你是否曾发现自己的 Claude Code 额度在不知不觉中就用光了？
主要原因往往是读取大量参考资料。
在这篇文章中，我将解释将繁重的阅读任务外包给免费的 NotebookLM 来抑制 Claude Code 消耗令牌的设计理念。
读完之后，你将掌握一种在 Pro 套餐下也能使用该工具而不用担心额度耗尽的方法。
所有关于价格和限制的信息均基于截至 2026 年 6 月 6 日通过网页搜索确认的 Anthropic 和 Google 官方信息。
第 1 章：你的 Claude Code 额度是否在让它读文档的那一刻就融化掉了？
我为企业提供 AI 咨询服务，关于 Claude Code 最常见的抱怨是：
"工作中途额度就用完了，只能等重置。"
首先，我们来整理一下它的运作机制。
Claude 的付费套餐同时运行两种限制：
① 5 小时会话限制 → 从第一条消息起每 5 小时重置一次的限制。
② 每周使用限制 → 一周的总限制。
一旦达到其中任何一个，你的工作就会停止。
此外，由于 Claude Code 和浏览器版 Claude 共享同一限制，在 Claude Code 中用完额度意味着聊天版也无法使用。
这是 Anthropic 官方帮助中明确说明的规格。
好消息是：
2026 年 5 月 6 日，5 小时限制大约翻倍，Pro 和 Max 的峰值时段限制被取消。
此外，从 5 月 13 日起，每周限制增加了 50%（根据官方开发者账号的公告，这是一个截至 2026 年 7 月 13 日的临时措施）。
尽管如此，还是有一些人耗尽了额度。
为什么？
最大的"额度小偷"就是读取大量材料。
当你让 Claude Code 读取一份 100 页的 PDF 或大量会议记录时，全部内容都会被加载到上下文中。
而且只要对话继续，它就会一直运行，每次都要拖着沉重的历史记录。
说实话，我使用的是 Max 20x 套餐（200 美元/月），即使在让我读取大量文档的日子里，我也收到了额度警告。
为了写一篇文章，我让它一个接一个地读 PDF 做参考，还没开始真正写作，剩余额度就已经岌岌可危了。
就像一个"光是做准备工作就累垮了的厨师"。
在 Pro 套餐（20 美元/月）上，这种情况瞬间就会发生。
如果因为额度耗尽每天中断工作两次，每次 30 分钟，一个月就是 20 小时。
这相当于损失了两个多工作日（根据我的计算）。
一开始，我以为"限制太小了"。
但我错了。
是我让它读取的方式设计得不好。
第 2 章：设计理念是"将繁重处理外包给 Google""
结论如下。
请将"读取材料"的角色和"思考与创造"的角色分开。
读取者是 NotebookLM。
创造者是 Claude Code。
NotebookLM 是 Google 提供的免费 AI 研究工具，旨在仅根据你上传的材料进行回答并附带引用。
即使是免费版本，也可以存储这么多内容（基于截至 2026 年 6 月 6 日的官方信息）：
① 最多 100 个笔记本
② 每个笔记本最多 50 个来源
③ 每个来源最多 500,000 个词
500,000 个词大约相当于 30 万个日文字符。每个文件大约相当于 2 到 3 本平装书的材料。
由于一个笔记本中可以放 50 个这样的来源，你基本上可以吞下公司内部的所有文档。
可以这样理解：
Claude Code 是一个时薪很高的 CEO。
让这位 CEO 从早上开始就读 100 页文档，是巨大的浪费。
NotebookLM 是一个免费工作的文档文员。
让文员读完所有内容，只把摘要笔记交给 CEO。
由于大部分材料留在 Google 端，Claude 只收到摘要文本。
原本在读取过程中消失的令牌，现在减少到一份备忘录的消耗。
此外，随着 2026 年 5 月 26 日的更新，NotebookLM 现在支持与 Google Drive 自动同步。
如果你更新 Drive 上的文档，内容可以反映在来源端。
另外，2026 年 5 月，与 Google Workspace 自动化功能（Workspace Studio）的集成也已公布。
现在可以构建这样的工作流程："收到电子邮件时，基于 NotebookLM 的知识创建草稿回复。"
可以看出 Google 正在认真地将 NotebookLM 打造成"企业知识库"。
它作为"文档文员"的质量已经达到了新的水平。
第 3 章：今天就能开始的基本工作流程（免费，3 个步骤）
很简单。
① 将所有材料放入 NotebookLM → 可以加载 PDF、Google 文档、网站 URL，甚至 YouTube 视频。
② 以"传递给 Claude Code"为前提让它进行摘要 → 这是本文的核心。
③ 只将生成的输出粘贴到 Claude Code → 完全不让 Claude 读取原始材料。
以下是步骤②中使用的示例提示：
1请将上传的材料总结为给另一个 AI（Claude Code）的"交接备忘录"。23条件：41. 用 3 行以内总结整体结论。52. 将所有任务所需的数值、专有名词和决策以要点形式列出。63. 不要为材料中未写的内容补充推测。74. 在每个条目的末尾添加来源文档名称。85. 总字数控制在 2,000 字以内。
关键的一句是"不要为材料中未写的内容补充推测。"
AI 不喜欢空白，如果不指定这一点，它可能会掺入听起来合理的谎言。
在这方面，NotebookLM 从设计上就基于引用进行回答。
由于在交接备忘录阶段就能看到依据，这对于防止幻觉是一个强大的组合。
我在我支持的一家公司尝试了这种方法。
以前，他们让 Claude 直接读取超过 50 页的业务手册，负责人因为额度很快就用完而苦恼。
仅仅通过将手册移到 NotebookLM 并改用交接备忘录方法，在相同任务下，额度的减少明显变慢。
我记得他们苦笑着说："直到现在那些消耗到底是为了什么？"
应用范围很广。
如果你是销售人员，你可以将所有会议前资料收集到一个笔记本中，让 Claude Code 只创建提案大纲。
如果你是策划人员，你可以委托它处理一组竞品研究报告，并让它仅利用提取的争议点来撰写提案草稿。
如果你是管理人员，你可以存储团队会议记录和日报，并在让 Claude Code 汇编报告之前，创建一个"上个月决策及未完成任务交接备忘录"。
工作越是涉及"高阅读量但相对低创造量"，这种分工就越有效。
第 4 章：进阶 | 使用 MCP 集成直接从终端询问 NotebookLM
这是进阶版。
实际上，有一种机制可以直接从 Claude Code 向 NotebookLM 提问。
那就是像 notebooklm-mcp 这样的 MCP（模型上下文协议）兼容服务器。
设置完成后，你可以在 Claude Code 终端内询问："参考这个笔记本，告诉我关于这部分规格的内容。"
在结构上，大部分材料保留在 Google 端。
Claude Code 只读取 NotebookLM 返回的响应文本。
由于切换标签页和复制粘贴的工作消失了，体验变得无缝。
然而，我要在这里坦率地说。
这些是非官方工具。
它们没有使用 Google 的官方 API，而是通过自动化浏览器来调用内部机制。
有人指出这可能违反 Google 的服务条款，并且存在因规格变更而突然停止工作的风险。
因此，我推荐的使用定位如下：
对于主要工作操作，使用第 3 章的手动工作流程。
因为这个流程只使用官方功能，所以不用担心明天会出问题。
MCP 集成是一个选项，供那些在了解风险后愿意自行尝试的人使用。
不必强迫自己使用；仅凭第 3 章，节省令牌的效果已经足够。
一开始不必追求完美。
第 5 章：结合技术保护额度的三个操作规则
最后，这里有一些与将任务外包给 NotebookLM 结合使用时效果很好的 Claude Code 操作规则。
① 任务切换时输入 /clear → 这是一个官方命令，用于完全重置对话历史。→ 如果在拖着重的前一个任务历史记录的情况下开始新任务，每次都会添加无用的令牌。
② 长时间任务期间输入 /compact → 这是一个官方命令，用于总结并压缩到该点的历史记录。→ 只需在任务里程碑处输入，就能让会话后半段的消耗更轻。
③ 规划使用高端模型，工作使用轻量模型 → 将思考结构和设计等繁重流程分配给 Opus，使用 Sonnet 进行实现和格式化。→ 可以在工作中使用 /model 命令切换。
在我于一家风险企业工作的 15 年中，我经常看到有才华的人被文档审查工作压垮，无法做自己本职工作的情况。
Claude Code 正在发生的事情也是一样的。
你正在让最有才华、最昂贵的 AI 做简单的文档读取工作。
这就是额度用完的原因。
说实话，如果不知道这种分工——NotebookLM 负责读取，Claude Code 负责思考——每次都因为额度耗尽而停下来等待重置，那就太浪费了。
话虽如此，你不需要一下子做完所有事情。
以下是今天就可以采取的三个步骤：
步骤 1 → 打开 notebooklm.google，尝试放入一份你通常让 Claude 读取的文档。
步骤 2 → 粘贴第 3 章中的交接备忘录提示，尝试将生成的摘要传递给 Claude Code。
步骤 3 → 从今天开始养成任务切换时输入 /clear 的习惯。
仅凭这三步，你应该就能感受到额度减少方式的变化。
感谢你看到最后！
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