33k vs 7k Tokens: Was die vergleichbaren Overheads von Claude Code und OpenCode offenbaren

In einfachen Worten

Ein Benchmark von Systima.ai (12. Juli 2026) hat gemessen, was Claude Code und OpenCode vor der Verarbeitung des Benutzerprompts senden: ~33.000 Tokens bei Claude Code, ~7.000 bei OpenCode. Der Unterschied ist nicht kosmetisch - er ist architektonisch.

Die Tatsache

Systima hat die API zwischen der CLI und dem Modell abgefangen: Claude Code sendet einen System-Prompt + eine Werkzeugbeschreibung + eine Nutzungsanweisung, die insgesamt ~33k Tokens umfassen; OpenCode sendet ~7k Tokens für die gleiche Einrichtung. Bei einem durchschnittlichen Nutzungszyklus führt dies zu zusätzlichen Kosten für die Tokens und zu Druck auf den KV-Cache.

Analyse

Zwei Philosophien stehen sich gegenüber, und sie sind nicht neutral.

Claude Code setzt auf ein schweres Harness: detaillierte Anweisungen für die Werkzeuge, eingebettete Beispiele, reicher Rollenkontext, explizite Schutzmaßnahmen. Die Wette: Ein langer System-Prompt reduziert die Verhaltensvarianz, verbessert die Regelbefolgung und spart Iterationen. Kosten: Jede Runde werden zusätzliche Eingabetokens verbraucht.

OpenCode setzt auf ein leichtes Harness: minimales Werkzeug, kurzes System, das Modell soll selbst schließen. Die Wette: Weniger vorgefertigte Anker, mehr Flexibilität, geringere Kosten. Kosten: Mehr Varianz, mehr Risiko von Verhaltensabweichungen, wenn die Aufgabe vom Happy Path abweicht.

Under the hood

Beim Preis: Bei ~$3/M Eingabetokens Claude, 33k Tokens pro Runde × N Runden der Konversation, sind das mehrere Cent pro Sitzung, die der Benutzer nie sieht. Beim KV-Cache: Claude Code nutzt das Prompt-Caching von Anthropic - das Präfix wird zwischengespeichert und nach der ersten Verwendung nur noch zu ~10 % berechnet. Das ist der wahre wirtschaftliche Hebel. OpenCode, das kürzer ist, speichert nicht viel.

Der faire Vergleich ist nicht die Roh-Tokens, sondern die effektiv berechneten Tokens (mit Cache) × Ausgabequalität × Anzahl der Retries. Systima misst nur einen der drei Faktoren. Der tatsächliche Unterschied in der Berechnung liegt wahrscheinlich näher an 2× als an 5×, bleibt aber signifikant.

Szenarien

• Konvergenz (50 %): Claude Code verkürzt seine Präambel, OpenCode fügt Beispiele hinzu; beide konvergieren zu 10-15k Tokens.
• Bewusste Divergenz (35 %): Claude Code bleibt bei "schweres Harness, hohe Befolgung" (Unternehmen), OpenCode bleibt bei "leichtes Harness, Benutzerkontrolle" (unabhängig).
• Neues Muster (15 %): Auftreten eines modularen Harness (bedingtes Laden von Werkzeugen je nach Prompt).

So what

Das Harness wird zu einem Produktdifferenzierer. Zwei CLI-Agenten zu vergleichen, bedeutet, zwei Thesen darüber zu vergleichen, was das Modell vor dem Lesen des Benutzers wissen muss. Für einen Builder: Messen Sie Ihre eigene Präambel und ihre effektiven Kosten mit Cache. Für einen Leiter: Die wahrgenommene Latenz und die monatliche Rechnung hängen von einer architektonischen Wahl ab, die niemand in der kommerziellen Demo erwähnt.

Zu beobachten

Die Veröffentlichung eines "Harness Reference" durch Anthropic oder OpenAI; das Auftreten von Tools, die den tatsächlichen Overhead pro CLI messen; das Erscheinen offizieller "Diet"-Modi bei Claude Code oder Cursor.