Claude Code 请求前 Tokens 消耗为 OpenCode 的 4.7 倍

背景

随着 AI 编程助手在开发者社区中的普及，工具的效率与成本成为关注焦点。Claude Code 和 OpenCode 是两款基于大型语言模型的终端编程助手，分别来自 Anthropic 和开源社区。近期，科技媒体 Systima 针对这两款工具在相同输入条件下的初始 Token 消耗进行了对比测试，发现两者存在显著差异。这一测试结果引发了关于 AI 工具设计取舍与部署成本的讨论。

核心内容

2025 年 7 月 12 日，科技媒体 Systima 发布博文，对 Claude Code 2.1.207 与 OpenCode 1.17.18 版本进行对比测试。测试环境统一使用 Claude Sonnet 4.5 模型，并通过日志智能体记录请求载荷和 API 用量。结果发现，在相同提示词、相同 AI 模型的前提下，Claude Code 在处理用户请求前消耗的 Tokens 数量约为 OpenCode 的 4.7 倍。

具体数据：

• Claude Code 的初始请求包含系统提示词和 27 个工具说明，仅工具描述就占用了约 24000 个 Tokens。在处理用户输入之前，总消耗约为 32800 个 Tokens。即便关闭全部工具，Claude Code 的系统提示词仍约占 6500 个 Token。
• OpenCode 的初始请求包含 10 个工具说明，在关闭工具后系统提示词约占 2000 个 Tokens，处理用户输入前总消耗约为 6900 个 Tokens。

Systima 指出，Claude Code 的初始 3.3 万个 Tokens 负载会占用上下文窗口空间。以 20 万 Tokens 上下文窗口计算，初始负载约占 16.5%。提示词缓存可以降低重复输入的处理成本，但不会减少其占用的上下文空间。

在生产环境中，情况更为显著。一个 72KB 的指令文件（如 AGENTS.md 或 CLAUDE.md）会给每个请求平均增加 2 万个 Tokens，而 5 个常规 MCP 配置又会增加 5000~7000 个 Tokens。在一个实际运行的系统发出第一个请求后，用户尚未输入任何单词，就已经产生了 75000 到 85000 个 Tokens。

关键要点

• 在相同模型（Claude Sonnet 4.5）和相同提示词下，Claude Code 初始消耗约 32800 Tokens，OpenCode 约 6900 Tokens，前者是后者的约 4.7 倍。
• Claude Code 内置 27 个工具说明，仅工具描述就占用约 24000 Tokens；OpenCode 仅 10 个工具说明。
• 关闭所有工具后，Claude Code 系统提示词仍占约 6500 Tokens，OpenCode 约 2000 Tokens。
• 初始 3.3 万 Tokens 负载在 20 万上下文窗口中占用约 16.5% 空间，即便启用提示词缓存也无法减少上下文占用。
• 生产环境中，加上指令文件（72KB 约 2 万 Tokens）和 MCP 配置（5 个常规配置约 5000~7000 Tokens），首个请求实际消耗可达 7.5 万 ~ 8.5 万 Tokens。
• 测试日志来自实际 API 请求记录，数据可重复验证。

意义与影响

这一对比揭示了 AI 编程助手在设计理念上的关键差异：Claude Code 更倾向于提供丰富的内置工具和详细指令，以增强自主执行能力，但代价是极高的初始 Token 消耗；OpenCode 则追求轻量化，降低上下文占用和 API 成本。对于开发者而言，初始 Token 消耗直接影响使用成本（尤其是按量计费的 API 调用），同时占用上下文窗口会限制后续对话长度与记忆容量。在需要频繁交互或处理复杂任务的生产环境中，这种差异可能放大至数万个 Tokens 的额外开销。该测试也为开发者选择工具时提供了量化的参考依据，提示应结合自身任务复杂度、上下文窗口限制及预算进行权衡。此外，Claude Code 的高初始负载也引发了对系统提示词优化与工具管理策略的思考，未来或许需要通过更精细的工具加载机制来降低不必要的消耗。