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Claude Code vs OpenCode:讀 prompt 前先送 33k 對 7k token 差在哪

2026 年 7 月 12 日,一篇在 HN AI 論壇流傳的對比測量顯示,Claude Code 在讀取使用者提示詞之前,已預先傳送約 33,000 個 token;OpenCode 在同一環節僅傳送約 7,000 個 token。

Claude Code vs OpenCode:讀 prompt 前先送 33k 對 7k token 差在哪

Claude Code vs OpenCode:讀 prompt 前先送 33k 對 7k token 差在哪

2026 年 7 月 12 日,一篇在 HN AI 論壇流傳的對比測量顯示,Claude Code 在讀取使用者提示詞之前,已預先傳送約 33,000 個token;OpenCode 在同一環節僅傳送約 7,000 個token。兩者相差 26,000 個token,且這筆開銷在每一輪請求中都是固定支出,不隨對話長短而縮減。

Claude Code 與 OpenCode 的基準測試揭示了開發者在選擇 AI 代理人時,必須在「功能豐富度」與「單次請求固定權杖開銷」之間進行關鍵權衡。

這 26,000 個 token的差距並非無意義的膨脹。

對構建高頻代理人迴圈的工程師來說,這筆固定成本在計費、延遲與有效上下文預算三個維度都有具體影響。每輪多出的 26,000 個權杖直接抬高了計費底線,請求頻率愈高,差額累積愈快;這些權杖在每次請求開始時就必須傳輸,也會墊高每輪的起步延遲;在上下文視窗大小固定的前提下,起手就消耗掉 33k 個 token,意味著留給對話歷史、工具輸出與任務脈絡的有效空間少了整整 33k 個 token。「開箱即用的功能豐富度」與「單次請求的固定開銷」本是一場權衡,這份測量將原本模糊的感受落地為具體的數據,無論是評估現成的程式碼代理人,還是決定自建系統架構,這兩個數字都極具參考價值。

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