實測：Claude Code 讀你的問題前先吐 33k token，OpenCode 只用 7k

一篇登上 Hacker News 熱門的實測文章，把兩款編碼 agent 的「開場成本」攤開來比。作者測到的數字很直觀：Claude Code 在讀到使用者真正的問題之前，光是系統提示、工具定義、環境說明這些固定內容，就先送出約 33k token；換成 OpenCode 跑同樣情境，只用了約 7k，差了將近五倍。

這個差距的來源是 agent 類工具的架構。要讓模型能自己讀檔、跑指令、呼叫工具，開發者得在每次對話前塞進一大包上下文——完整的工具清單、使用規範、安全守則、專案結構。功能愈多、守則寫得愈細，這包「固定底」就愈肥，而且每一輪互動都要重付一次。對重度使用者來說，這些在你打第一個字之前就燒掉的 token，會實實在在反映在帳單上。

文章的價值在於把一個平常看不見的成本量化了。多數人用 agent 只看得到「它幫我改好了程式」，看不到背後每次來回墊了多少底。作者的用意也不在唱衰誰，而想提醒大家：工具的能力和它的 token 開銷是一體兩面，選型時該把這筆隱形帳算進去，尤其是接 API 自己付費、或要把 agent 包進產品裡大量呼叫的團隊。

歸剛點評：這篇打中了每個天天用 AI 寫程式的人的痛點——你以為在為「解決問題」付錢，其實有一大截是在為「工具說明書」付錢。33k 對 7k 不代表 Claude Code 就爛，功能多本來就要更多上下文撐；但這數字提醒你，agent 省不省，關鍵在怎麼設計那個固定底、能不能靠快取把重複的部分折抵掉。想省錢的人，這種基準測試比廠商的行銷頁實用多了。