Cómo ahorrar tokens en Claude Code

Algo que todo el mundo quiere saber en el grupo de suscriptores de Web Reactiva en Telegram: ¿qué puedo hacer para que los tokens de Claude Code no se acaben tan pronto?

Abriste Claude Code hace una hora. Le pediste que leyera tu proyecto, que entendiera la arquitectura, que arreglara tres bugs y que de paso refactorizara ese módulo que te da vergüenza ajena. Resultado: te has quedado sin tokens antes de llegar al desayuno.

El problema no es solo que Claude Code sea un devorador insaciable de recursos (que lo es). El problema, casi siempre, está en cómo le pides las cosas. Y la buena noticia es que tiene solución.

¿Por qué se gastan tan pronto los tokens de Claude Code?

En este artículo veremos 21 trucos y consejos para ganar margen con el consumo de tokens:

Cómo escribir prompts que ahorran tokens desde la primera línea (2)
Por qué necesitas una conversación nueva para cada tarea (3)
Cuándo compactar el contexto y cómo hacerlo bien (4)
Qué modelo usar en cada momento y cuándo cambiar (5)
Trucos de bash para que Claude Code no lea archivos que no necesita (6 a 10)
Cómo explorar un proyecto nuevo sin arruinarte en tokens (11 y 12)
Qué pasa con los subagentes en paralelo y por qué hay que vigilarlos (13)
Configuración de CLAUDE.md, Project Rules y servidores MCP (16, 17 y 18)
Ajustes de thinking mode que reducen el consumo en tareas simples (19)
Herramientas para monitorizar tu gasto de tokens en tiempo real (20)
Cómo convertir todo esto en un skill reutilizable (21 🔥)

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La primera parte va dedicada a lo que tú puedes hacer ahora mismo como ser humano que escribe prompts. La segunda entra en terreno más técnico: configuración del entorno, CLAUDE.md, servidores MCP, thinking mode y herramientas de monitorización.

🛠️ Si quieres sacar el máximo partido a Claude Code, empieza por conocer las skills. Te lo cuento aquí: Skills para programadores: extiende las capacidades de tu agente de IA.

1. El concepto clave: cada carácter cuenta ¶

Antes de entrar en materia, un recordatorio rápido. Los tokens no son exactos a las palabras, pero sirven como aproximación. Cada archivo que Claude Code lee, cada resultado que procesa, cada línea de log que aparece en su contexto… todo consume tokens.

Piénsalo como una cuenta corriente. Cada operación tiene un coste. Si vas al banco a sacar dinero y pides que te impriman el extracto completo desde 2018, estás gastando papel (y paciencia) para algo que seguro no necesitas.

Con Claude Code pasa lo mismo: si le pides que lea un archivo de 2000 líneas cuando solo necesitas las últimas 50, estás tirando tokens por la ventana.

🧠 La regla de oro: filtra antes de leer. El token más barato es el que nunca se consume.

Ahorra tokens en Claude Code

2. Escribe prompts como si fueran tickets ¶

Este consejo parece obvio, pero es donde se escapa la mayor parte de los tokens sin que te des cuenta. Cada palabra ambigua en tu prompt provoca una cadena de operaciones innecesarias: Claude Code busca archivos, lee código para orientarse, prueba hipótesis… Todo eso son tokens.

La diferencia entre un prompt vago y uno preciso es abismal:

❌ "Oye, algo falla con la lista de usuarios, ¿puedes echarle un vistazo?"

✅ "Arregla el bug off-by-one en src/utils/pagination.py línea 42
    que hace que se salte el último elemento del listado de usuarios."

El primer prompt obliga a Claude Code a jugar al detective. Tiene que buscar dónde está el código de usuarios, leer varios archivos, identificar el problema y luego resolverlo. El segundo le da la ubicación exacta, la línea y el tipo de error. Va directo al grano.

Las rutas exactas a los archivos son tu mejor arma. Cada vez que dices “busca dónde está…” en vez de “en src/auth/handler.py…”, estás pagando por operaciones de búsqueda que podrías haber evitado.

Otro hábito que marca diferencia: pide respuestas concisas. Dile a Claude Code que sea directo y que se ahorre explicaciones. Los tokens de salida cuestan unas 4 veces más que los de entrada, así que cada párrafo de contexto educativo que no necesitas es dinero que se va. No hace falta que te explique qué es un off-by-one si llevas diez años programando.

❌ "¿Puedes explicarme qué hace este componente y luego
    sugerirme mejoras?"

✅ "Refactoriza src/components/UserTable.tsx:
    extrae la lógica de paginación a un hook personalizado.
    Sin explicaciones, solo el código."

Escribe tus prompts como si redactaras un ticket para un compañero de equipo senior. Contexto justo, ubicación precisa, resultado esperado claro. Ni más ni menos.

Aquí hay algo que podría hacer cambiar tu futuro.

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3. Una tarea, una conversación ¶

Hay un patrón que se repite en casi todos los desarrolladores que se quejan de consumir demasiados tokens: trabajan en la feature A, luego depuran el bug B, después responden una pregunta sobre el sistema C… todo en la misma ventana de conversación.

El problema es que Claude Code reprocesa todo el historial de la conversación con cada mensaje nuevo. Todo. Cada archivo que leyó para la feature A sigue ahí, ocupando contexto, cuando tú ya solo necesitas ayuda con el bug B. Es peso muerto que pagas en cada interacción.

La solución es simple: una tarea, una conversación. Cuando terminas una tarea y vas a empezar otra distinta, usa /clear para arrancar de cero. Sí, da la sensación de que “pierdes” ese contexto anterior. Pero ese contexto ya estaba costándote tokens en cada mensaje posterior sin aportar nada.

Piensa en ello como cerrar las pestañas del navegador que ya no usas. No las necesitas, pero ahí siguen, consumiendo memoria.

Un usuario en un foro lo resumió con sorna: “me acostumbré a hacer /clear después de cada tarea completada y mi consumo de tokens bajó a la mitad sin cambiar nada más”. No es magia. Es higiene.

4. Compacta antes de que sea tarde ¶

Si estás en mitad de una tarea larga y no quieres perder el hilo, /clear no es la opción. Ahí es donde entra /compact.

El comando /compact le dice a Claude Code que resuma la conversación, reduciendo el número de tokens del historial mientras conserva la información relevante. Claude Code tiene un mecanismo de auto-compactación que se dispara al llegar al 95% de la capacidad del contexto. Pero no esperes a eso. A esas alturas el rendimiento ya ha empezado a degradar.

La recomendación que aparece una y otra vez en blogs y foros es compactar al 70% de la capacidad. Y aquí viene lo bueno: puedes darle instrucciones sobre qué conservar.

/compact resume solo las decisiones arquitectónicas y los archivos modificados

/compact conserva los cambios de código y descarta los intentos fallidos de depuración

Así le dices qué es importante y qué puede olvidar. Es la diferencia entre hacer una mudanza metiendo todo en cajas sin etiquetar o seleccionando lo que te llevas y lo que donas.

⚡ Compacta al 70% de la ventana de contexto. Al 95% ya es demasiado tarde: el rendimiento ha caído y puedes perder información relevante en el proceso automático.

5. Elige el modelo adecuado para cada tarea ¶

Este es el primer gran ahorro en cuanto a coste directo y el que menos gente aplica. Claude Code te permite trabajar con diferentes modelos, y no todos cuestan lo mismo ni sirven para lo mismo.

La estrategia es sencilla:

Usa Opus para aprender y entender. Cuando llegas a un proyecto nuevo y necesitas comprender la arquitectura, las relaciones entre módulos, los patrones de diseño… Opus es tu aliado. Su capacidad de razonamiento compensa el coste extra.
Usa Sonnet para todo lo demás. Escribir código, arreglar bugs, ejecutar tests, crear documentación, tareas de despliegue… Sonnet es más rápido y consume menos. Y sí, también sirve para depurar. No necesitas Opus para cada error que te salte en consola.
Vuelve a Opus solo cuando te atasques de verdad. Si llevas un rato peleándote con un problema arquitectónico complejo que Sonnet no resuelve, ahí sí tiene sentido escalar.

Un patrón de sesión típico sería dedicar los primeros 15 minutos con Opus para entender el proyecto y después cambiar a Sonnet para el resto del trabajo. El ahorro estimado ronda el 50% respecto a usar Opus en toda la sesión.

Es como ir a una mudanza con un camión enorme y un coche utilitario. El camión está genial para los muebles grandes, pero no lo usas para llevar las bolsas del supermercado.

En la práctica, las instrucciones para cambiar de modelo son directas. Usa /model para cambiar a mitad de sesión. No tiene misterio, pero la diferencia en el consumo es brutal.

Y ojo con un error común: usar Opus para depurar errores estándar. Un mensaje de error en consola, una variable con el tipo equivocado, un import mal escrito… Sonnet resuelve eso sin despeinarse. Reserva Opus para cuando el problema sea de diseño, de interacciones complejas entre módulos o de decisiones arquitectónicas donde necesitas que la herramienta razone a fondo.

6. No leas archivos completos (a menos que sea imprescindible) ¶

Este es el error más caro y el más frecuente. Te encuentras un bug y le dices a Claude Code: “lee este archivo y dime qué falla”. El archivo tiene 500 líneas. Claude Code lo lee entero, consume una barbaridad de tokens y al final el error estaba en la línea 487.

En lugar de eso, piensa en qué necesitas antes de pedir nada.

Comprueba el tamaño primero:

wc -l large_file.txt
# Resultado: 3500 líneas. Mejor no leerlo entero.

Lee solo el final si buscas errores recientes:

tail -100 /var/log/application.log

Filtra por lo que te interesa:

grep -A 10 -i "error\|fail\|warning" debug.log | head -100

Lee un rango concreto si sabes dónde mirar:

sed -n '480,510p' large_file.py

La diferencia entre leer un archivo completo y leer solo lo relevante puede ser de decenas de miles de tokens. En un archivo de log grande, fácil pasas de 50.000 tokens a 3.000 con un simple tail o grep.

📉 Un archivo de log puede consumir entre 50.000 y 200.000 tokens. Con grep y tail lo reduces a 2.000-5.000. Haz las cuentas.

7. Usa grep en lugar de pedirle que “busque” en el código ¶

Hay una tendencia natural a decirle a Claude Code cosas como “busca la función processPayment en el proyecto”. Eso implica que lea archivos hasta encontrarla, consumiendo tokens por cada línea que procesa.

Es mucho más eficiente darle el trabajo de búsqueda al sistema operativo:

# Encuentra la función sin leer archivos completos
grep -rn "def processPayment" src/

# Busca con contexto: 5 líneas antes y después
grep -A 5 -B 5 "processPayment" src/payments.py

# Lista todas las clases del proyecto
grep -r "^class " --include="*.py" | head -20

# Cuenta las funciones sin leerlas todas
grep -r "^def " --include="*.py" | wc -l

Con grep obtienes la información precisa que necesitas. Sin ruido. Sin tokens desperdiciados en las 400 líneas de código que rodean a tu función y que no te interesan para nada.

Esto aplica también cuando quieres explorar un proyecto desconocido. En vez de pedirle a Claude Code que lea cinco archivos para entender qué hacen, lanza unos cuantos grep estratégicos:

# ¿Qué patrones usa este proyecto?
grep -r "class.*Base\|class.*Interface\|class.*Abstract" --include="*.py" | head -10

# ¿Dónde se manejan los errores?
grep -r "try:\|except\|raise" --include="*.py" -l | head -10

# ¿Cuántos TODOs hay pendientes?
grep -r "TODO\|FIXME\|XXX" -r . | wc -l

Tres comandos. Tres respuestas concretas. Y el coste total no llega a 500 tokens. Intenta obtener esa misma información pidiendo que lea archivos y verás cómo se dispara el contador.

8. Usa bash en vez de leer y reescribir ¶

Aquí viene uno de los trucos más potentes y que cambia las reglas del juego. Muchas operaciones con archivos no necesitan que Claude Code lea el contenido. Si usas comandos de bash, el coste en tokens es casi cero.

Copiar un archivo:

# ❌ Esto consume tokens del archivo origen Y del destino
# (Claude lee el archivo, lo procesa, lo escribe)

# ✅ Esto consume ~50 tokens. Siempre.
cp template_config.yaml project_config.yaml

Reemplazar texto en un archivo:

# ❌ Leer archivo completo → editar → reescribir
# Coste: todos los tokens del archivo, dos veces

# ✅ Reemplazo directo, sin leer nada
sed -i 's/old_api_url/new_api_url/g' config.py

Añadir contenido al final:

# ❌ Leer un log de 10.000 líneas para añadir una
# Coste: decenas de miles de tokens

# ✅ Añadir de forma directa
echo "[$(date)] Proceso completado" >> application.log

Buscar y reemplazar en varios archivos a la vez:

# ❌ Leer cada archivo, editar, guardar. Uno por uno.
# Coste: suma de todos los archivos

# ✅ Un solo comando para todos
find . -name "*.py" -exec sed -i 's/old_text/new_text/g' {} +

Las cifras son llamativas. Actualizar 10 archivos de configuración leyendo y editando cada uno puede costar 50.000 tokens. Con un bucle de bash y sed, unos 100. Hablamos de un ahorro del 99,8%.

Voy a ponerte un ejemplo real para que veas la magnitud. Imagina que tienes que cambiar la URL de una API en todos los archivos de configuración de un proyecto. Hay 10 archivos. Cada uno tiene unas 500 líneas.

El enfoque ingenuo sería decirle a Claude Code: “lee cada archivo de configuración y cambia la URL antigua por la nueva”. Claude Code lee el primer archivo (5.000 tokens), lo procesa, lo reescribe (otros 5.000). Repite con el segundo. Y el tercero. Al final: 100.000 tokens para un cambio que es, en esencia, buscar y reemplazar una cadena de texto.

Con bash:

for f in config*.yaml; do
  sed -i 's|https://old-api.example.com|https://new-api.example.com|g' "$f"
done

Coste: unos 100 tokens por el comando. El contenido de los archivos nunca entra en el contexto de Claude Code. Nunca. La operación se ejecuta en el sistema operativo y punto.

💡 Antes de pedir que Claude Code lea un archivo, pregúntate: ¿puedo resolver esto con cp, sed, grep o awk? Si la respuesta es sí, hazlo con bash. Tus tokens te lo agradecerán.

9. Limita la salida de los comandos ¶

Otro sumidero habitual de tokens: ejecutar comandos que producen una salida enorme sin poner límites.

# ❌ Esto puede devolver miles de resultados
find / -name "*.py"

# ✅ Limita y filtra
find ./src -name "*.py" | head -30

# ❌ Listado recursivo de todo el sistema de archivos
ls -laR /

# ✅ Limita la profundidad
find . -maxdepth 2 -type f

# ❌ Logs de Docker sin filtrar
docker logs mi_contenedor

# ✅ Solo las últimas líneas
docker logs mi_contenedor | tail -50

Cada línea de salida que Claude Code recibe en su contexto consume tokens. Si un comando devuelve 10.000 líneas y solo necesitas las últimas 50, estás pagando por 9.950 líneas que nadie va a usar.

Usa siempre los flags de salida reducida cuando estén disponibles: --quiet, --silent, -q. Git, curl, wget, make… casi todas las herramientas de línea de comandos tienen un modo silencioso que suprime la información innecesaria.

10. Para archivos JSON, YAML y CSV: extrae solo lo que necesitas ¶

Los archivos de datos pueden ser gigantescos. Un JSON de configuración, un CSV con miles de registros, un YAML con docenas de bloques anidados. Leerlos completos es un derroche.

# ❌ Leer todo el JSON (puede ser enorme)

# ✅ Solo las claves del primer nivel
cat config.json | jq 'keys'

# ✅ Solo un campo concreto
cat config.json | jq '.database.host'

# ❌ Leer un CSV de 50.000 filas

# ✅ Cabecera y primeras filas para entender la estructura
head -20 datos.csv

# ✅ Contar registros sin leerlos
wc -l datos.csv

# ✅ Encontrar columnas en un CSV amplio sin abrir el archivo
head -1 tabla.csv | tr ',' '\n' | nl | grep -i "nombre"

Este último truco es oro puro cuando trabajas con tablas de muchas columnas. Extraes solo la cabecera, la conviertes en lista numerada y filtras por el nombre que buscas. Coste: cero tokens del contenido del archivo.

11. Aprende a explorar un proyecto sin arruinarte ¶

Cuando llegas a un proyecto nuevo y quieres entender cómo está organizado, la tentación es decirle a Claude Code “léete todo el proyecto”. Eso es como pedir que te lean la enciclopedia entera cuando lo que quieres saber es la capital de Portugal.

En lugar de eso, sigue este proceso por capas:

Obtén una vista general del directorio:

find . -name "*.py" | head -20
tree -L 2

Lee la documentación primero (si existe). Los README suelen ser archivos pequeños con mucha información concentrada.
Identifica las piezas clave sin leer código:

# Lista todas las clases
grep -r "^class " --include="*.py" | head -20

# Cuenta funciones por archivo
grep -r "^def " --include="*.py" | wc -l

Lee solo los archivos de entrada (main.py, app.py, index.ts) y los módulos centrales. El resto, cuando lo necesites.
Usa grep para entender conexiones entre módulos antes de leer archivos completos:

# ¿Qué importa main.py?
grep "^from\|^import" main.py

La diferencia entre una exploración inteligente y una lectura masiva puede ser de 500.000 tokens a 20.000. Y la información obtenida es casi la misma.

Hay una variante de este enfoque que merece mención: la exploración dirigida. Cuando no quieres entender todo el proyecto sino un patrón concreto, la estrategia cambia. En vez de una exploración amplia, haces búsquedas quirúrgicas.

Por ejemplo, si quieres saber cómo maneja el proyecto la autenticación:

# Primero localiza los archivos relevantes
grep -rl "auth\|login\|token" --include="*.py" | head -5

# Luego lee SOLO esos archivos, empezando por el más corto
wc -l $(grep -rl "auth" --include="*.py") | sort -n | head -5

Dos comandos y ya sabes dónde mirar y por cuál empezar. No necesitas que Claude Code se lea el proyecto entero para responderte “la autenticación se gestiona en src/auth/handler.py”.

12. Pide resúmenes, no volcados de datos ¶

Cuando le preguntas a Claude Code “¿qué hay en este directorio?” y el directorio tiene 500 archivos, no necesitas la lista completa. Lo que necesitas es una visión general.

Un buen hábito es pedirle que resuma en lugar de que muestre todo. Pero antes de eso, tú puedes darle la información ya filtrada para que trabaje con menos datos.

# En vez de listar todo, dale un resumen
find . -name "*.py" | wc -l
# "Hay 235 archivos Python"

find . -name "*.test.*" | wc -l
# "De los cuales 89 son tests"

Con esos dos comandos, que consumen una cantidad ínfima de tokens, ya tienes una imagen del proyecto que puedes compartir con Claude Code para que te oriente sin necesidad de que lea nada.

13. Cuidado con los subagentes en paralelo ¶

Los subagentes son una de las funcionalidades más potentes de Claude Code. Puedes pedirle que delegue tareas a agentes especializados que trabajan en su propia ventana de contexto, sin contaminar tu conversación principal. La idea es brillante: “usa subagentes para investigar cómo funciona el sistema de autenticación” y recibes un resumen limpio sin que tu contexto se llene de archivos leídos.

Pero hay una trampa que no es evidente.

Los subagentes en paralelo multiplican la velocidad y el consumo al mismo tiempo. Un desarrollador documentó su experiencia en DEV Community: al lanzar una refactorización con subagentes, Claude Code creó cinco sesiones en paralelo sin que él lo pidiera. El trabajo se completó más rápido, sí. Pero el consumo de tokens se quintuplicó. Con el plan Pro agotó su cuota en 15 minutos.

La clave es usar subagentes con criterio. Son ideales para investigar partes del proyecto mientras tú trabajas en otra cosa, para ejecutar tests en paralelo o para revisar código sin llenar tu contexto principal. Pero no son gratis. Cada subagente tiene su propia ventana de contexto y consume tokens de forma independiente.

Úsalos como delegarías trabajo a un compañero de equipo: para tareas concretas y bien definidas, no para “a ver qué encuentras”.

14. Organiza tu proyecto para ahorrar tokens sin darte cuenta ¶

Este es un consejo que parece menor pero tiene un impacto acumulativo considerable. Un proyecto con docenas de scripts, logs y archivos intermedios desperdigados en el directorio raíz hace que cualquier listado o exploración devuelva más ruido del necesario.

Organizar tu proyecto en carpetas dedicadas reduce el número de archivos que aparecen en cada operación:

mkdir -p scripts/ logs/ data/
mv *.py scripts/
mv *.log logs/
mv *_intermediate.csv *_backup.csv data/

Parece una tontería, pero cuando Claude Code ejecuta un ls o un find limitado, recibe menos líneas, procesa menos tokens y tú obtienes resultados más limpios. Es como tener el escritorio ordenado: no pierdes tiempo buscando entre montañas de papeles.

15. El checklist antes de cada petición ¶

Si tuviera que resumir todo lo anterior en una lista rápida que puedas tener pegada al monitor, sería esta:

¿Mi prompt es preciso? Rutas exactas, líneas concretas, resultado esperado claro. Nada de “algo falla por ahí”.
¿Es una tarea nueva? Si ya terminé con la anterior, /clear y a empezar de cero.
¿Llevo rato en esta conversación? Comprueba el consumo con /context. Si estás al 70%, lanza un /compact con instrucciones de qué conservar.
¿Puedo resolver esto con un comando de bash? Si la operación es copiar, mover, reemplazar texto o añadir contenido, usa cp, sed, grep o echo.
¿Necesito leer el archivo entero? Comprueba el tamaño con wc -l. Si es grande, usa head, tail o grep para extraer lo relevante.
¿Puedo filtrar la salida del comando? Añade | head -50, usa --quiet o limita el alcance con flags como -maxdepth.
¿Estoy usando el modelo adecuado? Opus para entender, Sonnet para construir.
¿Puedo darle la información ya procesada? En vez de pedir que lea y analice, haz tú el grep, el conteo o el filtrado y dale los resultados concisos.

🎯 El desarrollador que ahorra tokens no es el que usa menos Claude Code. Es el que le da la información justa y precisa para que trabaje sin desperdiciar contexto.

Hasta aquí, todo lo que has leído depende de ti y de cómo escribes tus prompts. Pero hay una segunda capa de optimización que tiene que ver con la configuración del entorno. Son ajustes más técnicos, sí, pero ninguno requiere un doctorado para aplicarlos.

16. CLAUDE.md: el vampiro silencioso de tokens ¶

El archivo CLAUDE.md se carga en cada prompt que envías. En cada uno. Es la memoria persistente de tu proyecto: ahí pones la arquitectura, las convenciones de código, los patrones preferidos, los bugs conocidos…

El problema es que si ese archivo crece sin control, se convierte en un vampiro silencioso que te chupa tokens en cada interacción. La documentación oficial recomienda mantenerlo por debajo de las 500 líneas, pero algunos desarrolladores van más allá y apuntan a que las primeras 200 líneas no superen los 1.000 tokens.

La clave es pensar en CLAUDE.md como un tweet, no como un manual. Lo esencial, resumido al máximo:

❌ Demasiado detalle en CLAUDE.md:
"Nuestra aplicación usa una arquitectura de microservicios
con los siguientes componentes: el frontend está construido
con React 18 y TypeScript, usa styled-components para estilos,
React Query para data fetching..." (500 palabras más)

✅ Conciso y con referencia:
**Patrón:** Microservicios (React frontend + Express.js backend)
**Detalles completos:** `docs/ARCHITECTURE.md`

Si necesitas documentación extensa, usa un sistema por niveles: lo crítico en CLAUDE.md, los detalles en archivos bajo docs/ que se cargan solo cuando Claude Code los necesite. Así pasas de 500 palabras permanentes a 15 palabras permanentes más un archivo que solo se lee bajo demanda.

17. Project Rules: carga reglas solo cuando son relevantes ¶

Las Project Rules de Claude Code permiten definir instrucciones con scope por tipo de archivo. En lugar de meter todo en CLAUDE.md y que se cargue siempre, puedes crear reglas que solo se activan cuando Claude Code trabaja con archivos que coinciden con el patrón.

Por ejemplo, una regla para scripts de bash:

"Cuando trabajes con scripts bash, las variables deben
referenciarse como ${var} y no como $var."
paths: **/*.sh

Esta regla solo entra en contexto cuando Claude Code toca un archivo .sh. Si estás trabajando con TypeScript, no consume ni un token. Es una forma elegante de tener instrucciones detalladas para cada tipo de archivo sin inflar el contexto general.

Combina CLAUDE.md para las reglas globales (las que aplican siempre) con Project Rules para las convenciones específicas de cada lenguaje o tipo de archivo.

18. Skills vs. servidores MCP: elige bien ¶

Este punto tiene dos caras: lo que te sobra y lo que te falta.

Lo que te sobra: servidores MCP innecesarios.

Cada servidor MCP que tienes habilitado añade definiciones de herramientas al system prompt de Claude Code. Y lo hace aunque no lo estés usando. Un ejemplo que circula por los foros es revelador: tener Supabase, GitHub y Chrome DevTools conectados al mismo tiempo consume unos 75.000 tokens… sin hacer absolutamente nada. Solo por estar ahí.

Revisa qué servidores MCP tienes activos con /context y desactiva los que no necesites para la tarea actual. Si solo estás escribiendo código, no necesitas Chrome DevTools. Si no vas a tocar la base de datos, Supabase puede esperar.

Además, si una herramienta está disponible como CLI (como gh para GitHub, aws para AWS o gcloud para Google Cloud), es más eficiente usarla por línea de comandos que a través de un servidor MCP. Las CLI no añaden definiciones permanentes al contexto.

Lo que te falta: skills.

Los skills son la alternativa ligera a los servidores MCP para muchos casos de uso. Funcionan con progressive disclosure: al inicio de la sesión, Claude Code solo ve las descripciones de los skills disponibles (entre 30 y 50 tokens cada una). El contenido completo se carga solo cuando activas el skill de forma explícita.

Tener 10 skills instalados supone unos 500 tokens de sobrecarga. Tener 3 servidores MCP activos puede suponer 50.000 o más. La diferencia es un orden de magnitud.

Si quieres profundizar en cómo crear y configurar skills para tu flujo de trabajo, lo cubrí en detalle en el artículo Skills para programadores: extiende las capacidades de tu agente de IA.

19. Controla el thinking mode ¶

Claude Code tiene activado el modo de pensamiento (thinking mode) por defecto, con un presupuesto de 31.999 tokens. Para tareas complejas de planificación y razonamiento arquitectónico, ese pensamiento extra es valioso. Pero para tareas simples, estás pagando por un proceso de reflexión que no necesitas.

Más thinking no garantiza mejores resultados. Sí garantiza más tokens consumidos.

Para tareas rutinarias puedes reducir el presupuesto de thinking ajustando la variable MAX_THINKING_TOKENS. Bajarlo a 8.000 para trabajo del día a día es un ajuste razonable que reduce el consumo sin perder calidad en las respuestas. También puedes desactivarlo por completo en /config para las tareas más sencillas, o bajar el nivel de esfuerzo en /model cuando uses Opus.

Piensa en el thinking mode como el turbo de un coche. No lo necesitas para ir a comprar el pan, pero lo agradeces cuando adelantas en autopista.

20. Monitoriza tu consumo: no puedes optimizar lo que no mides ¶

Todo lo que hemos hablado está genial, pero sin datos concretos estás pilotando a ciegas. Necesitas saber cuántos tokens gastas, en qué los gastas y cómo evoluciona tu consumo a lo largo de una sesión.

Dentro de Claude Code:

/context te muestra qué está consumiendo espacio en tu ventana de contexto ahora mismo: archivos cargados, servidores MCP, historial de conversación… Es el comando que deberías ejecutar con más frecuencia. Te da la foto de cómo evoluciona tu conversación para tomar medidas antes de que sea tarde.
/cost te da el desglose de tokens de la sesión actual (útil si usas la API).
/stats muestra patrones de uso general.

Herramientas externas:

Instala ccusage o Claude Code Usage Monitor para tener visibilidad completa del consumo por sesión, diario y mensual. Claude Code Usage Monitor se ejecuta en una terminal aparte y te muestra en tiempo real el coste, el uso de tokens y el porcentaje de tu cuota consumida.

Tener el consumo visible mientras trabajas cambia tu comportamiento. Es como tener un contador de calorías a la vista: no hace falta obsesionarse, pero la conciencia del coste te lleva a tomar mejores decisiones de forma natural.

📊 Configura la status line de Claude Code para mostrar modelo, rama de git y barra de progreso de tokens. Saber dónde estás en cada momento es la mejor prevención contra quedarte sin cuota a media mañana.

21. 🔥 Convierte este artículo en una skill ¶

Todo lo que has leído aquí son hábitos y comandos que puedes interiorizar con la práctica. Pero hay una forma más inteligente de hacerlo: convertir estos consejos en un skill de Claude Code que se active cuando lo necesites.

Un skill es, en esencia, un archivo markdown con instrucciones que Claude Code carga bajo demanda. Imagina tener un skill llamado token-efficiency que le recuerde a Claude Code las prácticas de este artículo: usar grep antes de leer archivos, preferir sed sobre lecturas completas, filtrar salidas con head y tail, elegir el modelo adecuado para cada tarea…

Puedes usarlo como punto de partida. Crea un archivo SKILL.md en .claude/skills/token-efficiency/ con las reglas que más sentido tengan para tu flujo de trabajo. Que Claude Code las lea cuando arranques una sesión y las aplique sin que tengas que recordarle cada vez.

Si no sabes por dónde empezar con los skills, te recomiendo echar un vistazo al artículo Skills para programadores: extiende las capacidades de tu agente de IA donde explico el proceso paso a paso.

La gracia de convertir buenas prácticas en un skill es que dejan de depender de tu memoria y pasan a ser parte del comportamiento por defecto de tu herramienta. Y eso, a largo plazo, ahorra más tokens que cualquier truco individual.

La mentalidad del token consciente ¶

Al final, ahorrar tokens en Claude Code no es una cuestión técnica complicada. Es una cuestión de mentalidad. Se trata de pasar de “léete todo y dime qué pasa” a “aquí tienes lo que necesitas para ayudarme”.

Es la diferencia entre ir al médico y decir “me encuentro mal, revísame todo” o decir “me duele aquí desde hace tres días, sobre todo por las mañanas”. El segundo paciente sale antes de la consulta y con un diagnóstico más preciso.

Con Claude Code pasa igual. Cuanto más específica sea tu petición y más filtrada la información que le proporcionas, menos tokens consume, más rápido responde y mejores resultados obtienes.

No está mal para un puñado de grep y un cambio de hábitos, ¿verdad?

Lo curioso es que estas prácticas no solo ahorran tokens. Te hacen mejor profesional. Cuando te obligas a pensar “qué necesito” antes de lanzar una petición, estás refinando tu capacidad de análisis. Estás entendiendo mejor el problema antes de buscar la solución.

Y eso, con o sin IA, es lo que diferencia a un desarrollador que avanza con criterio de otro que va a empujones.

Empieza por un solo hábito. El que más impacto tiene. Para mí es este: antes de pedir que Claude Code lea un archivo, lanza un grep o un tail primero. Solo eso. Cuando lo hagas de forma automática, incorpora el siguiente.

Tus tokens durarán más. Tus sesiones serán más productivas. Y de paso, aprenderás un montón de trucos de bash que te servirán para todo lo demás.

Fuentes y referencias ¶

Para escribir este artículo he investigado a fondo lo que la comunidad de desarrolladores está compartiendo sobre gestión de tokens en Claude Code y otros agentes de IA. Estas son las fuentes principales:

12 Proven Techniques to Save Tokens in Claude Code — Aslam Doctor
You’re using Claude Code wrong. Here’s How To save 95% of tokens — Simone Ruggiero, Medium
Stop Wasting Tokens: How to Optimize Claude Code Context by 60% — Jpranav, Medium
Best Practices for Claude Code — Documentación oficial de Claude Code
Manage costs effectively — Documentación oficial de Claude Code
Claude Code Token Management: 8 Strategies to Save 50-70% on Pro Plan — Richard Joseph Porter
How to save up tokens while using Claude Code (or any other AI agent) — Vibe Coding Tools Community
Managing Costs and Token Usage in Claude Code — Steve Kinney
Practical workflow for reducing token usage in Claude Code — GitHub Gist, dholdaway
A Guide to Claude Code 2.0 and getting better at using coding agents — sankalp’s blog
How Claude Code Got Better by Protecting More Context — Hyperdev
Context Engineering for Coding Agents — Birgitta Böckeler, Martin Fowler
Token Optimization Strategies for AI Agents — Netanel Avraham, Elementor Engineers
Claude Code Sub Agents - Burn Out Your Tokens — DEV Community
40+ Claude Code Tips: From Basics to Advanced — colobu.com
24 Claude Code Tips: #claude_code_advent_calendar — DEV Community