当使用相同的提示词与相同的AI模型（Claude Sonnet 4.5）时，两款主流AI代码助手工具——Claude Code与OpenCode，在用户请求之前的Tokens消耗量呈现出巨大差异。据科技媒体systima于2025年7月12日发布的对比测试结果，Claude Code的初始Tokens消耗约为OpenCode的4.7倍。这一显著差距主要源于系统提示词和工具描述的开销，进而直接影响上下文窗口的可用容量。

测试概况

• 测试版本：Claude Code 2.1.207 与 OpenCode 1.17.18
• 使用模型：两者均采用 Claude Sonnet 4.5
• 测量方法：通过日志智能体记录请求载荷和API用量

初始请求消耗对比

Claude Code 的初始消耗

Claude Code的初始请求中包含了系统提示词以及27个工具说明。其中，仅工具描述部分就消耗了约24000个Tokens，在用户输入任何内容之前，总计需要耗费约32800个Tokens。即便将所有工具关闭，Claude Code的系统提示词仍占据约6500个Token。

OpenCode 的初始消耗

相比之下，OpenCode的初始请求仅包含10个工具说明。关闭工具后，其系统提示词约占2000个Tokens，处理用户输入前的总消耗约为6900个Tokens。

比例与影响

通过对比可知，Claude Code的初始消耗（32800 Tokens）约为OpenCode（6900 Tokens）的4.7倍。以20万Tokens的上下文窗口为例，Claude Code的初始负载占用了约16.5%，而OpenCode仅占约3.45%。虽然提示词缓存可以降低重复输入的处理成本，但并不能减少其占用的上下文空间。

生产环境中的实际开销

在实际生产环境中，开销会进一步扩大：

• 一个72KB的指令文件平均为每个请求额外增加2万个Tokens
• 5个常规MCP配置又会增加5000~7000个Tokens
• 综合计算，在发出第一个请求后、用户尚未输入任何单词之前，已经产生了75000到85000个Tokens。

小提示：如何优化Tokens消耗

• 精简工具描述：减少不必要的工具说明，能显著降低初始负载。
• 利用提示词缓存：虽然缓存不释放上下文空间，但可减少重复输入的API费用。
• 控制指令文件与MCP数量：避免过大的指令文件，仅保留必要的MCP配置。

常见问题

为什么Claude Code的初始消耗比OpenCode高这么多？

主要原因在于Claude Code内置了27个工具说明，而OpenCode只有10个。工具描述部分本身占用了约24000个Tokens，且系统提示词也更大（6500 vs 2000）。因此在相同模型下，Claude Code的Tokens消耗显著高于OpenCode。

高初始消耗对实际使用有什么影响？

高初始消耗会占用上下文窗口空间，限制后续对话中可用的有效上下文。例如，在20万Tokens的窗口下，Claude Code初始就占用了16.5%，剩下约16.7万Tokens供用户输入和模型输出使用；而OpenCode仅占用3.45%，可用空间更大。此外，高Tokens消耗也意味着更高的API成本。

生产环境中的高消耗是否正常？

根据测试结果，生产环境中指令文件和MCP配置会进一步增加Tokens消耗，但这在代码助手工具中较为常见。开发者可以通过优化配置、合并工具描述等方式降低开销，但完全避免则需要权衡功能完整性。

总结

systima的测试清晰地揭示了Claude Code与OpenCode在Tokens消耗上的巨大差异：Claude Code初始消耗约为OpenCode的4.7倍，且在生产环境中总开销可升至75000～85000 Tokens。这一差异直接影响上下文窗口的可用空间和API成本，开发者应根据自身实际场景评估工具选择，并通过优化配置来降低消耗。