同样是 Sonnet 4.5，为何 CLI 工具差距这么大

最近使用 Claude Code CLI 和 GitHub Copilot CLI 时发现，虽然两者都使用 Claude Sonnet 4.5 模型，但 Claude Code 明显更智能。本文记录性能差异的技术原因。

核心问题

同模型不等于同性能。Claude Sonnet 4.5 原生支持 200K tokens 上下文和 Extended Thinking，但 Copilot CLI 通过中间层大幅限制了这些能力。

Copilot CLI 的三大限制

1. 上下文窗口严重缩水

Claude Sonnet 4.5 原生能力：

标准：200K tokens
长上下文版本：1M tokens

Copilot CLI 实际限制：

约 8K tokens 上下文窗口
官方未明确公布，但用户实测约为此值

实际影响：

# 场景：分析涉及 10 个文件的代码库

# Claude Code CLI (200K 上下文)
# ✓ 可同时加载多个相关文件
# ✓ 保持完整的代码关系理解
# ✓ 前后一致的分析结果

# Copilot CLI (8K 上下文)
# ✗ 只能保持 1-2 个文件
# ✗ 频繁遗忘先前分析内容
# ✗ 需要反复重新读取

8K tokens 约等于 6000 英文单词 或 1500 行代码。Copilot CLI 的小窗口导致频繁的上下文切换和信息丢失。

2. Extended Thinking 功能完全缺失

什么是 Extended Thinking：

允许模型进行深度推理，配置 1K-64K tokens 的”思考预算”，在复杂任务中显著提升表现。

Claude Code CLI 配置示例：

{
  "model": "claude-sonnet-4-5-20250929",
  "thinking": {
    "type": "enabled",
    "budget_tokens": 10000
  }
}

Copilot CLI：

完全不支持此配置，无法启用 Extended Thinking。这是两者智能表现差异的关键原因。

3. 资源配额与超时策略

Claude Code CLI：

按 token 计费（$3/百万输入，$15/百万输出）
允许长时间运行
支持检查点功能，可保存进度

Copilot CLI：

Premium Request 配额制（Pro 300 次/月）
隐性”思考预算”限制
超时中断机制

比喻：

Claude Code 设计用于 跑马拉松（长时间、多步骤任务），Copilot CLI 只能 跑百米（快速交互）。

架构差异

Claude Code CLI：直接访问

用户 → Anthropic API → Claude Sonnet 4.5

特点：

完整的 200K tokens 上下文
支持 Extended Thinking
完全参数控制
并行工具调用
无功能限制

代价：

使用 grep-only 检索（无语义索引）
大量顺序工具调用
速度慢 4-5 倍

Copilot CLI：中间层架构

用户 → GitHub 编排层 → Anthropic API → Claude Sonnet 4.5

中间层作用：

模型路由和切换
成本控制和配额管理
上下文窗口限制（8K）
屏蔽高级功能（Extended Thinking）
GitHub 生态集成

优点：

多模型选择
GitHub 深度集成
相对稳定

代价：

模型能力被”阉割”
上下文限制严重
复杂任务表现差

实测性能对比

速度差异

重构 React 前端任务（约 15 个文件）：

Claude Code CLI: 18 分 20 秒
Claude Chat 手动: 4 分 30 秒
Copilot CLI: 约 90 分钟（18 分 × 5）

用户反馈：Copilot CLI 比 Claude Code 慢 5 倍以上。

大文件处理

Claude Code 限制：

# 单文件读取限制 25K tokens
Error: File content (28375 tokens) exceeds maximum allowed tokens (25000)

需要使用 offset 和 limit 分块读取，导致反复工具调用。

Copilot CLI 问题：

8K tokens 窗口导致频繁分块
1000 行文件经常卡顿
有时卡死 30 分钟后超时

为什么 Claude Code “更智能”

1. 全局视野 vs 局部视野

Claude Code：

200K tokens 上下文窗口
可同时保持多个文件内容
理解代码全局关系

Copilot CLI：

8K tokens 上下文窗口
只能保持少量文件
频繁遗忘先前内容

2. 深度思考 vs 快速响应

Claude Code：

Extended Thinking 允许模型”想”得更久
可以进行复杂推理
适合多步骤任务

Copilot CLI：

无 Extended Thinking
思考预算受限
倾向快速给出结果

3. 马拉松 vs 百米

Claude Code：

设计用于长时间运行
可处理复杂、多步骤任务
允许大量 token 消耗

Copilot CLI：

为快速交互优化
超出一定时限就中断
控制成本和资源

稳定性问题

Copilot CLI

GitHub 社区反馈：

Claude Sonnet 4 在约 5 个提示后停止
频繁 “I’m sorry but there was an error”
上下文突然丢失

官方承认是”已知的服务器端问题”。

Claude Code

使用 31% 配额时被提前限制
陷入”无限压缩循环”
读取大文件时崩溃

优化建议

Claude Code

使用语义索引：

# 安装 MCP 服务器（如 Serena MCP）
# 替代低效 grep 检索

主动管理上下文：

/clear   # 清理上下文
/compact # 压缩上下文

维护 CLAUDE.md：

项目规范
禁止目录
常用命令

Copilot CLI

监控配额：

/usage  # 查看使用情况

按任务选模型：

复杂任务：Claude Sonnet 4.5
简单任务：Haiku

避免大任务接近限制时启动

总结

两者差异的根本原因：

维度	Claude Code CLI	Copilot CLI
上下文窗口	200K tokens	~8K tokens
Extended Thinking	✓ 支持	✗ 不支持
资源策略	马拉松	百米
架构	直接访问	中间层限制
适用场景	复杂重构	快速迭代

Claude Code 提供完整模型能力但速度慢，像让模型”看全局、想得久”。

Copilot CLI 功能受限但集成好，像让模型”看局部、快速答”。

用户反馈的”8K tokens 限制”并非误解，而是 Copilot CLI 的真实约束。这个限制加上 Extended Thinking 缺失，是智能表现差异的核心原因。

实际使用中，许多开发者两者并用：Claude Code 处理复杂任务，Copilot CLI 处理快速交互。