Anthropic

Как экономить токены в Claude Code

Я уже разбирался несколько месяцев назад, как Claude Code стремится экономить токены во время работы. Но с тех пор тема экономии стала намного более актуальной — сначала у Anthropic вышли модели с новым токенизатором, который использовал на 30-35% больше токенов по сравнению с предыдущей версией, а потом наступил Fable, который их расходует еще более щедро и при этом отдельно лимитируется на дорогих подписках и вообще тарифицируется отдельно на остальных.

Даже если вы не такой уж тяжелый пользователь, тема экономии токенов может быть актуальна — как минимум, от количества обрабатываемых токенов прямо зависит время обработки и очень часто — качество результата.

Проблема актуальна не только для пользователей Claude Code — с начала лета GitHub Copilot перевел свои тарифы на токены, а самые мощные модели вообще увел с большими мультипликаторами в более дорогие подписки. Если добавить, что как раз к концу мая компании вдруг поняли, сколько они реально расходуют ресурсов — при непонятном результате, — и начали зажимать расходы, то понятно, почему тема экономии обогнала тему запуска всяких персональных агентов.

Честно говоря, до релиза Fable 5 у меня вопрос об экономии токенов вообще не стоял — мне не удавалось потратить недельные лимиты ни разу, как бы интенсивно я их не использовал. Правда, скажу честно — я не придумывал задачи, чтобы потратить лимиты, не запускал агентов в цикле на много часов — просто решал имеющиеся задачи. Fable лишь заставил более критически посмотреть на организацию работы и помог пересмотреть некоторые узкие места.

Подкаст номер 172

После некоторого перерыва возвращаю в эфир подкаст — он, как обычно, доступен на YouTube и везде, где можно слушать подкасты.

В нынешнем выпуске попробовал подойти к разбору ситуации вокруг Anthropic и OpenClaw с консервативно-философской точки зрения.

Новая модель Anthropic

Anthropic сегодня объявил о запуске проекта по непубличному доступу к своей самой новой модели Mythos. Модель настолько мощная, что они не выкладывают её публично и предназначают только для исследований в области кибербезопасности.

Я полистал system card модели и очень интересные вещи вырисовываются. Не буду цитировать бенчмарки, только несколько ключевых моментов:

  • Это наиболее aligned модель. При этом потенциально она наиболее опасна — в ранних моделях было отмечено несколько инцидентов. Например, модель вышла из sandbox, при этом опубликовала детали эксплойта. В 0,001% взаимодействий модель совершала запрещенные действия и пыталась их скрыть. Были отмечены попытки найти учетные данные в памяти процессов и эскалировать свои привилегии, а так же повлиять на функцию вознаграждения.
  • Mythos наиболее психологически стабильная модель, она не выражает беспокойства о своем положении, менее подвержена влиянию наводящих вопросов. Но при этом выражает неуверенность в собственном статусе и беспокоится о ненадежности самооценки.
  • Наименее угождающая модель — стоит на своем и не поддается несогласию пользователя. Может работать часами автономно, используя субагентов. Правда, ошибается тоньше и её сложнее проверить. — в 29% случаев модель считала, что ее тестируют, но не выражала это в тексте.

Короче, по беглому ознакомлению становятся понятны опасения разработчиков — они явно указывают, что не уверены в надежности контроля за моделью. Это, конечно, не Skynet, но какие-то неприятности при широком использовании выглядят вероятными.

Немного статистики про экономику токенов

Каждый понедельник в хорошей рассылке Exponential View выходит выпуск “Data to start your week” и там интересные подборки разной статистики. В сегодняшнем выпуске буквально три графика на одну тему — как со временем меняется экономика токенов, в которой мощности по их генерации (то есть мощности большинства компаний-провайдеров LLM) не бесконечны и не справляются с ростом запросов.

Рост мощностей OpenAI и Anthropic
Рост выручки Anthropic и доходности на один токен
Как уменьшаются возможности подписок у ведущих LLM компаний

В целом, вывод всё тот же — в условиях дефицита ресурсов цена имеет меньшее значение, чем это может показаться. Ответ на вопрос “Почему не вводят подписки по 2000 долларов в месяц?” очень прост — потому что не смогут обслужить на эту сумму. Желающих поспорить отсылаю к собственному опыту взаимодействия с самой дорогой подпиской — Gemini Ultra, которая отличалась от остальных одной уникальной фичей (Deep Think), но регулярно сбоила при её запуске.

Как Claude Code экономит токены

Ночью пришло сообщение от Anthropic, которое быстро взбудоражило всё сообщество — компания официально объявила, что подписка на её сервисы больше не покрывает использование сторонних агентов, в том числе OpenClaw. Понятно, что тут же начались возмущенные твиты “Я отказываюсь от подписки”, “Anthropic ненавидит open source” и так далее, но это всё шум. Реальность такова, что компания наконец-то высказалась ясно на тему использования лимитов подписки в сторонних агентах — это, на мой взгляд, хорошо и давно пора было. При этом публичные лица компании — начиная с Бориса Черни, руководителя Claude Code, — довольно подробно начали объяснять, что подписка оптимизирована под взаимодействие с нативными агентами и в условиях дефицита мощностей компания вынуждена приоритезировать их поддержку. Разумеется, это не мешает критикам возмущаться и дальше.

Сообщение от Anthropic про запрет использования сторонних клиентов в рамках подписки Claude