result, skips preamble and narration, and keeps responses short by default」，需要 v2.1.237 或更新版本，透過 /config 選擇，並以 outputStyle 存在 .claude/settings.local.json。風格只套用在主對話；subagent 跑的是它自己的 system prompt s8。

判定表

工具 帳單中的哪一塊 宣稱 實測 影響
Superpowers 歷史紀錄 + 每個任務的模型 沒有數字 每個任務全新上下文，每個角色用最弱的可用模型 帳單本身
graphify 讀進去的內容 建圖 0 LLM 額度 相較單純讀取，每次查詢 token 少 91.8x（我們的測試） 帳單中讀取的部分
rtk 可壓縮的 shell 輸出 指令上 60-90% 19.7% 可壓縮，上限約 3%，每任務 +7.6% (JetBrains) 邊際
caveman / Concise agent 寫出來的內容 65% 輸出 token 8.5% (JetBrains) 邊際

週一要做的事

  • 打開你最近一次的長 session，數一數輸入花在哪裡：Read 和 Grep 占多少、shell 輸出占多少、重播的歷史占多少。在安裝任何東西之前，先把每個工具放到對應的那一塊。
  • 用 /plugin install superpowers@claude-plugins-official 安裝 Superpowers，並讓一個真實功能走完 brainstorming、writing-plans 和 subagent-driven-development。觀察 orchestrator 的上下文用量表是否維持平穩。
  • 為你派出的每個 subagent 明確指定模型。省略 model 會繼承 session 的模型，機械性的工作就得付 orchestrator 等級的價錢。
  • 在你最大的 repo 上執行 /graphify .，再跑 graphify benchmark，把每次查詢的成本和它印出的單純語料大小做比較。程式碼變動後記得重建圖。
  • 如果你已經在用 rtk，把 rtk gain 當成 shell 輸出的位元組數來讀，而不是金額。搭配 JetBrains 的拆分一起看：不論 find、read 和 grep 省了多少，Read 和 Grep 工具從來沒有經過 hook。
  • 在加 caveman 之前，先透過 /config 切到 Concise 輸出風格；它隨 Claude Code 內建，而且不會每一輪多花 skill 規則的成本。
  • 自己保留一份測量：同一組任務，每次變更前後的每任務成本，而不是單一指令的位元組數。

延伸閱讀

  • JetBrains 完整的 rtk 方法論，含 83 個 session 重播與 1,056 個指令的拆分，是衡量任何 shell proxy 的參考 s1。
  • caveman 的基準測試說明了 82 組配對任務加上 sign test 如何把 65% 的圖表變成輸出 token 的 8.5% s2。
  • rtk 的 savings-explained 頁面是目前最清楚的「一個 session 實際讀了什麼」的樹狀圖；在相信任何「tokens saved」計數器之前先讀它 s3。
  • graphify README 的基準章節記載了 0 額度的建圖，以及語意分析階段，那是唯一要花模型呼叫費用的步驟 s5。
  • Superpowers 的模型選擇章節，包含「Turn count beats token price」與五輪上限，是最值得抄進你自己 agent 定義的部分 s14。
  • brainstorming 的硬性關卡與三條路徑，展示了流程如何隨任務大小調整，以及它在小到不值得的修正上也會觸發的情況 s12。
  • Claude Code 文件中的輸出風格：Concise 風格、v2.1.237 的版本門檻，以及 subagent 為何會忽略它 s8。

來源

FAQ

為什麼 rtk 顯示節省了 11.6M token，卻幾乎沒改變帳單？

這個計數器量的是經過 hook 的指令的 shell 輸出位元組數除以 4。Read 和 Grep 工具呼叫、system prompt 與重播的歷史都不會經過它，而 JetBrains 發現模型讀到的內容中只有 19.7% 能這樣壓縮。

Superpowers 有壓縮任何東西嗎？

沒有。它讓每個任務用只帶有該任務上下文的全新 subagent 來少讀，並為每個角色指派能勝任的最弱模型來少付錢。代價是每個任務都要過一道關卡。

值得安裝 caveman 嗎？

JetBrains 沒有發現品質損失，輸出 token 減少 8.5%，所以喜歡這種風格就用。Claude Code v2.1.237 或更新版本的 Concise 輸出風格能達到同樣的效果，而不用每一輪多花 skill 規則的 1 到 1.5k 輸入 token。

graphify 什麼時候就不划算了？

當圖已經過時，或問題需要語意分析階段時，那一步確實要花模型呼叫費用。91.8x 是拿一次查詢對比讀取整份語料，所以較小的 repo 差距也會比較小。