Pitch: Como cortei 63% dos tokens do Claude Code indexando o projeto sem IA
Eu vivia batendo no limite de uso do Claude Code num projeto de ~250 arquivos (TypeScript, C# e Python). Antes de sair cortando contexto, resolvi medir para onde os tokens iam.
O que a medição mostrou
O código lido pesa pouco. O que pesa são as rodadas. Cada vez que a IA chama uma ferramenta (um grep, abrir um arquivo), o Claude Code relê o contexto inteiro: de 35 a 50 mil tokens por rodada.
Uma pergunta como "onde fica essa função e quem chama?" levava 5 rodadas. Uma pergunta de fluxo, como "do clique até o resultado", passava de 20.
Conclusão: para economizar, não adianta resumir arquivo. É preciso diminuir o número de rodadas.
A solução: responder junto com a pergunta
O codedict lê o projeto uma vez com tree-sitter, sem IA e sem gastar tokens, e grava um índice em SQLite: funções, classes, quem chama quem (com nível de confiança), rotas HTTP, tabelas SQL e até pontes entre linguagens (um app C# que roda npm run x).
Um hook do Claude Code pega a sua pergunta, busca no índice e entrega o resultado junto com ela: a função, o arquivo e a linha, todos os lugares que chamam, a cadeia até o ponto de entrada e o código. A IA responde em 1 ou 2 rodadas.
O resultado
Sessões reais, sem interface, com duas cópias idênticas do projeto, mesmo prompt, mesmo modelo e mesmas ferramentas, 3 sessões por tarefa, mediana:
| Sem codedict | Com codedict | ||
|---|---|---|---|
| Tokens | 4,54 mi | 1,67 mi | −63% |
| Rodadas | 138 | 34 | −75% |
| Custo | US$ 5,76 | US$ 4,27 | −26% |
| Respostas certas | 12/12 | 12/12 | = |
O custo cai menos que os tokens porque a parte fixa da sessão (gravar o contexto em cache) é o tipo de token mais caro.
O que deu errado no caminho
- Gabarito dentro da pasta testada: em 8 de 20 sessões, o grep achou as respostas. Rodada descartada.
- O hook sozinho não bastou: sem uma instrução curta no CLAUDE.md dizendo que o contexto vem de um índice completo, a IA recebia a resposta e conferia tudo com grep mesmo assim (4 rodadas, 189 mil tokens).
- Comando fora do PATH: no meio de uma rodada, o
codedictsumiu do PATH, 6 de 12 sessões voltaram para o grep e a mediana caiu para 52%. Corrigi o instalador e refiz as 6. - Português: a pergunta dizia "exclusão" e o código "Excluir". A busca passou a reduzir substantivos ao radical, e essa tarefa foi de 29% para 57% de economia.
Como usar
Uma linha, e já liga no Claude Code para todos os projetos:
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Marqueos/codedict/main/install.sh | sh
No Windows: irm https://raw.githubusercontent.com/Marqueos/codedict/main/install.ps1 | iex
Também funciona com Cursor, Codex e Gemini CLI via MCP, e com qualquer modelo (inclusive local) como a etapa de busca de um RAG.
É MIT, e o método completo do benchmark está no repositório para quem quiser reproduzir. Se testar no seu projeto, conta aqui quanto economizou.