Claude Code की संदर्भ विंडो एक प्रोजेक्ट नोटबुक जैसी लग सकती है। यह वह वर्किंग सेट भी है जिसे Claude अपने अगले जवाब में साथ ले जाता है।
संक्षिप्त जवाब: /context चलाकर देखें कि मौजूदा विंडो क्या इस्तेमाल कर रही है। /compact तब इस्तेमाल करें जब आपको उसी टास्क पर काम जारी रखना हो पर विस्तार के बदले सारांश स्वीकार हो; असंबंधित टास्क के लिए /clear इस्तेमाल करें; भारी-भरकम रिसर्च को डेलीगेट करें जब आपको सिर्फ़ उसके निष्कर्ष चाहिए। Anthropic API पर, मौजूदा Fable, Sonnet और Opus मॉडल पहले से 1M विंडो के साथ चलते हैं, और बड़ी विंडो हर पुराने विवरण को समान रूप से उपयोगी नहीं बनाती। प्राइसिंग और मॉडल एक्सेस अक्टूबर 2026 में जाँची गई।
Claude Code संदर्भ विंडो क्या है, और इसे क्या भरता है?
Claude Code संदर्भ विंडो वह जानकारी है जो मॉडल को अपने अगले जवाब के लिए उपलब्ध होती है। इसमें आपके टाइप किए गए टेक्स्ट से कहीं ज़्यादा शामिल है: स्टार्टअप इंस्ट्रक्शन्स और मेमोरी, उपलब्ध टूल विवरण, जिन फाइलों को Claude पढ़ता है, टूल आउटपुट, और बातचीत। Anthropic की संदर्भ-विंडो गाइड इन स्रोतों से गुज़रती है।
स्टार्टअप पर, पहले प्रोजेक्ट और यूज़र इंस्ट्रक्शन फाइलें जाँचें। फिर देखें कि टास्क Claude को क्या-क्या पढ़ने पर मजबूर करता है। "इस रिपॉज़िटरी को समझो" जैसा चौड़ा अनुरोध कई फाइलें और बड़े आउटपुट खींच लाता है; ऐसा अनुरोध जो फंक्शन, अपेक्षित बदलाव और सत्यापन लक्ष्य का नाम ले, Claude को छोटा सर्च क्षेत्र देता है। Claude Code बेस्ट-प्रैक्टिसेज़ गाइड विशिष्ट प्रॉम्प्ट्स और असंबंधित टास्क के बीच संदर्भ क्लियर करने की सलाह देती है।
संदर्भ विंडो एक क्षमता है, स्कोर नहीं। इसे ज़्यादा भरने का मतलब यह नहीं कि Claude ने प्रोजेक्ट को ज़्यादा भरोसेमंदी से सीख लिया है। कुछ जानकारी ज़रूरी होती है; कुछ पुराना भटकाव, दोहराया गया आउटपुट, या ऐसी फाइल जिसे अगला टास्क कभी इस्तेमाल नहीं करेगा।
संदर्भ का उपयोग कैसे दिखाएँ और /context कैसे पढ़ें?
Claude Code में संदर्भ उपयोग दिखाने के लिए, मौजूदा उपयोग ग्रिड और ऑप्टिमाइज़ेशन सुझावों के लिए /context टाइप करें। प्रति-आइटम विवरण फैलाने के लिए /context all इस्तेमाल करें। Anthropic कहता है कि लाइव व्यू में यह शामिल हो सकता है कि कौन-सी CLAUDE.md और ऑटो-मेमोरी फाइलें लोड हुईं; यह अपने सत्र की जाँच करने की जगह है, किसी और के स्क्रीनशॉट से नकल करने लायक आँकड़ा नहीं। कमांड रेफरेंस देखें।
/context हेडलेस भी चलता है: claude -p "/context" वही रिपोर्ट Markdown के रूप में प्रिंट करता है, ताकि आप उसे सेव कर सकें और सेटअप की तुलना कर सकें। 4 अक्टूबर 2026 को एक साफ़ टेस्ट में (Claude Code 2.1.289, Opus 5.5, बिना CLAUDE.md वाला खाली प्रोजेक्ट, पाँच MCP सर्वर कनेक्टेड), एक नया सत्र 1M में से 12.5k टोकन पर शुरू हुआ:
| पंक्ति | टोकन | 12.5k कुल में गिना गया? |
|---|---|---|
| सिस्टम प्रॉम्प्ट | 2k | हाँ |
| सिस्टम टूल | 8.1k | हाँ |
| स्किल्स | 2k | हाँ |
| MCP सर्वर इंस्ट्रक्शन्स | 357 | हाँ |
| MCP टूल (deferred) | 20.8k | नहीं |
| सिस्टम टूल (deferred) | 12.9k | नहीं |
| कॉम्पैक्ट बफ़र | 3k | नहीं |
लोड की गई पंक्तियाँ मिलकर कुल योग बनाती हैं। Deferred टूल परिभाषाएँ और कॉम्पैक्ट बफ़र सूचीबद्ध हैं पर इसके बाहर बैठते हैं, तो MCP टूल की लंबी सूची अपने आप भरी विंडो का मतलब नहीं है। आपकी प्रोजेक्ट इंस्ट्रक्शन फाइलें और बातचीत इस बेसलाइन के ऊपर आती हैं।
आउटपुट को निदान की तरह पढ़ें: पहचानें कि सबसे बड़ी श्रेणियाँ क्या दर्शाती हैं, फिर सिर्फ़ वही सामग्री हटाएँ जो टास्क से असंबंधित है। इंस्ट्रक्शन्स हावी हों तो इंस्ट्रक्शन्स को ट्रिम करें या उनका स्कोप सीमित करें। टूल आउटपुट हावी हो तो अगली रीड या कमांड को संकरा करें। इतिहास ज़्यादातर पुराना टास्क हो तो रीसेट चुनें।
जब आपने मॉडल बदले हों, गेटवे इस्तेमाल करते हों, या 200K मॉडल की 1M मॉडल से तुलना कर रहे हों, तो सिर्फ़ प्रतिशत से बची हुई उपयोगी विंडो का अनुमान न लगाएँ। /status में सक्रिय मॉडल की पुष्टि करें और मौजूदा मॉडल कॉन्फ़िगरेशन डॉक्स में लागू विंडो जाँचें।
Claude Code ऑटो-कॉम्पैक्ट क्या करता है, और कब चलता है?
ऑटो-कॉम्पैक्ट बातचीत के इतिहास को सारांशित करता है जब सत्र अपनी कॉन्फ़िगर की गई संदर्भ सीमा के पास पहुँचता है, फिर मौजूदा बातचीत में उसी सारांश के साथ आगे बढ़ता है। यह उस सौदे का स्वचालित संस्करण है जो आप /compact के साथ करते हैं: आगे बढ़ने लायक स्थिति बनाए रखें और विवरण को संपीड़ित करें। Anthropic दस्तावेज़ीकृत करता है कि क्या दोबारा इंजेक्ट या सारांशित होता है, जिसमें प्रोजेक्ट इंस्ट्रक्शन्स, मेमोरी, चुनी गई हाल ही में पढ़ी फाइलें, और बातचीत का इतिहास शामिल हैं।
मौजूदा Claude Code डॉक्स कहते हैं कि नेटिव 1M-विंडो मॉडल डिफ़ॉल्ट रूप से लगभग 967K टोकन पर कॉम्पैक्ट करते हैं। इससे डिफ़ॉल्ट ट्रिगर और 1,000,000-टोकन विंडो के बीच मोटे तौर पर 33K टोकन बचते हैं: 1,000,000 − 967,000 ≈ 33,000। यह दस्तावेज़ीकृत अनुमानित थ्रेशोल्ड से की गई गणित है, न कि वादा किया गया मुफ़्त रिज़र्व या असली सत्र रीडआउट। कुछ मॉडल 200K पर कॉम्पैक्ट करते हैं; गेटवे और प्लान सेटिंग्स प्रभावी सीमा बदल सकती हैं। सेटिंग बदलने से पहले मॉडल-विशिष्ट थ्रेशोल्ड जाँचें।
अगर आप मौजूदा मॉडल के लिए जल्दी ट्रिगर चाहते हैं, तो दस्तावेज़ीकृत कमांड /autocompact 500k है; /autocompact auto मॉडल-ट्यून किया गया मान बहाल करता है। ये मान उदाहरण हैं, हर मॉडल के लिए 500K चुनने की सिफारिश नहीं। Anthropic 100K से 1M तक स्वीकार्य मान दस्तावेज़ीकृत करता है और बताता है कि एनवायरनमेंट या मैनेज्ड सेटिंग्स आपकी पसंद को ओवरराइड कर सकती हैं। ऑटो-कॉम्पैक्ट कॉन्फ़िगरेशन देखें।
मुझे कॉम्पैक्ट, क्लियर, डेलीगेट करना चाहिए, 1M संदर्भ इस्तेमाल करना चाहिए, या नया शुरू करना चाहिए?
इस आधार पर चुनें कि अगले कदम के लिए क्या उपलब्ध रहना ज़रूरी है। तालिका में "लागत" का मतलब संदर्भ और निरंतरता की लागत है, बोली गई डॉलर कीमत नहीं।
| विकल्प | कब इस्तेमाल करें | क्या रखता है | क्या खोता है या क्या लागत है |
|---|---|---|---|
निर्देशों के साथ /compact |
मौजूदा टास्क जारी है और उसके फैसले अब भी मायने रखते हैं। उदाहरण: /compact Focus on the failing test, files changed, and next verification. |
मौजूदा बातचीत का सारांशित संस्करण; आपके निर्देश सारांश को दिशा दे सकते हैं। | सटीक विवरण संपीड़ित हो सकते हैं। सिग्नेचर, एरर टेक्स्ट, या सूक्ष्म फैसलों पर भरोसा करने से पहले सारांश पढ़ें। |
/clear |
आप असंबंधित काम पर जा रहे हैं या सत्र छोड़े गए दृष्टिकोणों से भरा है। | सक्रिय बातचीत से कुछ नहीं; पुराना सत्र फिर से शुरू करने योग्य रहता है। | निरंतरता। नए टास्क को ज़रूरी फाइलें और तथ्य दोबारा दें। |
| सबएजेंट | आपको रिसर्च, लॉग समीक्षा, या कोई और सीमित दायरे वाला परिणाम चाहिए, मुख्य सत्र में बड़ा ट्रांसक्रिप्ट नहीं। | सबएजेंट का संक्षिप्त परिणाम मुख्य बातचीत में लौटता है। | उसकी खोज दूसरे संदर्भ में रहती है, और उसके अपने अनुरोध भी उपयोग खर्च करते हैं। |
| 1M संदर्भ मॉडल | आपके मॉडल के पास 1M विंडो है और एक टास्क को सचमुच चौड़े वर्किंग सेट की ज़रूरत है। | कॉम्पैक्शन से पहले ज़्यादा समकालिक इनपुट। | ज़्यादा क्षमता, गारंटीड पुनर्प्राप्ति या फोकस नहीं; एक्सेस और बिलिंग मॉडल, प्लान और प्रोवाइडर पर निर्भर हैं। |
| नया सत्र + हैंडऑफ़ | टास्क पूरा हो गया, बातचीत शोर से भरी है, या अगले चरण को साफ़ ब्रीफ़ चाहिए। | सिर्फ़ वह स्थिति जिसे आप लिखकर दोबारा पेश करते हैं। | कोई भी बिना सेव किया गया तर्क या विवरण। पहले मौजूदा स्थिति, फैसले, बदली फाइलें, जाँचें, और अगला कदम लिखें। |
Claude Code कॉम्पैक्शन के लिए, ज़रूरी स्थिति को निर्देश में रखें: क्या हो गया, क्या बाकी है, संबंधित पथ, बाधाएँ, और अगली जाँच। अगर सटीक जानकारी बची रहनी चाहिए, तो उसे प्रोजेक्ट फाइल में रखें और Claude से उस फाइल को रेफरेंस करने को कहें। Claude Code में असंबंधित काम के लिए संदर्भ क्लियर करने हेतु /clear इस्तेमाल करें: यह खाली बातचीत शुरू करता है और /compact का छोटा रूप नहीं है। Claude Academy पाठ वही मूल नियम देता है: जारी फीचर को कॉम्पैक्ट करें, नए के लिए क्लियर करें।
सीमित दायरे वाली जाँच-पड़ताल के लिए सबएजेंट इस्तेमाल करें जिसका कच्चा आउटपुट आपको मुख्य संदर्भ में नहीं चाहिए। Anthropic की सबएजेंट गाइड कहती है कि मुख्य बातचीत को सारांश मिलता है जबकि सबएजेंट अलग संदर्भ इस्तेमाल करता है। यह मुख्य-सत्र की जगह बचाता है; यह जाँच-पड़ताल को मुफ़्त नहीं बनाता।
क्या Claude Code के पास 1M संदर्भ विंडो है?
हाँ, Claude Code 1M संदर्भ ज़्यादातर मौजूदा मॉडलों पर उपलब्ध है। अक्टूबर 2026 में जाँचे अनुसार, Claude Code मॉडल कॉन्फ़िगरेशन पेज मॉडल और प्लान के हिसाब से एक्सेस सूचीबद्ध करता है; Platform संदर्भ-विंडो रेफरेंस मॉडल आकार सूचीबद्ध करता है।
Anthropic API पर, 1M विंडो हर प्लान पर मानक रूप से आती है, Pro सहित — Fable मॉडलों के लिए, Sonnet 5 से आगे और Opus 4.7 से आगे के लिए। उनके लिए चुनने लायक कोई [1m] वेरिएंट नहीं है। पुराने Opus 4.6 और Sonnet 4.6 के लिए, बड़ी विंडो पाने हेतु [1m] वेरिएंट चाहिए, और आप उसे चुन पाएँगे या नहीं यह आपके प्लान पर निर्भर है। मौजूदा डॉक्स बताते हैं कि पात्र 1M उपयोग मानक मॉडल प्राइसिंग इस्तेमाल करता है, 200K से आगे के टोकन पर कोई सरचार्ज नहीं, हालाँकि Fable का उपयोग स्वयं कुछ प्लान्स पर उपयोग क्रेडिट खींच सकता है। प्राइसिंग अक्टूबर 2026 में जाँची गई।
1M तब इस्तेमाल करें जब टास्क को संदर्भ-सामग्री का एक बड़ा, सुसंगत सेट एक साथ उपलब्ध रखने से लाभ हो। सिर्फ़ इसलिए स्विच न करें क्योंकि संदर्भ ज़्यादा है। किसी केंद्रित एडिट या नए फीचर के लिए, छोटा, साफ़ वर्किंग सेट तर्क करना आसान हो सकता है।
रीसेट करने से पहले Claude Code टोकन उपयोग कैसे घटाएँ?
उन उच्च-प्रभाव स्रोतों से शुरू करें जो बार-बार लोड होते हैं। Anthropic सलाह देता है कि हर CLAUDE.md को 200 पंक्तियों से कम रखें; जो निर्देश सिर्फ़ कुछ फाइलों पर लागू हों उन्हें path-scoped नियमों में ले जाएँ, और जो प्रक्रियाएँ कम बार चलती हों उन्हें हर सत्र लोड करने के बजाय स्किल्स में ले जाएँ। इम्पोर्ट्स लंबी फाइल को व्यवस्थित करते हैं पर उसकी संदर्भ लागत नहीं घटाते। विवरण Claude की प्रोजेक्ट-मेमोरी गाइड में हैं।
फिर नियंत्रित करें कि काम के दौरान क्या अंदर आता है:
- विशिष्ट टास्क, लक्ष्य पथ या सिंबल, और अपेक्षित परिणाम दें। पूरी फाइल माँगने से पहले संबंधित पंक्तियाँ या सिग्नेचर माँगें।
- लॉग या टेस्ट आउटपुट के लिए, Claude को लौटाने से पहले एरर और आसपास की पंक्तियों तक फ़िल्टर करें। Anthropic की लागत गाइड एक हुक सुझाती है जो लंबे लॉग में
ERRORgrep करता है ताकि Claude दसियों हज़ार के बजाय कुछ सौ टोकन के मैच पढ़े। /contextसे उन लोड की गई फाइलों या मेमोरी को खोजें जो इस टास्क से संबंधित नहीं हैं। MCP/टूल-परिभाषा सेटअप को एक त्वरित जाँच तक सीमित रखें: Claude Code वर्तमान में डिफ़ॉल्ट रूप से MCP टूल परिभाषाओं को defer करता है, और/mcpसे आप बिना इस्तेमाल वाले सर्वर बंद कर सकते हैं।- जब सिर्फ़ निष्कर्ष लौटना हो, तो विस्तृत जाँच-पड़ताल सबएजेंट को दें।
Muvon में हम Octocode और Octofs बनाते हैं। Claude Code के बिल्ट-इन सर्च और फाइल टूल कई टास्क के लिए काफ़ी हैं। जब कोड नेविगेशन को दूसरे नज़रिए की ज़रूरत हो, Octocode के सर्च और सिग्नेचर कमांड नेचुरल-लैंग्वेज क्वेरी से कोड ढूँढ सकते हैं और फाइल सिग्नेचर दिखा सकते हैं। संकरी फाइल-कार्रवाई के लिए, Octofs रेंज्ड व्यू और ग्रुप्ड एडिट सपोर्ट करता है; ये फीचर्स बताते हैं कि यह कैसे काम करता है, मापी गई टोकन-बचत दर नहीं। पहले बिल्ट-इन टूल आज़माएँ, फिर कोई टूल तभी जोड़ें जब उसका आउटपुट काम के लिए ज़्यादा लक्षित हो।
संदर्भ-क्षय (context rot) शोध लंबे सत्रों के बारे में क्या कहता है?
लंबा संदर्भ उपयोगी है, पर बड़ी विंडो इसका प्रमाण नहीं है कि मॉडल हर हिस्से को समान रूप से अच्छा इस्तेमाल करता है। Chroma की 2025 Context Rot रिपोर्ट ने नियंत्रित टास्क पर 18 मॉडलों का मूल्यांकन किया और पाया कि इनपुट लंबाई बढ़ने पर प्रदर्शन अक्सर गिरता है; distractors ने पुनर्प्राप्ति को भी कठिन बनाया। यह रिपोर्ट परखे गए मॉडलों और टास्क पर शोध है, आज के Claude Code वर्कफ़्लो का बेंचमार्क नहीं।
2023 के Lost in the Middle पेपर, जो बाद में TACL में प्रकाशित हुआ, ने पाया कि प्रदर्शन अक्सर तब सबसे मज़बूत होता है जब संबंधित जानकारी शुरुआत या अंत के पास हो, और कमज़ोर तब जब वह बीच में बैठती हो। इसका मॉडल सेट पुराना है। मिलकर, ये पेपर एक व्यावहारिक नियम का समर्थन करते हैं, सार्वभौमिक थ्रेशोल्ड का नहीं: टास्क के मुख्य तथ्यों को आसानी से मिलने लायक रखें, असंबंधित इतिहास हटाएँ, और ज़रूरी फैसलों को सत्यापित करें बजाय यह मान लेने के कि ज़्यादा संदर्भ का मतलब ज़्यादा भरोसेमंद स्मरण है।
जब आप अनिश्चित हों कि आगे क्या करना है, /context चलाएँ, सबसे बड़ी श्रेणियों को देखें, और इस सूची पर नीचे जाएँ: अगली रीड संकरी करें, भारी रिसर्च डेलीगेट करें, अगर वही टास्क जारी है तो यह बताते निर्देशों के साथ कॉम्पैक्ट करें कि क्या रखना है, या अगर अगला टास्क अलग है तो हैंडऑफ़ लिखें और क्लियर करें। नए सत्र में एडिट करने से पहले, उसे रिपॉज़िटरी और सेव किए गए हैंडऑफ़ के खिलाफ़ जाँचें।
— Don
हम केंद्रित कोडिंग वर्कफ़्लो के लिए ओपन-सोर्स टूल बनाते हैं। अगर आप संकरी रीड या हैंडऑफ़-पहले सत्र आज़माएँ, तो हमें बताएँ क्या काम आया या तीखे किनारे कहाँ हैं; आप एक issue खोल सकते हैं.
