Claude Code 在长项目里跑着跑着，常出现三种症状：终端提示上下文接近上限或直接拒绝请求、同一个问题回答越来越敷衍、改一个函数却把整个模块重写一遍。大多数人第一反应是换模型或加预算，但真正的瓶颈往往在 上下文被重复发送。下面按「先看预算、再谈压缩、最后切模型」的顺序讲清楚。
一、先搞清楚：一次请求到底在花什么
Claude Code 每一轮对话都不是只带你的新问题，它会把系统提示、工具定义、项目记忆文件、历史对话摘要、最近读过的文件内容一起打包发出去。所以第二轮开始，输入 Token 就是「上一轮全部内容 + 本轮新增」。这解释了为什么长会话的成本增长不是线性的。
可以先做一个粗略的预算拆解，判断钱花在哪：
- 固定开销：系统提示、工具 schema、项目说明文件。这部分每轮都发，但基本恒定。
- 累积开销：历史对话与被读入的文件片段。这是随会话长度增长的主体。
- 本轮新输入：你的指令和工具返回结果，通常占比最小。
如果你在 CCSub 后台的用量明细里看到某模型的输入 Token 远高于输出 Token（例如输入是输出的三四倍），基本可以确定：大量成本耗在把同一批上下文反复发送上，而不是模型真的「想多了」。
怎么在 CCSub 上按模型核对输入 Token
- 登录 https://ccsub.xyz，进入用量/账单明细页面。
- 按模型维度筛选，重点看输入 Token、缓存读取 Token、输出 Token 三列的比例关系。
- 对比不同时间段的同一模型：如果输入 Token 随时间线性暴涨而输出基本持平，说明是会话没有及时收口。
- 留意缓存读取量是否明显低于输入总量——缓存没命中，等于每轮都在全价重发上下文。
核对时不要只看总金额，要看比例。总金额高可能只是任务重，但输入输出比严重失衡，才是上下文治理出问题的信号。
二、/compact 与手动摘要：什么时候用哪个
Claude Code 内置的 /compact 会把当前会话压缩成一份摘要，释放上下文空间。它快、省事，但有两个前提要清楚：压缩是由模型完成的，压缩动作本身要花一次请求；压缩结果是有损的，细节会被抹掉。
/compact 适合的场景
- 当前任务还没做完，但你已经连续跑了很久的对话。
- 上下文里堆了很多「探索过程」——试错的命令、读了一半的文件、失败的路径。
- 你对接下来要做什么已经很清楚，只需要模型保留结论而不是过程。
手动摘要更适合的场景
- 任务涉及多个模块，自动压缩容易丢掉关键的接口约定或命名规范。
- 你需要跨会话继续，希望摘要内容可控、可以人工校对。
- 压缩后还要长时间开发，值得多花一点时间写清「当前进度 + 已定决策 + 待办清单」。
手动摘要的实操模板，直接写进对话里让模型确认即可：
请把当前进度整理成以下结构，不要写代码：
1. 任务目标（一句话）
2. 已确认的技术决策（列表，含原因）
3. 已修改的文件与关键改动
4. 未完成项与下一步
5. 涉及的外部约定（接口路径、字段名、环境变量名）拿到摘要后，开启新会话，把这段摘要作为第一条消息，再继续开发。这比在超长会话里硬撑要稳得多，也便宜得多。
三、把长会话拆成子任务，是最省钱的一步
压缩只是补救，拆分才是根治。Claude Code 的上下文压力通常来自「一个会话干了太多事」。可以按以下原则拆：
- 按文件边界拆：读 `src/api/` 的会话就不要顺手让它改前端组件。
- 按阶段拆：调研、设计、实现、测试各开一个会话，前一个会话只把结论带到下一个。
- 按问题拆：遇到报错先单独开一个会话定位根因，定位完再回到主会话改代码。
- 用文件传递上下文：把结论写进项目里的说明文件，而不是留在对话历史里。模型读文件是按需的，比每轮全量重发便宜。
拆分后你会发现，单个会话的上下文远达不到上限，模型输出质量也明显回升——因为干扰信息少了。
四、模型切换：谁扛大上下文，谁做短推理
CCSub 上可用的 Claude 系列模型可以通过 GET https://ccsub.xyz/v1/models 查询完整列表。落到长上下文场景，建议这样分工：
用 Claude Sonnet 4.6 承担大上下文任务
Sonnet 4.6 适合「上下文体量大、需要通读多份材料」的工作：接手一份别人写的长摘要、一次性理解多个文件的调用关系、在较长会话中保持风格一致。它的输入价格档位比 Opus 系列低，把大块上下文交给它，成本更可控。
用 Claude Opus 4.8 做短推理
Opus 4.8 更适合「上下文很短、但推理密度高」的环节：架构取舍、疑难报错的根因判断、复杂重构方案的最后定夺。这类任务输入小、输出短，即便单价更高，总花费也不夸张。
一个实用的组合是：Sonnet 4.6 负责读和写，Opus 4.8 负责判断。先用 Sonnet 把长材料压缩成结构化摘要，再把摘要交给 Opus 做决策，最后回到 Sonnet 执行改动。这样既避免了大上下文跑在高单价模型上，也避免让便宜模型做它不擅长的硬推理。
五、接入 CCSub 的三种方式
Claude Code 原生调用
设置 ANTHROPIC_BASE_URL=https://ccsub.xyz/api 和密钥（形如 sk-你的CCSub密钥），客户端会自动请求 /v1/messages 端点，无需手动拼路径。配置完成后启动 Claude Code 即可。
OpenAI 兼容调用
如果需要在自己写的脚本或其他兼容客户端里调用，使用 OPENAI_BASE_URL=https://ccsub.xyz/v1，请求 /v1/chat/completions。适合做批量摘要、上下文压缩这类辅助任务。
curl https://ccsub.xyz/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-你的CCSub密钥" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "claude-sonnet-4-6",
"messages": [{"role": "user", "content": "把以下会话记录压缩成结构化摘要..."}]
}'Codex 原生调用
Codex 使用 https://ccsub.xyz/openai 作为 base URL，协议选择 wire_api = responses，客户端会自动请求 /responses，不需要你手动指定端点。
无论哪种方式，先用 GET https://ccsub.xyz/v1/models 确认你要用的模型 ID 拼写正确，再开始跑长任务。
六、常见报错与排查
- 请求被拒、提示上下文过长：先执行
/compact，或按上文模板手动摘要后开新会话。不要靠反复重试硬撞。 - 连接失败：优先检查网络与代理设置，确认 base URL 拼写完整（Claude Code 用
https://ccsub.xyz/api，OpenAI 兼容用https://ccsub.xyz/v1，Codex 用https://ccsub.xyz/openai），三者不要混用。 - 输出质量突然变差：大概率是上下文过载，先拆分会话，再考虑换模型。
- 用量异常偏高：回到后台按模型核对输入 Token 与缓存读取量的比例，确认是否每轮都在全量重发。
- 模型不存在或调用失败：用
/v1/models核对模型 ID，注意版本后缀。
七、成本提醒与行动建议
上下文治理的收益是复利的：每减少一轮全量重发，就少付一次大额输入费。建议按这个顺序动手——
- 今天先做一次清理：把当前超长会话手动摘要收口，开新会话继续。
- 本周固化拆分习惯：按文件、按阶段开会话，结论写进项目文件。
- 接入 CCSub 并配好环境变量，用 https://ccsub.xyz 上的
/v1/models确认可用模型。 - 下周看一次用量明细，对比输入输出比例是否改善。
充值前先估算：如果你的任务是长文档通读类，优先用 Sonnet 4.6 试跑一轮，观察实际 Token 消耗再决定充多少。CCSub 后台可以随时查看按模型的用量明细，先小额度验证，再按真实消耗补。
已经把环境配好、想进一步压低长项目成本？现在就去 CCSub 创建密钥，把 ANTHROPIC_BASE_URL 指到 https://ccsub.xyz/api，用一个新会话试试手动摘要流程，效果通常当场就能感觉到。
CCSub API 调用方法
如果你使用 OpenAI 兼容客户端，把 Base URL 设置为 https://ccsub.xyz/v1，API Key 使用控制台创建的 sk-你的CCSub密钥。
export OPENAI_BASE_URL=https://ccsub.xyz/v1
export OPENAI_API_KEY=sk-你的CCSub密钥Codex 请使用原生 Responses 专用地址。先设置密钥：
export CCSUB_API_KEY=sk-你的CCSub密钥再在 ~/.codex/config.toml 配置自定义 provider：
model = "gpt-5.6-sol"
model_provider = "ccsub"
[model_providers.ccsub]
name = "CCSub"
base_url = "https://ccsub.xyz/openai"
env_key = "CCSUB_API_KEY"
wire_api = "responses"Claude Code 使用专用 Messages Base URL：
export ANTHROPIC_BASE_URL=https://ccsub.xyz/api
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=sk-你的CCSub密钥需要确认当前可用模型时，可以请求 GET https://ccsub.xyz/v1/models。正式长任务前，建议先用短请求验证 Key、余额和模型是否正常。