一份 4 小时的会话记录，1496 次 API 请求。其中 339 次不写代码、不改文件，只为了让屏幕上多出一行三到五个字的进度提示。
这不是插件 bug。Claude Code 会在后台 agent 工作时，每隔约 30 秒把它的完整对话历史和工具定义重新发给模型，通常是 Opus，让它总结“刚才在干什么”。GitHub
总结只更新 agent 面板上的状态行，不进对话，也不影响后面的推理。更隐蔽的是，这些请求带着 skipTranscript 标记，不进入 transcript，按 transcript 算账的工具看不到它们。GitHub
争议从数字开始。Flamerix AI 把一周的请求按 query_source 分组：agent_summary 占估算花费的 16.4%，主对话是 15.7%，请求量占 19.7%，输入输出比约 9000:1。Hacker News小红书
另一份 27 个子 agent、4 小时的原始请求记录里，这个比例是 22.7% 的请求、18% 的加权 token。GitHub
还有人测到，一份 1 小时 45 分的会话里，它吃掉了 26% 的缓存读取 token。GitHub
Anthropic 的工程师 edwinarbus 在 HN 上回应：只对正在工作的后台 agent 生效，空闲的不发。Hacker News
上周向 Anthropic 发送遥测的用户里，agent_summary 约占 API 标价成本的 2%，请求不到 4%，终端场景约 6%；16.4% 更像“团队几乎都在跑后台 agent”的样本。Hacker News
他也承认一行状态栏花这么多开销“确实太多”；2.1.311 以上已经修掉摘要没命中 prompt 缓存这种最贵的情况，更便宜的模式也在做。Hacker News
两边的数字并不矛盾，只是分母不同：一边是重度并行后台 agent 的会话，另一边是所有遥测用户的平均。
真正确定的是，这笔开销随子 agent 数量和运行时长增长，不随你干了多少活增长。三个并发跑一小时的 agent，一分钟就是六次摘要。GitHub
想确认自己有没有这笔钱，别只盯月度总额。Claude Code 支持导出 OpenTelemetry 的 span，按请求来源分组，agent_summary 会自己浮出来。知乎
状态栏能告诉你这一轮花了多少，却不会告诉你钱花在哪一类请求上。
先升级到 2.1.311 以上，再减少长时间并行的后台 agent。网上流传的 Bun preload 能卡住定时器，但它跟着版本走，随时可能失效，不适合当通用方案。小红书
更值得记住的是默认值对使用决策的影响。这个功能从 2026 年 8 月的 2.1.232 起默认开启，没有正式开关。小红书
工具的默认值，就是产品替你做过的每一个决定。下次觉得 AI 工具贵，先看请求结构，再换模型。知乎
