我以前换终端,基本只看两件事。
一个是顺不顺手,一个是快不快。
内存占多少,CPU 占多少,电池掉得快不快,说实话我很少认真看。终端嘛,不就是显示几行字,能费多少电。
直到我看到有个叫 Fernando 的哥们发了个帖子。
他在西班牙萨拉戈萨一家咖啡馆里,打开一台 MacBook Air M3,准备在开会前用 Claude Code 写两小时代码。
两小时后,电量只剩 15%。
他懵了。
没剪视频,没开游戏,就开着终端写代码,电池怎么掉成这样。
于是他打开 macOS 活动监视器,看能源那一栏。
Ghostty,过去 12 小时累计 Energy Impact,3600。
Brave 浏览器,125。
Zoom,99。
Claude 桌面版,46。
一个显示文字的终端,macOS 给它算出来的能耗评分,比浏览器高了将近 30 倍 ???
这就很反常了。
如果是某个 Electron 套壳工具这么干,我可能还没那么意外。毕竟现在很多软件打开一个窗口,背后像是顺手开了个浏览器。
但 Ghostty 不是那种臃肿的软件。它是很多程序员这两年很喜欢的新终端,Zig 写的,原生,漂亮,快。很多人换它,就是受够了传统终端在大输出下卡顿。
但问题恰恰就出在这个「快」上。
Ghostty 这种快,靠的是 GPU 加速。
原来的终端是不需要 GPU 的,VT100、xterm、Apple Terminal.app 走的都是老路线,CPU 读到一个字符,字体引擎把它栅格化,屏幕显示出来。笨是笨一点,但够用。
后来为什么会有 Alacritty、Kitty、Ghostty 这种 GPU 加速终端。
因为终端有时候确实会很慢。
2017 年,Joe Wilm 发布 Alacritty 的时候,说过一个很具体的痛点。他用 vim 加 tmux,在传统终端里体验很差。编译大项目的时候,输出像瀑布一样刷下来,终端跟不上。
这种不爽,写过代码的人都懂。
tail -f 一个巨大的日志。
一不小心 cat 了一个不该 cat 的大文件。
这时候 GPU 加速很有用。
它的做法大概是,把常用字形提前做成一张纹理图,叫 glyph atlas。你可以把它想成一盒提前刻好的字母印章。
以前每次写字都要手写,现在先把印章刻好,后面每一帧只负责盖章。
字形只栅格化一次,渲染时 GPU 把对应的小矩形贴到屏幕上。大输出场景里,这套办法很有效。

所以 Ghostty、Alacritty 这类终端的出发点没问题。
它们就是为大吞吐准备的。
但 AI 编程工具进来之后,终端的使用方式变了。
Claude Code、Codex 这些东西,不是一直往屏幕倒几万行日志。它们更像一个坐在旁边思考的人,停一下,吐几个字,再停一下,再吐几个字。
还有那个不停转的小 spinner。
⠋⠙⠹⠸⠼⠴⠦⠧⠇⠏
这个小符号看着不起眼,但它一直在刷新。
一个 token 出来,屏幕更新一下。
spinner 转一下,屏幕更新一下。
loading 点闪一下,屏幕又更新一下。
最近 claude code 又上了 /buddy,加了个电子宠物,它一直在动,更新就更频繁了。
可是这样一来就尴尬了。
GPU 加速终端最擅长的是在高速上跑大车。AI agent 给它的活儿,都是让它在小区门口低速来回挪车。
吞吐优势没吃满,渲染链路却被频繁执行。
这不是说 Ghostty 有 bug,也不是 Alacritty 当年设计错了。
因为 Joe Wilm 2017 年做 Alacritty 的时候,Claude Code 这种用法还不存在。Mitchell Hashimoto 做 Ghostty 的时候,主要目标也是把终端做快、做原生、做漂亮。
工具的优化方向没错。
只是它优化的是「大输出不卡」,而你今天拿它跑的是「低速、持续、碎片化的 AI 流式输出」。
最后我们聊聊这事跟你有什么关系。
不是电费。
你一般也不在乎这点电费。普通牛马,公司电脑,公司电,没人会为了几度电换终端。
但电池的续航对我们很重要。
出差、高铁、咖啡馆、会议室,电池就是你的工作半径。一个标称十几个小时的 MacBook,如果因为终端和 AI agent 的组合,实际只顶半天不到,你就会有电量焦虑。
更别说热。
你换 GPU 加速终端,是为了快。可如果它让机器持续升温,风扇响起来,甚至触发降频,那就有点得不偿失了。
所以建议很简单。
插电、跑大日志、看编译输出,用 Ghostty 没问题。
长时间跑 Claude Code 或 Codex,可以试试 Apple Terminal.app,或者用 iTerm2,进设置把 GPU 渲染那个开关关掉就行。
如果你就是喜欢用 Ghostty,也没关系。
至少知道自己在做什么。掉电快也不慌。
说到底,我们聊的也不是 Ghostty。
是我们换工具的方式。
这两年新东西像潮水一样来。新终端、新 IDE、新 agent 框架、新模型,一个接一个。每个出来都会告诉你,它更快、更现代、更适合未来。
我信它们说的。但相信归相信,它当年是为谁做的,跟你今天手里的活儿对不对得上,是另一回事。