# Your Claude Limit Burns In 90 Minutes Because Of One ChatGPT Habit

- **URL:** https://youtu.be/5ztI_dbj6ek
- **Durata:** 26:35
- **Data:** 2026-05-02
- **Tags:** @work @growth #token-management #claude #ai-efficiency #agents

---

## TL;DR

Videoclipul e despre cum obiceiurile proaste de folosire a AI-ului (ChatGPT, Claude, Gemini) ard tokens inutil — și cum le poți reduce de 8-10x fără să pierzi calitate. Autorul (Nate) a construit un "Stupid Button" care auditează pattern-urile de utilizare și identifică risipa. Modelele nu sunt scumpe — obiceiurile tale sunt.

---

## Puncte cheie

### 1. Formatele de fișiere ucid bugetul de tokens
- PDF raw: 100k+ tokens pentru 4.500 cuvinte de conținut (overhead header/footer/metadata)
- Markdown: 4-6k tokens pentru același conținut — **economie 20x**
- Convertire gratuita: orice serviciu online sau direct Claude
- Screenshots = groaznic pentru tokens. Copy-paste text direct.

### 2. Nu sprawla conversatiile
- La fiecare turn, modelul reciteste INTREAGA conversatie
- 20-30 turns = context window umplut, model "drift", scadere calitate
- **Regula:** sesiune noua la 10-15 turns
- **Doua moduri separate:** gathering info vs. executie. Nu le amesteca.

### 3. Model selection inteligenta
- **Opus:** rationament, decizii complexe, arhitectura
- **Sonnet:** executie, coding, debugging
- **Haiku:** formatare, polish, taskuri simple
- Nu folosi Ferrari la cumparaturi. Opus nu pentru orice.

### 4. Auditeaza plugin-urile si conectorii
- Fiecare plugin = tokens incarcati la FIECARE sesiune
- Un utilizator a raportat 50k tokens consumati inainte de primul cuvant scris
- Daca nu il folosesti activ → sterge-l. "Barnacle on a ship"

### 5. Prompt caching (pentru API / agenti)
- Cache hits Opus: **$0.50/M vs $5/M standard = 90% discount**
- Cache-uieste: system prompt, tool definitions, reference docs
- Daca nu faci asta, arunci banii pe fereastra

### 6. Web search eficient
- Perplexity MCP vs Claude native search: 10-15k tokens mai putin per search
- De 5x mai rapid + citations structurate
- MCP = magic pentru token management la search

### 7. Cei 5 Comandamenti pentru Agenti
1. **Index references** — nu dump documente intregi in context
2. **Pre-proceseaza** — documentul trebuie sa ajunga ready-to-use, nu ready-to-read
3. **Cache stable context** — system prompts, tool defs, persona, reference docs
4. **Scope minim** — un planning agent nu are nevoie de intreaga codebase
5. **Masoara** — daca nu stii cost per call, optimizezi orb

---

## Estimare economii reale

| Workflow | Input tokens | Output tokens | Cost estimat |
|---------|-------------|---------------|-------------|
| Sloppy (PDF raw, 30 turns, Opus tot) | 800k-1M | 150-200k | $8-10 |
| Clean (markdown, 10-15 turns/session, model mix) | 100-150k | 50-80k | ~$1 |

**Economie: 8-10x** pentru acelasi rezultat.

---

## Quote-uri

> "Frontier AI can be absurdly cheap when you know what you're doing. The models are not expensive, it's your habits that cost a lot."

> "Use Opus for reasoning and Sonnet for execution and Haiku for polish."

> "Cache hits on Opus cost 50 cents per million versus $5 per million standard."

> "Models perform worse when they're drowning in irrelevant context."

> "You cannot improve what you do not measure."

> "Your mistakes scale with the price of intelligence."

> "As models get more intelligent, we can lean out the context window initially because we can trust the model to retrieve better."

---

## Actiuni practice (pentru Marius)

- [ ] Audit plugins/skills active in Claude Code — `/context` command verifica ce se incarca
- [ ] Sesiuni noi mai des in Claude Code (10-15 turns maxim)
- [ ] Pentru Ralph agents: verifica daca system prompt-ul e caches
- [ ] Web search via Perplexity MCP in loc de Claude native search
- [ ] Convertire PDF la markdown inainte de a baga in context
