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场景实战

用 Claude 跑测试,钱是怎么烧掉的

一次浏览器测试花掉十万 token,钱主要花在重复读旧快照上。本文拆开三个成本来源,给出一套先算账、再分级、最后上闸门的做法。

本文目录 · 6 节

早上打开 CI 账单,发现昨天的测试任务花了八百多美元,而代码只改了三行文档。这不是模型贵,是每一步都在把前面所有截图重读一遍。

一、发生了什么

HackerNoon 10 月的一篇文章把这件事算成了一笔明账。文章引用的起点是 2026 年 3 月:Anthropic 承认 Claude Code 用户比预期更快撞到额度上限,一位开发者在 GitHub 上记录,五小时的额度在 19 分钟内用光;另一条广为流传的评论是,一次启动 102 个代理,六分钟烧掉 120 美元额度。同期还有两个提示缓存缺陷,把 token 消耗放大了十倍到二十倍。

把 bug 排除掉,结构性问题还在。Playwright 的浏览器代理每一步都返回一棵无障碍树快照,简单页面几百 token,真实后台页面会膨胀。关键在于,快照一旦进了对话历史就不会被删,第二步要重发第一步,第十二步要重发前十一步。

工程师 Kuljeet Singh Shekhawat 做过一次记录:把 Playwright 接进 Claude Code 跑 15 条测试,跑到第 6 条,20 万 token 的上下文已经用掉 75%;其中一次截图调用单独吃掉了 23.2 万 token。另一位工程师的基准里,到第十二步,对话里已经背着 9 万 token 早已离开的页面快照。

文章还给了一组可比数字:单作者记录下,一条浏览器测试接近或超过 10 万 token,而命令行循环约 2.7 万;在 12 种 harness 配置的对比里,同一个模型每解决一个任务消耗的 token 从约 3500 到约 29.2 万,差 70 倍。启动开销同样被计费:一种配置开场 700 token,另一种 2.6 万,且每轮重发。

按文的算法,每步 8000 token、每条流程 6 步、30 条流程、输入每百万 3 美元,单次约 144 万 token、4.3 美元;一天跑 200 次,约 864 美元。需要说明,这篇文章的作者立场偏向托管测试服务商,数字是自己搭的模型,属估算而非第三方审计。

二、跟你有什么关系

刚把 AI 测试接进 CI 的团队:先看每天跑多少次,再看每次多少 token。次数是乘数,最容易被忽略。

只有几条核心流程的小团队:自己搭反而划算,量小到不了痛的那条线。

负责预算的人:按 token 计价,惩罚的是「测试套件规模 × 运行频率」,不是代码质量。

三、怎么用

读到这儿,可以顺路看 OpenAI 自述:怎么建 AI 原生工程组织 OpenAI 把软件生命周期拆成七段,每段写清 agent 干哪一轮、人留哪一步。这篇提炼三条今天能照搬的做法,也标出它没写的那部分。
  1. 先算一次。步骤数 × 流程数 × 每步 token × 单价 × 每天次数,四个数乘出来,再决定要不要优化。
  2. 改之前先分级。文档改动几乎不跑,结账链路全跑。分类规则比任何单价优化都省得多。
  3. 判定交给确定性断言。状态码、接口返回、邮件到达、文件下载,这些不用模型看截图猜,也就不用重跑。
  4. 给并发和单次预算设上限。跑飞的时候,闸门比报警有用。

四、三个别信的说法

「token 单价每年降十倍,等等就便宜了。」 单价在降,单次任务的消耗在涨,因为大家把一次性问答换成了整条代理循环。两条曲线不同步,账单不会自己变好看。

「换个便宜模型就解决了。」 同样的 harness 换模型,量级变化不大;换 harness,能差出几十倍。先改外壳,再换发动机。

「测试覆盖率越高越安全。」 在这个成本结构下,覆盖率是把重跑面积做大。稳定的核心回归加按改动动态选测,比追百分比实在。

五、一句话结论

烧钱的不是模型回答,是它每一轮都把所有旧截图重新读一遍。

信息来源

功能与价格以官方公告为准。本文写于 2026 年 10 月 23 日。

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