Claude Code 日消耗4亿token,我在做什么？

我昨天进了 生财TokenRank排行榜内测2群，因此分享一下，我用 Claude Code 做了啥

如下图是消耗4亿token的截图，截止到当下，我还是在等token重置

目前我的token消耗大户有两个
1、抓取海量的YouTube频道数据
2、抓取在Reddit 上与YouTube的帖子

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Claude Code 日消耗4亿token,我在做什么？
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我昨天进了 生财TokenRank排行榜内测2群，因此分享一下，我用 Claude Code 做了啥
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如下图是消耗4亿token的截图，截止到当下，我还是在等token重置
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目前我的token消耗大户有两个
1、抓取海量的YouTube频道数据
2、抓取在Reddit 上与YouTube的帖子

1、抓取海量的YouTube频道数据
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这个属于24小时爬取，为什么这么做？主要还是找在YouTube上的蓝海赛道用的，做YouTube的视频有三个点
1、热点，保证基础流量
2、热情 ，你能做，而且愿意做
3、内容，做出观众喜欢的内容

其中 1、热点，保证基础流量，这个完全是可以通过程序24小时来进行抓取的
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蓝海雷达
一款帮你在 YouTube 上找到「还没卷起来的赛道」和「值得抄作业的新频道」的数据工具。
用官方数据说话 · 专挑新锐黑马 · 一键看清谁在悄悄起飞

为什么做它
做内容最贵的成本，是「选错赛道」
想做 YouTube 长视频，最怕的不是不努力，而是一头扎进早已被大号占满的红海—— 你拍得再好，也很难从那些经营了八年、坐拥千万粉的频道嘴里抢到流量。
真正聪明的做法是：找到那些需求正在上涨、但竞争还没固化的蓝海赛道， 并研究那些刚起步就跑出来的新频道——它们证明的，恰恰是「在今天的规则下，这个选题还能起量」。 于是我们做了「蓝海雷达」：把找蓝海这件靠直觉的事，变成一件靠数据的事。
三个不妥协的原则
我们坚持的产品底线
1、用官方数据，不用爬虫
全程基于 YouTube 官方 Data API，合规、稳定、可追溯。数据可信，才谈得上决策价值——这是地基，不能将就。
2、不止「采集」，更要「评分 + 沉淀」
单纯爬一堆数据没有意义。我们给每个频道、每条赛道建立指标体系和打分，并沉淀成可复用的频道库——让数据真正变成判断。
3、结论要「一眼看懂」
再好的分析，看不懂也是零。报告是明亮系可视化，图表可点击下钻、表格可排序筛选，不需要懂技术也能上手。

它是怎么一步步长出来的
一次次「不满意」打磨出的产品
这个工具不是一蹴而就，而是在真实使用中不断被推翻、重做。下面是它的进化路线——也是我们的思考过程。

起点
先把「赛道 + 对标频道」采下来
把模糊的「我想做 YouTube」拆成可落地的需求：采集赛道、找对标频道、区分长视频与 Shorts（阈值定为 ≥3 分钟，可配置）。
加深
给机会「打分」，让高竞争真正吃亏
设计赛道机会分公式，把热度、变现潜力、竞争度三者综合。关键是——竞争越激烈，分数被压得越狠，避免被表面热闹误导。
压榨
把每天的数据额度用到极致
扩充关键词、翻页拿满、接入可视化与 Excel 导出，并把「日额度基本用完」设为任务完成的标志——一次运行，尽可能榨干当天的数据价值。
关键转向 ★
从「大号」掉头，专攻「蓝海新频道」
我们发现：默认抓出来的全是经营多年的成熟大号，不可复制、参考价值低。于是做了最重要的一次转向—— 把「频道建号时间」提升为一级筛选维度，只聚焦近两年新建、且已显露增长的频道。这才是能抄、能对标的活样本。
体系重构
评分逻辑：从「谁体量大」到「谁起步晚却涨得快」
同样涨到 5 万粉，用 8 个月的远比用 8 年的有价值。于是把「月均吸粉速度」设为最高权重，并发明 「蓝海指数」——用一个赛道里新号的突围率，量化它到底有多蓝。
体验打磨
让报告「能交互」
表格支持点表头排序，按订阅、吸粉速度、年龄任意筛选；年龄分布图的柱体可点击，一键下钻到「0-3 个月」「6-12 个月」等不同时段的频道清单。
这套方法的独到之处
四个让它与众不同的设计
🌊蓝海指数
不只看「热不热」，更看「新人进不进得去」。用新号突围率 × 低竞争 × 变现潜力，把老号垄断的红海一票否决。
🚀速度导向评分
把「频道年龄」放进分母，衡量的是冷启动速度而非历史存量。专门把那些起步晚、涨得猛的黑马顶上来。
📊新老分轨
新锐频道单独成榜用于对标抄作业；成熟老号保留为「赛道天花板」参考。两套逻辑互不干扰，灵活清晰。
🎯额度最大化
一次运行覆盖数十个赛道关键词，把当天的数据额度用到接近上限——花同样的成本，拿到尽可能完整的市场切片。
“我们不告诉你哪个频道最大，
我们告诉你——哪个赛道，新人现在进去还来得及。”
写在最后
把「选赛道」从赌博，变成科学
做内容的人，时间和热情都很贵。蓝海雷达想做的，是在你投入之前，先帮你把方向看清楚： 哪里还有空位，谁已经验证了路径，你该往哪儿使劲。
少走弯路，本身就是最大的捷径。

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2、抓取在Reddit 上与YouTube的帖子
原理是对在Reddit的帖子进行1：1的还原
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下面是我本地的文件
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Reddit「YouTube 相关帖子」采集程序需求分析报告
从一句模糊需求出发，逐步细化为可开发、可验收的完整方案

初步程序架构
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合规与风险提示
合规使用官方 API + 注册应用是 Reddit 认可的方式；遵守其 Data API Terms，采集的数据用于个人分析一般没有问题，不得转售数据或用于训练商业模型（以官方条款为准）；
限速免费额度 100 次/分钟（OAuth），程序需内置节流；
历史数据单列表最多回溯约 1000 条，若需要「过去一年全量帖子」这类需求，需降低预期或改为长期增量积累；
隐私采集的是公开帖子，但如果后续要公开发布分析结果，建议对用户名做脱敏。

最后说一下我的想法：

1、刷Token是一个简单的事
早期我是以节省token出发的，如链接 分享一个爬取X上的博主推文的软件，方便你对大佬发的推文进行系统的学习
如果是做成一个软件，一个exe程序，这个时候是不消耗token，因为不需要 Claude Code 参与，如下图输入 Auth Token 就可以自己去抓取了，是程序在执行，与Claude Code无关也就不消耗token
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而一旦用了Claude Code，在CMD上来抓数据，那么所有的数据都是要过Claude Code的，因此这些数据都是算token的。

2、我后续还是往节省Token的方向走，分享我为什么这么做
如果直接让Claude Code,随着我要处理的东西越来越多，那么消耗Token也是呈指数上升，那么不得不花更多的钱来订阅。

但是有些功能完全可以做成程序或是网站，让代码自己去执行，这样可以把节省下来的Token用在新开发的工具上 ，我之前有写过一个帖子 从0到1搭建自动化赚钱系统 我的想法很简单，那就是不断挖掘需求，发现需求，把需求做成软件或是网站，通过卖授权来自动化赚钱。

用户访问网站，直接下单，钱就自已到账到我的账户上，这是我追求的，而不是想着去拿所谓的token消耗排名

3、我是如何用Claude Code进行开发的
今天就简单分享一点，线下组局会分享更细一点
1、勇敢的使用 claude --dangerously-skip-permissions
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2、CLAUDE.md、需求文件.txt 、image 文件解释

CLAUDE.md文件用于全局定义

需求文件.txt 用于向 Claude Code 输入更长的内容
我常用的话术：读取当前目录下文件 需求文件.txt 从第XX行 到文件结尾
正常情况下，我们在CMD命令行是一行一行的输，如果输出多行，那么想要修改就很麻烦，这个时候，最好的做法就是把你的想法放到.txt文件夹下

image 为什么要单独建一个image文件？
如果我们直接往 Claude Code 放图片这会增加Token的使用量，因此跟Claude Code在交互的过程中只发文字，那么消耗Token则是非常小的，这也是为了节省Token而采取的做法
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4、我为什么不怕Claude Code 封号？
这一点其中跟第3点 3、我是如何用Claude Code进行开发的 是对应的，如下图
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我的每一次跟Claude Code 对话都是保存在聊天文件.txt中的，这样做，万一我被封号了，其实没有损失，因为所有的对话记录，我本地都有备注。

现在一行代码都不行，全是AI来写，那么如何把跟AI的对话保存下来，则是一件非常重要的事了，当然了，实现也是非常简单的。我在之前也写过帖子 ChatGPT 封号记录不在如何办？手把手教你如何保存你的聊天记录

4、为什么我坚持用Claude Code ？
有些人他解决不了关于 claude code 封号的问题，那么他只能用codeX。

但这有点像，普通人他上不了外网，但是有些人他能上外网，把外网的东西发到国内来赚钱。

赚钱的本质其中一个就是信息差嘛。那么 claude code 封号在即，你有两个选择
放弃 claude code 用 codeX
不让用我偏要用

那这里面有产生一个分水岭，那就是当你只有 codeX 的时候，你只有一个选择。如果你能解决 claude code 封号的问题，那你有两个选择。

也就是说，如果一个东西你用 codeX做不出来。你可以用 claude code 继续做，你多了一个选择。

而且目前 claude code 的这个模型是最强的，有最好的你干嘛不用

总结来说，当下最强的就是Claude Code 、CodeX ,如果解决不了 Claude Code 的使用，那么少了一个解决问题方法与策略。

还有就是他们两者的侧重点不同，如下图
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Codex
它是OpenAI的“云端委派式”编程Agent。
Codex最核心的特点是：任务在云端隔离沙箱中执行。你的代码会被克隆到一个独立容器里，AI在里面干活，你的本地环境不会被触碰。
如下图，你能看到 .sandbox ，也就是沙盒的意思
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2023年我搞短剧搬运二创，就是用的沙盒，注意 Codex 与 沙盒软件是两个东西，但是他们有共同之 处
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Sandboxie下载 ，我为什么提这个事呢，就是这个软件可实现剪映这个软件的多开。好了说回话题来

Claude Code
他是Anthropic的“终端协作式”编程Agent。
它的设计哲学是：你的终端就是界面，你的代码库就是上下文，Agent端到端处理整个工作流。
Claude Code的核心循环是：收集上下文 → 采取行动 → 验证结果。它会在终端里逐行输出思考过程，每一步都让你看得清清楚楚。
遇到敏感操作（比如删除文件、git push --force），它会停下来问你“可以吗？”
Claude Code最核心的特点是：直接在你的本地机器上运行。它直接访问你的文件系统，在你的终端里执行命令。
这种“不隔一层”的操作方式，让它在处理复杂项目时更灵活、更深入。
如下图，你看不到 .sandbox，说明 Claude Code 是一步到位的
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两者在 Harness 使用的区别
Codex的Harness
是云端沙箱 + 并行Agent。
Codex的Harness架构围绕“隔离”和“并行”两个关键词设计。
当你给Codex一个任务时：
Codex在云端创建一个隔离的沙箱容器
把你的代码库克隆进去
根据任务复杂度，决定启动多少个并行子Agent（最多8个）
每个子Agent负责一部分任务，互不干扰
所有子Agent完成后，汇总结果返回给你
这种架构让Codex在可并行化的任务上效率极高。
比如你有5个独立的feature要开发，Codex可以同时开5个容器并行处理。
Codex的Harness执行流程：
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Claude Code的Harness
是本地执行 + 协作Agent。
Claude Code的Harness架构围绕“透明”和“协作”两个关键词设计。
当你给Claude Code一个任务时：
Claude Code直接在你的本地机器上开始工作
每走一步都在终端里输出，你看得见每一步
遇到敏感操作会停下来征求你的同意
需要并行处理时，通过子Agent来实现
所有Agent之间可以相互通信和协调
这种架构让Claude Code在需要深度理解和协作的复杂任务上更有优势。因为它就在你的机器上运行，可以直接访问完整的项目上下文，不用通过“沙箱”这层隔离。
Claude Code的Harness执行流程：
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顺带分享一个关于Harness的优质视频教程
Hermes FULL COURSE 2 HOURS (Build & Automate Anything)

优缺点
🌟 Codex的优点
Token效率极高：同等任务下Token消耗约为Claude Code的1/3，长期使用成本优势明显。
云端沙箱安全隔离：任务在隔离容器中执行，不会影响你的本地环境。适合担心AI“乱改东西”的开发者。
原生并行执行：最多8个子Agent并行处理任务，适合可并行化的批量任务。
开源可审计：Apache-2.0协议，企业可以Fork并定制。
多端覆盖：CLI、IDE扩展、Web端、桌面App、iOS全覆盖。
ChatGPT订阅即用：如果你已经有ChatGPT Plus（$20/月），Codex直接就能用。
⚠️ Codex的缺点
复杂代码库任务稍弱：SWE-bench Pro上落后Claude Code约5.7个百分点。
协作感较弱：任务执行过程不透明，适合“派任务等结果”的模式。
上下文窗口较小：200K tokens，处理超大代码库时可能不够用。
云端依赖：需要联网，离线无法使用。
🌟 Claude Code的优点
复杂任务能力更强：SWE-bench Pro领先，适合大型代码库的深度重构。
超长上下文：1M tokens，可以一次性hold住整个微服务代码库。
协作式体验：每一步都输出，敏感操作要确认，适合“边做边看”的工作方式。
功能先行者：24项共有功能中18项先发，产品迭代节奏快。
Agent Teams可通信：多个Agent之间可以共享文件和交换消息，适合需要协调的复杂任务。
开发者社区庞大：开发者认知度是Codex的两倍，工作场所采用率是Codex的六倍。
⚠️ Claude Code的缺点
Token消耗大：同等任务Token消耗约为Codex的3-4倍。
额度消耗快：有用户反映3分钟就用掉5小时会话配额的60%。
偶发“降智”问题：2026年4月曾因配置Bug导致思考深度骤降67%。
不是开源：CLI不是开源软件，企业无法自由定制。
本地执行风险：直接在你的机器上运行，可能误操作。

一张图看懂怎么选
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适用场景
选Codex的场景
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选Claude Code的场景
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如果你喜欢“派任务等结果”的模式——把任务交给AI，然后去喝杯咖啡，回来看结果——Codex更适合你。它的云端沙箱和并行执行能力，让“委派式”工作变得高效又安全。

如果你喜欢“并肩作战”的模式——看着AI一步步推进，随时可以介入、纠正、确认——Claude Code更适合你。它的透明输出和协作式体验，让“结对编程”的感觉更真实。

一个形象的类比：Codex像“项目经理”——你派活，它干完汇报；Claude Code像“结对编程的资深工程师”——你俩坐在一起，边聊边干。

说回我自己的一个情况，我自己是做C#开发的，我有超过10年的开发经验，对于我来说，我确实是更偏向于“并肩作战”的模式——看着AI一步步推进，随时可以介入、纠正、确认。

我目前还在职场，所有的代码都是Claude Code帮我写的，我看到有一个人发的话，挺认同的，如下图
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对我来说，我确实更适合 Claude Code，我知道改哪里，怎么改，没有AI之前，所有的事都要自己做，现在有了AI，如同言出法随，指哪打哪，根本不怕改错了，因为我知道什么是对，什么是错。

5、如何解决Claude Code封号问题 ？
在今年5 6月份的时候，来了一场大的封杀，每多登云梯都用不了了，其中一个点 就是你的登云梯的问题了,如下图，你用的美国，那么下面就是显示美国，有些人的显示中国地区。
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我目前用的支持 多线BGP隧道、中转专线，还有IEPL/ILPC这种企业级线路，我之前也分享过各个线路的不同

直连节点
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普通直连节点常规链路
直连线路就仅仅通过一台境外服务器作中转站，而客户端到服务端的连接走的也只是公网。

这种实现非常简单，但有着很大的不稳定因素。首先是用量过大，或者机房受到特殊照顾，很可能会遭到防火长城的干扰。

而即便没有直接干扰，纯公网路由转发都可能带来不同程度的「绕路」，而且高峰期骨干网拥堵也会使体验大打折扣。

而直连线路中也有稍微好一点的一类，也就是 CN2 线路。CN2 指的是电信精品骨干网，是一类特殊的公网线路。

这部分线路超售程度较轻，比电信 163 要好上不少，但高峰期还是可能会有一定程度的拥堵，这是公网线路难以补齐的短板。而主机商家在商品上标明「CN2 GIA （全程）」和「CN2 GT（半程）」就指针对大陆专门做过链路优化的机器/机房。

中转节点
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普通/BGP 中转节点常规链路

中转即在直连的基础上添加一台国内机器，从而服务端连接链路变为：「本地 - 国内骨干网 - 国内中转节点 - 公网出口 - 境外代理服务器」。

虽然看似多了一步，但这能帮助代理服务商有效控制服务质量。由于机场用户可能遍布祖国大江南北，所以直连线路效果受地域影响很大。

而相较于人均不足的国际出口带宽而言，国内骨干网带宽还算充裕，这样让国内用户先连接国内中转服务器

中转服务器通常选择一些出口线路较好的机器，比如将流量转发到电信 CN2 / 联通 9929 线路出境。这样一来代理服务商通过对中转服务器的管理便可较为有效地提升相当一部分用户体验。

中转接入包括单线接入、BGP 接入。单线接入指通过一台或者多台单线服务器将流量转发至 电信 CN2 / 联通 9929 线路出境，以此避免昂贵的 BGP 带宽成本，但难以控制单线服务器到国内 CN2 / 9929 出口的链路质量，

体验受中转服务器的选择影响较大。而 BGP 接入则为用户连接国内 BGP 服务器，BGP 服务器通过隧道中转到 CN2 / 9929 等较为优质的链路，出境后也部署隧道中转到代理服务器，BGP 服务器通常接三网效果都不错，且对流量进行隧道中转可针对性优化链路。
专线节点
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IPLC 专线节点常规链路
一般而言，专线指 IPLC 内网专线。比如常见的深港 IPLC 就指深圳到香港点对点的专用线路，此线路不使用公网，就完全不存在审查，也不存在运营商 QoS。又由于带宽独享，在高峰时期无需争夺可怜的公网带宽，全天候都体验都不错。

因此好的节点，对于稳定使用 Claude Code 是加分项

我自己踩过的坑

我在去年，也被封过账号，封账号的原因是我跟两个朋友共用我的 Claude Code 这种做法是不长久的，今天开始我就自己一个人。

防Claude Code 封号基础配置

如下图，我现在的时间是美区时间
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其实这个时间你用习惯就好
19:59:55 这个可以这么心算 加1减1 ，9 +1 就是10，也就是 10：59分，19-10 就是9
如果过到00：00，那么就是 +3，即 美区 00：00 就是对应中国的下载3点，即0+3= 3，即15点，当然了，后面我抽时间写一个小程序用来显示当前的时间。

如下图，我浏览器语言也换成了英文了
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目前采取这种方式：好的节点，加必要的设置，今年Claude Code 没封过号了

5、选微软系统电脑还是苹果系统电脑 ？我为什么选微软系统电脑
从我个人的体验来看，微软系统也用着顺手，因为我只用CMD命令行，如果我用苹果系统电脑也是使用CMD命令行，就是 一个黑框口
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如果你像我一样，也使用CMD命令行来AI编程，我觉得用 微软系统电脑还是苹果系统电脑 ，在使用体验上没啥区别的。

配置方面如下图，就公司发给我的一个普通的电脑
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我目前开发的就是用的这个配置，同等配置苹果价格，我这里选的是2021年的老机型
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新机 会更贵，就算是2021年的老机型也要 5300起步 ，而我公司配的普通电脑二手也就 2600起步，相差 2,700

怎么选没有一个标准答案，但是一个共识是，微软系统电脑有一个兼容性问题，比如说，我在WIN10开发的软件，可能在WIN11就有兼容性问题，这是可能性的问题，有些软件则没有兼容性问题。

但是 苹果系统电脑 兼容性问题要少得多，这是两者的一个差异。

两个系统，其实也是两种不同的文化，我做开发超过10年，一直用的语言是C#，如下图
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C#是属于微软下面的开发语言，自然跟微软系统的电脑是最匹配的，同时我当下的工作也是服务一些工厂，给这些工厂做开发，工厂利润本来就薄，工厂的电脑也是清一色的是微软系统电脑。

根据我了解的情况是，一些互联网大厂，一入职就是配苹果笔记本
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其实没有所谓系统优劣，如果白送我一台苹果笔记本，我用久了也会觉得苹果笔记本电脑好。

我为什么写这个？主要是写给一些经济条件一般的人看的，如果你经济一般，完全没必要更要花很贵的钱去买苹果笔记本电脑。就我个人体验而言，该干的活都能干。

不管是 微软系统电脑还是苹果系统电脑 本质都是工具，以绘画来举例，它们是你的纸和笔，真正决定你画出来的画是当垃圾，还是能卖钱，取决于你绘画的能力，你的审美能力。
如下图，不同版本的小龙女形象
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你能力行，就算是普通的工具也能画出神形兼备的图片
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如需链接找鱼丸，谢谢大家看到这里