Claude Code v2.1.89 исправлена проблема с истечением кеша длинных сессий, а также устранены аномальные расходования ресурсов.

По данным мониторинга 1M AI News, Anthropic выпустила Claude Code v2.1.89 (npm-пакет уже можно установить, страница GitHub release пока не обновлена). В релизе исправлено несколько проблем с кэшированием, которые могли приводить к аномально высоким API-расходам, а также целая серия багов, связанных со стабильностью. Ранее инженер Anthropic Lydia Hallie подтвердила, что скорость достижения лимитов по объёму использования «значительно выше ожидаемой», а сообщество также сообщило о двух багах кэширования, которые могут увеличивать API-расходы в 10–20 раз.

В этом обновлении исправлены следующие проблемы, связанные с кэшем: изменение байтов tool schema в середине диалога в длинных сессиях, из‑за чего prompt cache становится недействительным, а также многократное (десятки раз) повторное внедрение вложенного CLAUDE.md файла во время длинных диалогов. Обе проблемы приводят к тому, что потребление токенов в длительных сессиях оказывается намного выше, чем ожидалось. Кроме того, исправлен баг кэширования StructuredOutput schema (ранее он приводил примерно к 50% падений рабочих процессов) и утечка памяти, вызванная тем, что большие JSON-входы оставлялись в LRU-кэше по ключам.

Другие изменения, на которые стоит обратить внимание:

1. При использовании инструмента Edit для сверхбольших файлов (более 1GB) больше не происходит OOM-сбой
2. –resume при восстановлении сессии больше не приводит к падению из‑за выводов инструментов более старых версий
3. При достижении лимита больше не показывается вводящее в заблуждение сообщение «Rate limit reached»; вместо этого выводятся фактическая ошибка и рекомендации по действиям
4. thinking summaries по умолчанию больше не генерируются; нужно вручную включить в настройках showThinkingSummaries: true
5. Добавлена переменная окружения CLAUDE_CODE_NO_FLICKER=1 — включается виртуальный рендеринг с устранением мерцания
6. Добавлен hook PermissionDenied: в auto-режиме после отказа в выполнении команды можно заставить модель повторить попытку, вернув {retry: true}