Claude CodeはOpenCodeの4.7倍のトークンを消費
原題: Claude Code sends 33k tokens before reading the prompt; OpenCode sends 7k
なぜ重要か
LLMコスト最適化が重要課題となる中、AIコーディングツール選定においてトークン消費構造の定量的把握が直接的なコスト管理に直結することを示した事例として注目される。
AIコーディングツールの比較調査で、Anthropicの「Claude Code」はユーザーのプロンプトを読む前に約3万3,000トークンを送信するのに対し、オープンソースの「OpenCode」は約7,000トークンにとどまることが判明した。Systimaが同一モデル・同一マシン・同一タスクでAPIレベルの計測を実施し、2026年7月12日に結果を公開した。
英国のAIコンサルティング企業Systimaは、Claude CodeとOpenCodeを同一環境で動かし、APIの送受信トークンを詳細に計測した調査結果を発表した。
最初の計測では、Claude Code（Sonnet 4.5使用）は一行の返答を求めるだけのシンプルなリクエストでも、システムプロンプト・ツールスキーマ・スキャフォールディングだけで約3万3,000トークンを消費した。OpenCodeは同条件で約7,000トークンだった。同じタスクをClaude Fable 5で再実行すると差は約3.3倍に縮まった。これはClaude Codeが新しいモデルに対しては小さいシステムプロンプトを送るためだという。
キャッシュ効率の面でも差が顕著だった。OpenCodeはリクエストのプレフィックスがセッション内で毎回バイト単位で同一であり、キャッシュへの書き込みは初回のみで済む。一方Claude Codeは同一タスクでもセッション途中でキャッシュトークンを書き直し続け、同一タスクでOpenCodeの最大54倍のキャッシュ書き込みトークンが発生した。キャッシュ書き込みは通常料金よりも割高なため、Claude Codeの利用ダッシュボード上のコストが積み上がる原因となる。
本番環境のリポジトリで使われる72KBの設定ファイル（AGENTS.mdまたはCLAUDE.md）を加えると、さらに平均2万トークンが毎リクエストに追加される。5つの小規模MCPサーバーを追加すると5,000〜7,000トークンが上乗せされ、実際の作業環境では最初のリクエスト時点で既に7万5,000〜8万5,000トークンに達する。
サブエージェントのコストも検証された。単独で処理した場合に12万1,000トークンで完了するタスクを2つのサブエージェントに分散させると51万3,000トークンに膨れ上がった。各サブエージェントが独自のブートストラップコストを持ち、親エージェントがそのトランスクリプトを消費するためだ。
ただし、多段階タスクではClaude Codeが優位な結果も出た。Claude Codeはツール呼び出しをより少ないリクエストにまとめるため、タスク全体の合計トークン数がOpenCodeを下回る場面もあった。開始時のコストは高いが、セッションの展開次第でどちらが多く消費するかは変わると結論づけている。