一项针对AI编程工具Claude Code与OpenCode的测评显示，在开始读取用户提示之前，Claude Code的系统级指令和工具定义等前置开销就已达到约33000个Token，而OpenCode仅为7000个Token，前者是后者的4.7倍。这一差异源于Claude Code的指令文件、MCP（Model Context Protocol）架构描述以及子代理机制等多层额外信息所产生的“架构税”。更关键的是，Claude Code的提示缓存效率明显低于OpenCode，即便在重复执行相同任务时，依然会产生较高的写入成本，直接推高了API使用费用。尽管两款工具最终都能生成正确输出，但面对高频调用和成本敏感的开发场景，这种Token消耗鸿沟已引发业界对AI编程工具经济性的重新审视。该数据提醒我们，在选择编码智能体时，不能只看输出质量，前端系统设计的紧凑程度同样决定着实际运行成本。