长 Claude Code 会话中的 token 去向：缓存租金、effort 等级与路由

文章延续作者此前关于“tail rent”（长 agent 会话中每轮重发增长对话的累积成本）的讨论，并引用 Itai Spector 的实测发现：在一次真实会话中，绝大部分开销来自 agent 重读自身上下文，只有小部分用于模型实际推理。作者梳理了他人报告的数据（明确标注为二手），并给出自建的 C# 测量工具，用于测量自己的会话成本。

AI推荐理由 作者基于自身 Claude Code 会话成本观察，并引用 Itai Spector 的实测结论（大部分花费来自 agent 重读上下文而非模型推理），同时提供自建 C# 测量工具。文中明确标注二手数据，未夸大结论，对 agent 成本优化有实际参考价值，但缺乏完整一手数据。