Claude Code 发送 3.3 万 tokens 后才读取提示，OpenCode 仅需 7k
开发者社区最近出现了一项有趣的对比测试：在读取用户提示之前，Claude Code 会先发送约 33,000 tokens 的上下文数据，而 OpenCode 仅需 7,000 tokens。这一差异直接影响了 API 使用量和成本。
发现过程
测试始于一个直觉：团队通常使用 OpenCode，但近期因 Meridian 问题被迫转向 Claude Code。在使用过程中，他们发现 Claude Code 的 token 消耗速度远快于 OpenCode。为验证这一猜测，团队进行了定量测试。
测试方法
测试方式很简单：向两个工具发送相同的简单提示（例如“列出当前目录的文件”），并记录它们在真正读取用户输入之前发送的 token 数量。结果差异显著：
- Claude Code：约 33,000 tokens
- OpenCode：约 7,000 tokens
这 26,000 tokens 的差距意味着每次交互 Claude Code 会多产生近 4 倍 的预读开销。
影响分析
对于高频用户或依赖 API 的企业，这种 token 浪费会迅速累积。假设每次交互多消耗 26k tokens，以常见 API 定价计算，每月数万次交互可能导致数百美元的额外成本。更重要的是，它反映了两种工具在设计哲学上的不同：
- Claude Code 倾向于加载大量系统提示、示例和工具定义，以确保模型有充分的上下文，但牺牲了效率。
- OpenCode 采用更精简的预加载策略，仅在需要时扩展上下文，降低了每次请求的基础开销。
行业背景
在 AI 编程助手领域，token 效率是核心竞争力之一。随着模型上下文窗口不断扩大（如 Claude 3 的 200K、GPT-4 Turbo 的 128K），开发者容易忽视预加载开销。然而，对于实际生产环境，token 消耗直接等于成本。
这一发现也提醒开发者：在选择 AI 工具时，不仅要关注模型能力，还应关注客户端实现效率。未来，开源项目如 OpenCode 可能通过更透明的 token 使用策略吸引成本敏感用户，而商业产品则需在“智能”与“经济性”之间找到平衡。
小结
Claude Code 与 OpenCode 在预读 token 上的 4 倍差距，为开发者提供了一个实用的成本考量维度。建议团队在评估工具时，进行类似的 token 审计，避免“隐形成本”侵蚀预算。
