在AI编程助手的实际应用场景中，Token消耗量直接关系到使用成本与运行效率。近期，科技媒体Systima对两款热门编码工具——Claude Code和OpenCode进行了对比测试，结果显示：在相同提示词、相同AI模型（Claude Sonnet 4.5）的条件下，Claude Code处理用户请求前消耗的Token数量约为OpenCode的4.7倍。

测试背景与版本

该测试由Systima于7月12日发布博文，重点对比了Claude Code 2.1.207与OpenCode 1.17.18两个版本。两者均调用相同的Claude Sonnet 4.5模型，并通过日志智能体记录请求载荷和API用量，确保数据准确可靠。

初始请求Token消耗对比

Claude Code：初始消耗约32800个Token

测试数据显示，Claude Code的初始请求包含系统提示词和27个工具说明。其中仅工具描述就占用了约24000个Token。在处理用户输入之前，总共需要消耗约32800个Token。值得注意的是，即使关闭全部工具后，Claude Code的系统提示词仍约占6500个Token。

OpenCode：初始消耗约6900个Token

作为对比，OpenCode的初始请求仅包含10个工具说明。在关闭工具后的系统提示词约占2000个Token，处理用户输入之前总共需要消耗约6900个Token。

小提示：Token是AI模型处理文本的基本单位，通常1个Token约等于0.75个英文单词。Token越多，意味着API成本越高，可用上下文窗口越受限。

为什么Claude Code消耗这么多？

工具说明数量差异是导致差距的核心原因。Claude Code拥有27个工具说明，每个工具都包含详细的描述和参数，导致工具描述部分占用了约24000个Token。而OpenCode只有10个工具说明，显著降低了初始负载。

此外，即使关闭所有工具，Claude Code的系统提示词仍比OpenCode多出约4500个Token，这表明Claude Code的默认行为模式更为复杂。

上下文窗口占用与缓存影响

Claude Code初始的约3.3万个Token负载直接占用上下文窗口空间。以20万上下文窗口计算，初始负载占用了约16.5%。虽然提示词缓存可以降低重复输入的处理成本，但不会减少其占用的上下文空间——这意味着每次新对话都会浪费大量可用空间。

生产环境下的实际影响

在实际运行系统中，情况更为严重。测试发现：

• 一个72KB的指令文件（如AGENTS.md或CLAUDE.md）会给每个请求平均增加约2万个Token。
• 5个常规MCP配置又会额外增加5000～7000个Token。
• 最终结果：在用户输入任何内容之前，一个实际运行的系统就已经产生了75000到85000个Token。

常见问题：为什么初始Token消耗如此重要？

因为开发者每次与AI助手交互时，这些基础负载都会重复产生。假设一个对话共有10次交互，Claude Code会比OpenCode多消耗约(32800-6900)*10 = 259000个Token，这将显著增加API成本和响应延迟。

总结

通过系统化的测试数据可以看出，Claude Code在处理用户请求之前，因多达27个工具说明和更长的系统提示词，导致其Token消耗约为OpenCode的4.7倍。在生产环境中，加上指令文件和MCP配置，Token消耗可飙升至75000以上，对成本和上下文窗口的可用性产生显著影响。

参考地址：

• Claude Code Is Way More Token-Hungry Than OpenCode. We Measured Exactly How Much