Claude Code与OpenCode令牌实测：读取用户提示前相差4.7倍

AI编程工具令牌开销对比：影响成本的六大关键因素

一项由Systima开展的实测对比，重点分析了Claude Code与OpenCode在相同硬件、模型和任务场景下的API请求成本差异。测试的核心并非模型输出质量，而是智能体工具在用户提示词送达模型之前，自动附加的系统提示、工具结构和框架信息。以下是对测试结果的详细解读，梳理出影响令牌开销的六个关键因素。

1. 单次请求的固定基础开销

在Claude Sonnet 4.5模型上执行一个只需回复一行文字的简单任务时，Claude Code 的初始请求令牌数约为 3.3 万，而OpenCode 约为 7000 个，两者相差接近 4.7 倍。Claude Code 的 3.3 万令牌中，工具定义占约 2.4 万；移除工具后，其系统提示本身约为 6500 个令牌，而 OpenCode 约为 2000 个。

换用较新的Claude Fable 5模型后，差距缩小到约 3.3 倍。这是因为 Claude Code 会根据模型调整系统提示，发送给 Fable 的指令和工具结构比 Sonnet 更短。这也意味着开销倍数并非固定数字，而是会随着客户端版本、模型和配置变化。

小提示： 单次请求的固定开销是基础成本，但并非最终决定因素。选择不同模型可能显著改变此数值。

常见问题： 为什么Claude Code的令牌数比OpenCode多出4.7倍？
答案： 主要原因是Claude Code附带了大量工具定义（约2.4万令牌），而OpenCode的系统提示本身更精简（约2000 vs 6500令牌）。工具定义是框架信息，用于让模型理解可用的任务命令。

2. 多步骤任务的累计开销

在简单文件总结任务中，Claude Code 发出 6 次 HTTP 请求，累计计量输入约 19.9 万令牌；OpenCode 发出 4 次主要请求，累计约 4.1 万令牌，另外还有一次用于生成会话标题的小模型调用。缓存读取虽然价格较低，但这些令牌仍会占用上下文窗口。3.3 万令牌的基础负担，相当于在 20 万令牌窗口中先消耗约六分之一。

然而，多步骤任务的结果出现变化。Claude Code 通过更积极的工具批处理，只用 3 次主要请求完成任务，累计约 12.1 万令牌；OpenCode 因为请求次数更多，反复携带较小的基础提示，累计约 13.2 万令牌。这说明了：单次请求的固定开销不等于整个任务的最终成本，请求数量和工具调度方式同样重要。

小提示： 优化任务的请求轮次，利用工具批处理减少请求次数，可以有效降低累计令牌开销。

常见问题： 多步骤任务中，为什么Claude Code的累计令牌有时比OpenCode少？
答案： 因为Claude Code能将多个工具调用合并到一次请求中（批处理），从而减少请求次数和重复携带的上下文开销。而OpenCode如果请求轮次更多，即使每次基础开销小，累计起来也可能更高。

3. 项目配置与指令文件的放大效应

项目配置会继续放大开销。一份约 72KB 的 AGENTS.md 或 CLAUDE.md 指令文件，平均会为每次请求增加约 2 万令牌。五个中等规模的 MCP 服务还会增加约 5000 至 7000 个令牌，因为每个服务都需要把工具参数结构加入上下文。框架模板一旦进入对话历史，也会在之后的每次请求中重复携带。

小提示： 精简指令文件（如 CLAUDE.md）和限制MCP服务数量，是控制令牌开销的有效手段。

常见问题： 指令文件为何会增加大量令牌？
答案： 指令文件（如 AGENTS.md）中的规则、代码示例、项目描述等，会被完整地附加到每次请求中，作为系统提示的一部分。文件越大，令牌开销越大。

4. 子智能体（Sub-Agent）的显著放大器

子智能体是另一个明显放大器。同一个小型任务直接执行时使用约 12.1 万输入令牌，拆分给两个子智能体后累计达到约 51.3 万，是原来的 4.2 倍。每个子智能体都要加载自己的系统提示和工具，父智能体之后还需要重新读取子任务记录，因此并行并不一定节省成本。

小提示： 谨慎使用子智能体，特别是在令牌成本敏感的场景。如果任务可以线性完成，直接执行可能更经济。

常见问题： 答案： 子智能体需要独立加载一次完整的系统提示和工具上下文，并且父智能体在子任务完成后，还需要重新加载子任务的结果，这会导致大量重复的令牌开销。

5. 缓存稳定性与写入成本

缓存稳定性方面，OpenCode 在测试中持续发送字节完全一致的请求前缀，同一会话只需写入一次缓存，后续可以低价读取。Claude Code 则出现多种请求类型，系统提示和首条消息包装也会变化。在相同文件总结任务中，Claude Code 一次运行累计写入 53839 个缓存令牌，OpenCode只写入 1003 个。

研究者重复测试后仍观察到 Claude Code 在会话中重新写入完整前缀。根据缓存冷热状态不同，它在同一任务中的缓存写入量约为 OpenCode 的 5.9 至 54 倍。缓存写入通常按基础输入价格的 1.25 倍计费，使用更长缓存保留时间时价格还可能更高。

小提示： 保持请求前缀的一致性（如系统提示不变），可以最大化缓存命中率，降低写入成本。

常见问题： 缓存写入成本为何重要？
答案： 缓存写入计费（通常为基础价格的1.25倍）比缓存读取（通常免费或大幅折扣）更贵。频繁写入新的缓存前缀会显著增加成本，而稳定的前缀能实现“一次写入，多次低价读取”。

6. 真实生产配置下的综合开销

在接近真实生产配置的测试中，OpenCode 加载 11 个 MCP 服务和 72KB 指令文件后，首次请求达到 90817 个令牌，包含 179 个工具；Claude Code 加载 4 个 MCP 服务、插件和相同指令文件后，请求约为 7.5 万令牌，包含 118 个工具。由此可见，客户端决定基础开销，而用户安装的工具和规则决定开销最终扩大到什么程度。

小提示： 在生产环境中，你需要同时考虑客户端框架的基础开销，以及你自定义配置（MCP服务、指令文件等）的放大效应。

常见问题： 如何估算生产环境的总令牌开销？
答案： 从基础开销（如工具的初始请求）开始，加上指令文件大小（约2万令牌/72KB）、MCP服务数量（约5000-7000令牌/5个服务）、子智能体启动次数等因素，同时考虑请求轮次数和缓存稳定性。最佳方式是持续记录实际发送给模型的JSON请求和返回的计量字段。

总结与优化建议

两款工具都正确完成了用于计量的任务，因此这些数字反映的是取得相同结果时的上下文成本，而不是质量差异。测试没有评估 Claude Code 的后台智能体、技能系统和编排能力是否能在更复杂工程任务中带来更高成功率。

这组数据来自一台机器和少量实验，主要使用 2026 年 7 月的 Claude Code 2.1.207、OpenCode 1.17.18、Sonnet 4.5 与部分 Fable 5 测试。请求经过本地模型网关，研究者测量并扣除了约 6200 个令牌的固定网关包装。客户端提示和工具结构更新频繁，因此具体数值应视为当时快照，长期更有价值的是在 API 边界记录真实请求的方法。

对于生产智能体系统，优化重点不应只放在缩短用户提示词。指令文件规模、MCP 工具数量、框架模板、子智能体启动次数、请求轮数以及缓存前缀是否稳定，都会直接影响成本、延迟和可用上下文。持续记录实际发送给模型的 JSON 请求和返回的计量字段，才能准确判断令牌花在了哪里。

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