Das Claude Code Kontextfenster ist alles, was das Modell in einem Turn sieht: den System-Prompt, die Tool-Namen, deine CLAUDE.md, jede Nachricht, jede von Claude gelesene Datei und jede Befehlsausgabe der Session. Um es zu verwalten, prüfst du den Inhalt mit /context, komprimierst lange Sessions mit /compact (oder überlässt das Auto-Compact), startest unabhängige Arbeit mit /clear, hältst CLAUDE.md kurz und schickst aufwendige Untersuchungen an Subagenten, sodass nur deren Zusammenfassung zurückkommt. Der Rest dieses Leitfadens zeigt, wie das jeweils funktioniert und wann du dazu greifst.
Was das Kontextfenster füllt
Ein Kontextfenster wird in Tokens gemessen, und in Claude Code füllt es sich aus zwei Richtungen: durch das, was geladen wird, bevor du etwas tippst, und durch das, was die Session bei der Arbeit anhäuft.
Beim Start geladen
Laut der Dokumentation von Claude Code liegt Folgendes vor deinem ersten Prompt im Kontext:
- Der System-Prompt und die eingebauten Tools.
- CLAUDE.md-Dateien (Projekt, Nutzer und übergeordnete Ordner) und Auto Memory. AGENTS.md kann anstelle von CLAUDE.md geladen werden.
- MCP-Tool-Namen und Server-Anweisungen. Vollständige Tool-Definitionen werden standardmäßig zurückgestellt und geladen, wenn ein Tool genutzt wird.
- Skill-Beschreibungen. Der Rumpf eines Skills wird erst beim Aufruf geladen.
Diese Grundlast haben wir in unserem Beitrag zum Token-Verbrauch gemessen: etwa 34,4k Tokens bei der ersten Anfrage mit einem Standard-Setup, bis hinunter auf etwa 13,3k mit einem schlanken. Diese Grundlast wird in jedem Turn erneut gesendet.
Während der Session hinzugekommen
Hier entsteht der Großteil des Wachstums:
| Quelle | Warum sie schnell wächst |
|---|---|
| Datei-Lesevorgänge | Eine große, komplett gelesene Datei kann Tausende Tokens kosten, und erneutes Lesen kostet noch einmal dasselbe |
| Befehlsausgabe | Testläufe, Builds und Logs sind oft lang und überwiegend Rauschen |
| Deine Nachrichten und Claudes Antworten | Jeder Turn bleibt im Verlauf |
| Tool-Ergebnisse von MCP-Servern | Ein Such- oder Abfrageergebnis landet vollständig im Kontext |
| Fehlversuche | Falsche Ansätze und deine Korrekturen bleiben, bis du leerst oder komprimierst |
Eine einzige Debugging-Session oder Codebase-Erkundung kann Zehntausende Tokens erzeugen. Das zählt, weil laut Claude-Code-Doku die LLM-Leistung sinkt, je voller der Kontext wird: Claude vergisst womöglich frühere Anweisungen oder macht mehr Fehler.
Wie groß ist das Fenster?
Das hängt vom Modell ab. Die Modellkonfigurations-Doku von Claude Code nennt für neuere Modelle ein Kontextfenster von 1M Tokens (Fable-Modelle, Sonnet 5 und neuer, Haiku 5.5, Opus 4.7 und neuer laufen standardmäßig damit). Opus 4.6 und Sonnet 4.6 erreichen 1M nur über ihre [1m]-Variante; sonst arbeiten sie mit einer Grenze von 200K.
Ein größeres Fenster gibt dir Spielraum, keine Immunität. Eine Session mit 600k Tokens alter Erkundung ist weiterhin langsamer, pro Turn teurer und verrauschter als eine, die nur das trägt, was die aktuelle Aufgabe braucht.
Die Anzeige lesen: /context
Schau erst hin, bevor du etwas änderst. /context zeigt eine Live-Aufschlüsselung, was das Fenster belegt, nach Kategorien gruppiert und mit Vorschlägen. Es listet auch auf, welche CLAUDE.md- und Memory-Dateien geladen wurden; so findest du am schnellsten eine vergessene Anweisungsdatei in einem übergeordneten Ordner.
/contextEin paar verwandte Befehle helfen dabei:
/memoryöffnet die geladenen Memory-Dateien zum Bearbeiten./mcplistet verbundene Server und lässt dich die nicht genutzten deaktivieren./usagezeigt den Token-Verbrauch der Session, einschließlich einer Zeile zum Prompt-Cache.
Du kannst die Kontextnutzung auch in eine eigene Statuszeile legen, um sie zu sehen, ohne zu fragen.
Komprimieren: /compact und Auto-Compact
/compact ersetzt die bisherige Unterhaltung durch eine Zusammenfassung und arbeitet in derselben Session weiter. Claude Code tut das auch von selbst, wenn du dem Limit nahekommst; das ist Auto-Compact.
Die Zusammenfassung steuern
Ein schlichtes /compact überlässt Claude die Entscheidung, was erhalten bleibt. Bessere Ergebnisse bekommst du, wenn du es vorgibst:
/compact Focus on the API changes and the list of files we modifiedDauerhaft machst du das mit einem Abschnitt # Compact instructions in CLAUDE.md, zum Beispiel: „When compacting, always preserve the full list of modified files and any test commands.“
Um nur einen Teil der Unterhaltung zu komprimieren, drücke zweimal Esc oder führe /rewind aus, wähle eine Nachricht und dann Summarize from here oder Summarize up to here.
Festlegen, wann Auto-Compact läuft
Standardmäßig komprimiert Claude Code, wenn die Unterhaltung das Kontextlimit des Modells erreicht; Modelle mit nativem 1M-Fenster komprimieren etwas früher, bei etwa 967K Tokens. Wenn du lieber früher komprimierst, setze ein eigenes Fenster:
/autocompact 500k
/autocompact autoDas erste speichert ein 500k-Fenster für das aktuelle Modell; das zweite kehrt zum Standard zurück. Dieselbe Einstellung gibt es als autoCompactWindow in settings.json und als Umgebungsvariable CLAUDE_CODE_AUTO_COMPACT_WINDOW für Skripte. Akzeptiert werden Werte von 100K bis 1M.
Was die Komprimierung übersteht
Die Doku listet auf, was nach einem Compact wieder eingefügt wird: der System-Prompt, die CLAUDE.md im Projektstamm, ungebundene Rules, Auto Memory und der aktuelle Plan des Plan-Modus. Kürzlich geänderte Dateien werden neu gelesen, und verschachtelte CLAUDE.md-Dateien und pfadgebundene Rules werden neu geladen, wenn Claude wieder in diesen Ordnern arbeitet. Wörtlich bleibt die Unterhaltung selbst nicht erhalten, eine Anweisung, die du nur im Chat getippt hast, kann also Details verlieren. Wenn sie wichtig ist, schreib sie in CLAUDE.md.
Ein Kostenpunkt noch: /compact liest die gesamte Unterhaltung, um sie zusammenzufassen; der Compact selbst ist also eine große Anfrage.
Neu anfangen: /clear
/clear leert die Unterhaltung und kostet nichts. Nutze es, wenn du zu unabhängiger Arbeit wechselst. Die Best Practices von Claude Code nennen zwei Fehlmuster, die es behebt:
- Die Küchenspülen-Session. Du startest eine Aufgabe, fragst etwas Unverwandtes und kehrst dann zurück. Der Kontext ist voll mit Irrelevantem.
- Immer wieder korrigieren. Nach zwei gescheiterten Korrekturen am selben Problem ist der Kontext mit Fehlversuchen verschmutzt. Leere ihn und schreibe einen besseren ersten Prompt, der enthält, was du gelernt hast.
Wenn du die Session womöglich zurückhaben willst, benenne sie vorher mit /rename, dann /clear; /resume holt sie später zurück. Für eine kurze Frage, die nicht im Verlauf bleiben muss, antwortet /btw, ohne die Unterhaltung zu erweitern.
| Situation | Greife zu | Warum |
|---|---|---|
| Dieselbe Aufgabe, langer Verlauf | /compact <focus> | Behält den roten Faden, wirft den Ballast ab |
| Nur der frühe Teil ist veraltet | /rewind → Summarize up to here | Behält die jüngsten Turns vollständig |
| Wechsel zu unabhängiger Arbeit | /clear | Kostenlos, nichts Irrelevantes wird mitgenommen |
| Zwei Korrekturen haben nicht geholfen | /clear + besserer Prompt | Fehlversuche führen die nächsten in die Irre |
| Einmalige Frage | /btw | Landet nie im Verlauf |
CLAUDE.md klein halten
CLAUDE.md wird in jeder Session geladen, jede Zeile wird also in jedem Turn bezahlt. Die Doku von Claude Code empfiehlt, sie unter etwa 200 Zeilen zu halten und bei jeder Zeile zu fragen, ob ihr Entfernen Fehler verursachen würde. Wenn nicht, streich sie. Eine aufgeblähte Datei hat neben den Tokens einen zweiten Preis: Wichtige Regeln gehen im Rauschen unter, und Claude ignoriert sie.
Was du mit dem Rest machst:
- Verlagere workflowspezifische Anweisungen (wie man released, wie man eine Migration schreibt) in Skills. Beim Start werden nur ihre kurzen Beschreibungen geladen; der Rumpf wird geladen, wenn der Skill genutzt wird.
- Verlinke auf ausführliche Doku, statt sie einzufügen.
- Lösche alles, was Claude ohnehin richtig macht, ohne dass man es sagt, oder mache einen Hook daraus, wenn es immer passieren muss.
Tiefer auf die Struktur gehen wir im Leitfaden zu CLAUDE.md und AGENTS.md ein.
Subagenten nutzen, um den Haupt-Kontext sauber zu halten
Recherche ist der klassische Kontextkiller: Um „wie behandelt unsere Authentifizierung das Token-Refresh?“ zu beantworten, liest Claude womöglich zwanzig Dateien. Ein Subagent läuft in einem eigenen Kontextfenster, liest dort und gibt nur eine Zusammenfassung an deine Hauptsession zurück.
Use subagents to investigate how our authentication system handles token
refresh, and whether we have any existing OAuth utilities I should reuse.Gute Kandidaten für einen Subagenten:
- Codebase-Erkundung vor einer Änderung.
- Lange Logs oder Testausgaben lesen, um den einen relevanten Fehlschlag zu finden.
- Ein Review des Diffs in frischem Kontext, das zugleich die Voreingenommenheit gegenüber Code vermeidet, den die Hauptsession gerade geschrieben hat.
Subagenten sind nicht gratis. Sie verbrauchen eigene Tokens, und die Doku von Claude Code merkt an, dass Agent Teams etwa 7-mal so viele Tokens verbrauchen wie eine einzelne Session. Der Gewinn liegt in Qualität und Fokus des Haupt-Threads, nicht immer in einer kleineren Rechnung.
Was MCP-Server kosten
Das Model Context Protocol war früher einer der größten Startkosten, weil jede Tool-Definition jedes Servers vorab geladen wurde. Claude Code stellt Tool-Definitionen jetzt standardmäßig zurück (Tool Search), sodass vor der Nutzung eines Tools nur sein Name und die Anweisungen des Servers im Kontext liegen.
Das ändert den Rat, hebt ihn aber nicht auf:
- Deaktiviere Server, die du in diesem Projekt nicht nutzt, mit
/mcp. - Bevorzuge CLI-Tools wie
gh,aws,gcloudodersentry-cli, wenn es sie gibt. Die Doku nennt sie den kontexteffizientesten Weg zu externen Diensten. - Achte auf Tool-Ergebnisse, nicht nur auf Definitionen. Eine Datenbankabfrage oder ein Seiten-Snapshot, den ein MCP-Tool zurückgibt, landet vollständig im Kontext.
Anzeichen von Context Rot
„Context Rot“ ist der informelle Name für eine Session, die unbemerkt schlechter geworden ist, weil ihr Kontext zu voll oder zu verrauscht ist. Typische Anzeichen:
- Claude vergisst eine Regel, die du früher in der Unterhaltung genannt hast, oder eine aus CLAUDE.md.
- Es liest Dateien erneut, die es schon gelesen hat, oder fragt nach Dingen, die es bereits weiß.
- Es wiederholt einen Ansatz, den du schon abgelehnt hast.
- Antworten werden vager, und Edits treffen die falsche Stelle.
- Jeder Turn fühlt sich langsamer an, und der Token-Zähler steigt schneller.
Wenn du zwei oder mehr davon siehst, führe /context aus. Macht die Unterhaltung den Hauptanteil aus, komprimiere mit Fokus; ist die Session über mehrere Aufgaben gewandert, leere sie. Beachte auch, dass der Prompt-Cache nach einer Pause abläuft, sodass die nächste Nachricht den gesamten Kontext zum vollen Preis neu verarbeitet. Eine lange ruhende, große Session ist ein guter Moment, um zu komprimieren oder zu leeren, bevor du weitermachst.
Gewohnheiten, die Sessions gesund halten
- Eine Aufgabe pro Session. Benennen, abschließen, leeren.
- Zeigen statt stöbern. Verweise mit
@pathauf Dateien und nenne Funktionen, statt Claude „sich umsehen“ zu lassen. - Untersuchungen eingrenzen. „Find where rate limits are enforced in
src/api“ schlägt „investigate rate limiting“. Oder gib es an einen Subagenten. - Befehlsausgabe kürzen. Führe einzelne Tests statt der ganzen Suite aus und filtere Logs, bevor Claude sie liest.
- Früh und mit Fokus komprimieren. Ein von dir gesteuerter Compact, bevor das Fenster fast voll ist, behält die richtigen Details meist besser als ein automatischer am Limit.
- CLAUDE.md wie Code prüfen. Dünne sie aus, wenn Claude anfängt, Regeln zu ignorieren.
Wo AgentVera ins Spiel kommt
AgentVera führt Claude Code, Codex und andere CLI-Agenten nebeneinander in einer Desktop-App aus. Es ersetzt die Gewohnheiten oben nicht, nimmt dir aber einen Teil der Buchführung ab, wenn du mehrere Agenten gleichzeitig laufen lässt. All das steht auf der Seite zu Token-Einsparungen:
- Live-Kontextgröße im Pane für jeden Agenten, gemessen am eigenen Verlauf der CLI, sodass es auch jenseits von Claude Code und Codex funktioniert.
- Auto-Compact standardmäßig an, bei einer Schwelle von 150k Tokens, mit dem jeweils eigenen Befehl der CLI (
/compact,/compress,/summarize,/smol). Ändere es unter Settings → Token savings. - Kontextprofile (Standard, Balanced, Lean), die die Start-Grundlast pro Agent verkleinern.
- Ein Read Guard plus Smart Tools für Claude Code, die das erneute Lesen einer unveränderten Datei ablehnen und dem Agenten zuerst eine Gliederung einer großen Datei reichen.
- Eine Projektkarte, damit Agenten die relevanten Dateien finden, ohne sie einzeln zu lesen.
- Den MCP-Manager, dessen Verbindungstest einen ungefähren Token-Preis pro Tool anzeigt.
Es lohnt sich trotzdem, /context, /compact und /clear selbst zu lernen. Sie funktionieren mit und ohne AgentVera gleich.