33k vs 7k токенов: что показывает сравнительный оверхед Claude Code и OpenCode

Харнесс говорит перед промптом. То, что он говорит — и сколько это стоит, — теперь определяет продукт.

Простыми словами

Бенчмарк Systima.ai (12 июля 2026) измерил, что отправляет Claude Code и OpenCode до обработки пользовательского запроса: ~33 000 токенов со стороны Claude Code и ~7 000 со стороны OpenCode. Разница не косметическая — она архитектурная.

Факт

Systima перехватила API между CLI и моделью: Claude Code отправляет system prompt + описание инструментов + напоминание об использовании, что в сумме составляет ~33k токенов; OpenCode отправляет ~7k токенов для той же настройки. В среднем цикле использования это приводит к переплате за токены и давлению на KV-кэш.

Анализ

Соперничают две философии, и они не нейтральны.

Claude Code использует тяжёлый harness: подробные инструкции по инструментам, встроенные примеры, богатый контекст ролей, явные ограничения. Ставка: длинный system prompt снижает вариативность поведения, улучшает подчинение правилам, экономит итерации. Цена: раздутые входные токены на каждом шаге.

OpenCode использует лёгкий harness: минимальный набор инструментов, короткий системный промт, модель сама выводит логику. Ставка: меньше заранее заданных шаблонов, больше гибкости, ниже счёт. Цена: выше вариативность, больше риск отклонения от ожидаемого поведения при выходе за рамки happy path.

Под капотом

По цене: при ~$3/M входных токенов от Claude, 33k токенов за шаг × N шагов в разговоре — это несколько центов за сессию, которые пользователь не видит. По KV-кэшу: Claude Code использует prompt caching от Anthropic — префикс кэшируется и оплачивается на ~10% после первого раза. Это реальный экономический рычаг. OpenCode, с более коротким промтом, почти ничего не кэширует.

Справедливое сравнение — не просто по «сырым» токенам, а по фактически оплачиваемым токенам (с учётом кэша) × качество вывода × количество повторных попыток. Systima измеряет только один из трёх факторов. Реальная разница в оплате, вероятно, ближе к 2×, чем к 5×, но всё равно значительна.

Сценарии

• Конвергенция (50%): Claude Code сокращает преамбулу, OpenCode добавляет примеры; оба сходятся к 10–15k токенов.
• Осознанная дивергенция (35%): Claude Code остаётся в позиции «тяжёлый harness, высокая подчинённость» (корпоративный сегмент), OpenCode — «лёгкий harness, контроль пользователя» (индивидуалы).
• Новый паттерн (15%): появление модульного harness (условная загрузка инструментов в зависимости от запроса).

Что делать

Harness становится ключевым дифференциатором продукта. Сравнивая два CLI агента, мы сравниваем две позиции о том, что модель должна знать до чтения запроса пользователя. Для разработчика: измерьте собственный преамбулярный промт и его фактическую стоимость с учётом кэша. Для руководителя: воспринимаемая задержка и ежемесячный счёт зависят от архитектурного выбора, о котором никто не упоминает в коммерческих демо.

На что обратить внимание

Публикация Anthropic или OpenAI «референсного harness»; появление инструментов, измеряющих реальные накладные расходы для каждого CLI; выход официальных «режимов похудения» у Claude Code или Cursor.