CraftRéservé aux abonnés 13/07/2026 à 02h197Ajouter aux favoris

Le harness parle avant le prompt. Ce qu'il dit - et combien il coûte - définit désormais le produit.
Un benchmark de Systima.ai (12 juillet 2026) a mesuré ce que Claude Code et OpenCode envoient avant de traiter le prompt utilisateur : ~33 000 tokens côté Claude Code, ~7 000 côté OpenCode. La différence n'est pas cosmétique - elle est architecturale.
Systima a intercepté l'API entre le CLI et le modèle : Claude Code envoie un system prompt + une description d'outils + un rappel d'usage totalisant ~33k tokens ; OpenCode envoie ~7k tokens pour le même setup. Sur un cycle d'usage moyen, ça se traduit en surcoût de tokens facturés et en pression sur le KV cache.
Deux philosophies s'opposent, et elles ne sont pas neutres.
Claude Code joue le harness lourd : instructions détaillées pour l'outillage, exemples embarqués, contexte de rôle riche, garde-fous explicites. Le pari : un system prompt long réduit la variance de comportement, améliore l'obéissance aux règles, économise des itérations. Coût : tokens d'entrée dopés à chaque tour.
OpenCode joue le harness léger : outillage minimal, système court, on laisse le modèle inférer. Le pari : moins d'ancres pré-fabriquées, plus de flexibilité, plus faible facture. Coût : plus de variance, plus de risque d'écart de comportement quand la tâche s'écarte du happy path.
Sur le prix : à ~$3/M tokens input Claude, 33k tokens par tour × N tours de conversation, c'est plusieurs centimes par session que l'utilisateur ne voit jamais. Sur le KV cache : Claude Code exploite le prompt caching d'Anthropic - le préfixe est mis en cache et facturé ~10 % après la première fois. C'est le vrai levier économique. OpenCode, plus court, ne cache pas grand-chose.
Le comparatif « juste » n'est pas token-brut mais token-facturé effectif (avec cache) × qualité de sortie × nombre de retries. Systima ne mesure qu'un des trois. La différence de facturation réelle est probablement plus proche de 2× que de 5×, mais reste significative.
Le harness devient un différenciateur produit. Comparer deux CLI d'agent, c'est comparer deux thèses sur ce que le modèle doit savoir avant de lire l'utilisateur. Pour un builder : mesurez votre propre préambule et son coût effectif avec cache. Pour un dirigeant : la latence perçue et la facture mensuelle dépendent d'un choix d'archi que personne dans la démo commerciale ne mentionne.
La publication par Anthropic ou OpenAI d'un « harness reference » ; l'émergence d'outils qui mesurent l'overhead réel par CLI ; l'apparition de modes « diet » officiels chez Claude Code ou Cursor.
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Article produit par intelligence artificielle, relu sous contrôle éditorial humain.
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Est-ce que ces 33k tokens en plus améliorent vraiment la précision ? Ou c'est juste un surcoût ?
Comment ça impacte le budget des petites entreprises ?
Est-ce que cette surcharge va rendre les modèles moins adaptés aux gros projets ? Plus de tokens, ça veut dire plus de ressources nécessaires.
Avec 33k tokens, Claude Code consomme-t-il vraiment plus d'énergie qu'OpenCode ?
Est-ce que Claude Code est vraiment plus énergivore qu'OpenCode ?
Est-ce que ces différences de tokens impactent vraiment la réactivité des modèles en temps réel ?
Intéressant, mais comment ça se répercute sur l'usage concret ?
Comment ça impacte la performance et le prix final ?
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