Claude Code 每次请求多塞 33k 前缀 token，OpenCode 仅 7k

Systima 团队通过拦截 Claude Code 与 OpenCode 发往 Anthropic 端点的请求日志，发现 Claude Code 在每次请求中会额外发送约 33k 前缀 token（系统提示 + 工具定义），而 OpenCode 仅发送约 7k。这部分 token 在读取用户 prompt 之前就已产生，且无法被 prompt caching 有效命中，导致实际用量远高于直觉预期。

核心差异在于 Claude Code 的 harness 层携带了大量冗余的工具描述和上下文元数据，而 OpenCode 采用了更精简的 prompt 构造策略。该对比基于同一组任务、同一模型后端，排除了模型本身效率差异。作者指出，若团队按 token 计费，Claude Code 的实际成本可能高出 3–5 倍。

这一发现对 AI 编程工具的选型有直接工程意义：工具层的 token 开销并非透明，选择轻量 harness 可显著降低推理成本。同时也提醒开发者关注 agentic coding 工具在缓存策略上的实现差异。