По данным мониторинга 1M AI News, один разработчик с помощью Ghidra, MITM-прокси и radare2 выполнил реверс-инжиниринг независимой установочной версии 228MB бинарного файла Claude Code и обнаружил два отдельных кэширующих Bug, которые могут повышать API-расходы в 10–20 раз без ведома пользователя. Соответствующий анализ отправлен на GitHub (issue #40524), где Anthropic пометила проблему как regression bug и назначила ее для обработки.
Первый Bug находится в кастомном рантайме Bun, используемом независимой установочной версией. При каждом запросе к API рантайм ищет в теле запроса идентификатор для биллинга и выполняет замену, однако срабатывает логика замены только на первое совпадение в теле запроса. Если история диалога случайно содержит эту строку (например, при обсуждении внутреннего механизма биллинга в Claude Code), замена происходит не в системной подсказке, а в содержимом сообщения, что приводит к тому, что кэш целиком перестраивается при каждом запросе. Временное обходное решение — запускать npx @anthropic-ai/claude-code; в версиях npm-пакета этой замены нет.
Второй Bug затрагивает всех пользователей, которые возобновляют сессию с помощью --resume или --continue; он был добавлен начиная с v2.1.69. При восстановлении сессии место, куда внедряется дополнительная системная информация, отличается от того, как это делается при создании новой сессии, из-за чего кэш-предикс не совпадает полностью: целая история диалога перестает считываться из кэша и переписывается целиком. Последующие раунды восстанавливаются нормально, но сама операция восстановления уже создает значительные дополнительные затраты; на данный момент внешнего обходного решения нет.
Разработчик оценивает, что для длинного диалога примерно на 500k токенов Bug 1 добавляет к расходам около 0.04 доллара США за каждый запрос, а Bug 2 — около 0.15 доллара США за каждое восстановление; в сумме стоимость одного запроса может превышать 0.20 доллара США. Ранее инженер Anthropic Лидия Холли подтвердила, что скорость выхода пользователей на лимит использования «существенно выше ожидаемой», и в комментариях Reddit несколько пользователей считают, что эти два кэширующих Bug могут быть одной из главных причин аномального расхода.