3 comandos nativos para gastar menos token no Claude Code

Se os tokens estão acabando rápido demais, mesmo quando parece que você não está usando tanto o Claude Code assim, o problema provavelmente não é a quantidade de uso, e sim a forma como o consumo está acontecendo por trás. Dá para resolver isso sem usar menos a ferramenta, sem migrar para um modelo inferior e sem pagar por um plano mais caro, usando três comandos que já vêm instalados no próprio Claude Code.

Por que o token acaba tão rápido

Toda vez que você manda uma mensagem, o Claude Code não lê só aquela mensagem, ele carrega junto tudo que está naquela conversa. Isso inclui cada MCP instalado (os conectores que ligam a ferramenta a outros serviços, como Gmail ou Supabase), o arquivo de instruções do projeto (o CLAUDE.md) e todo o histórico já trocado. Cada uma dessas coisas custa token em toda mensagem enviada, sem exceção.

É como deixar a luzinha de standby da TV acesa depois de desligá-la: você não está usando, mas ainda assim está gastando energia no fim do mês. Um MCP instalado que não é mais usado não faz nada por você, mas é carregado e cobrado em cada mensagem. O problema não é usar demais o Claude Code, é o que fica ligado à toa nos bastidores.

/doctor: o checkup completo

Esse comando faz um checkup na instalação inteira, examinando skills, MCPs, arquivos de contexto e o CLAUDE.md de cada projeto, apontando onde existe desperdício.

O CLAUDE.md é um manual do projeto, útil para guardar preferências e regras que o modelo deve seguir. O problema é que, sem cuidado, esse arquivo vai inchando com o tempo, e tudo que está escrito ali é lido e cobrado em toda sessão. O /doctor aponta exatamente esse tipo de excesso: um CLAUDE.md grande demais, skills e MCPs instalados um dia, testados e nunca mais usados.

Rodando o comando, ele pode apontar, por exemplo, um conjunto de skills nunca utilizadas e um plugin esquecido, estimando quantos tokens de contexto seriam economizados por sessão só desativando o que está parado. Mesmo parecendo pouco numa única sessão, multiplicado pelo uso diário em várias sessões novas, isso se acumula rápido.

O comando não apaga nada sozinho, ele pergunta o que fazer: limpar tudo de uma vez (a opção recomendada), escolher item por item, ou manter tudo como está. Vale pedir para ele listar detalhadamente o que foi encontrado antes de decidir o que remover, em vez de excluir tudo de uma vez sem entender o que é cada coisa. O ideal é rodar esse checkup pelo menos uma vez por mês, porque é fácil acumular esse tipo de resíduo sem perceber.

/context: o raio-x do consumo

Encontrar o desperdício é só metade do trabalho, também é preciso entender o tamanho do problema. O /context mostra exatamente isso: tudo que está consumindo token na sessão atual, discriminado por categoria, como prompt de sistema, ferramentas, agentes, arquivos de memória e skills.

É comum uma sessão mostrar milhares de tokens gastos com skills mesmo sem ter usado nenhuma delas até aquele momento, enquanto o total de tokens realmente usados nas mensagens trocadas é bem menor que o total geral consumido pela sessão. A diferença entre esses dois números é exatamente o contexto carregado de qualquer jeito, independente do uso.

Rodar /context de tempos em tempos mostra o que está pesando naquela sessão específica, e complementa bem o /doctor, que ajuda a agir sobre o que foi identificado.

/statusline: acompanhamento em tempo real

Rodar /context manualmente é só uma foto do momento. Para acompanhar isso continuamente, sem precisar lembrar de rodar comando nenhum, existe o /statusline, uma barra fixa no rodapé do Claude Code mostrando em tempo real informações como modelo ativo, consumo da janela de contexto e quanto já foi usado do plano contratado.

É como o painel de um carro: trabalhar sem essa barra é dirigir sem saber quanto de combustível resta, só descobrindo quando o tanque já zerou. Ao configurar, dá para pedir explicitamente quais informações devem aparecer e em que formato, por exemplo:

• modelo atual em nome curto
• diretório de trabalho (só o nome da pasta, não o caminho completo)
• branch do Git como marcador, omitido se não for um repositório Git
• uso da janela de contexto, com tokens usados, total e porcentagem, sinalizando por cor (verde até 50%, amarelo até 80%, vermelho acima disso)
• limites do plano, mostrando quanto já foi consumido na janela de 5 horas e na janela semanal de 7 dias, em porcentagem
• tudo numa linha compacta, com números abreviados (62K em vez de 62.000)

Com isso configurado, o painel fica visível toda vez que o Claude Code é usado, mostrando de cara qual modelo está ativo, quanto da janela de contexto já foi consumido e quanto resta dos limites do plano, sem precisar rodar nenhum comando manualmente.

Duas dicas extras

Não troque de modelo no meio de uma tarefa. Trocar para um modelo mais barato ao perceber que o limite está próximo parece uma boa ideia, mas costuma sair pior. Primeiro porque nem todos os modelos têm a mesma janela de contexto, um modelo pode suportar muito mais tokens de contexto que outro, então trocar pode fazer o histórico da conversa simplesmente estourar esse limite menor. Segundo porque existe uma memória de cache que guarda informações já processadas sobre aquele projeto, e trocar de modelo reinicia essa memória do zero, exigindo carregar tudo de novo, o que consome ainda mais token. A recomendação é escolher o modelo certo no início da tarefa e seguir com ele até o fim; para uma tarefa diferente, vale mais abrir uma sessão nova.

Ajuste o esforço do modelo em vez de trocar de modelo. Sem mexer no modelo em si, dá para configurar o nível de esforço de processamento (de mais rápido e simples a mais lento e profundo). Para tarefas simples, um esforço mais baixo entrega resposta mais rápida sem perder o modelo escolhido. Para tarefas mais complexas, um esforço mais alto aumenta a qualidade, ao custo de mais tempo e token. Esse ajuste economiza recursos e evita os problemas de perda de contexto e cache que a troca de modelo causa.

Resumindo

O objetivo não é gastar pouco, é usar bem o que já está pago no plano contratado, seja Pro ou um plano maior. Uso inteligente é investimento: entender exatamente onde cada token está sendo gasto, eliminar o que está parado consumindo à toa e acompanhar o consumo em tempo real rende mais projetos entregues com o mesmo plano, sem precisar cortar uso nem trocar de modelo por medo do gasto.