Claude Code 初始 Token 是 OpenCode 的 4.7 倍：5 款 AI 编程 CLI 横评与成本优化实战
适用读者:每天在终端里跑 AI 编程工具或者正纠结选 Claude Code / OpenCode / Aider / Codex CLI / Gemini CLI 中的哪一款的独立开发者和中小团队负责人
阅读时长:约 12 分钟
测试时间:2026 年 7 月(基于 炻光 AI 接入管理平台 公开文档)
一、为什么现在必须认真算 AI 编程工具的 Token 账
2026 年 7 月 12 日，systima 发布了一组 Claude Code 与 OpenCode 的初始请求对比数据。测试使用相同提示词和相同模型 Claude Sonnet 4.5：Claude Code 2.1.207 在真正处理用户输入前已携带约 32,800 tokens，OpenCode 1.17.18 约为 6,900 tokens，前者约是后者的 4.7 倍。
这里必须把结论说准：4.7 倍指初始上下文开销，不代表 Claude Code 完成同一任务一定花掉 4.7 倍总 Token，也不代表 OpenCode 的任务成功率一定更高。Claude Code 把更多工具说明、权限约束和代理循环规则放进 system prompt，换来的是更完整的 agent 能力；OpenCode 的初始负载更轻，模型与供应商选择也更灵活。
systima 的拆解显示，Claude Code 初始请求包含 27 个工具说明，仅工具描述就占约 24,000 tokens；OpenCode 初始请求包含 10 个工具说明，关闭工具后 system prompt 约 2,000 tokens。再叠加 72KB 的 CLAUDE.md / AGENTS.md、多个 MCP 配置和项目上下文，一个请求还没读到用户正文，初始负载就可能达到 75,000～85,000 tokens。
本文价格统一按 2026-07 本地价格表计算，单位都是“元/1M tokens”，不是“元/1K tokens”。价格表覆盖 Claude、DeepSeek、MiniMax、Qwen、GLM、Kimi 等模型。炻光 selltoken 在本文只作为统一 API 与价格路由示例；产品页用途对应 selltoken.top，接口参数文档对应 selltoken.apifox.cn，实际请求 endpoint 只出现在代码里。
二、5 款 AI 编程 CLI 怎么选
这次横评不虚构“同一项目跑两周”的完成率，而是只比较公开可核实的工具架构、初始负载、模型自由度和典型使用场景。
| 工具 | 初始 Token 特征 | 模型选择 | 主要优势 | 更适合的任务 |
|---|---|---|---|---|
| OpenCode | systima 实测约 6,900 | 多供应商 / BYOK | 初始负载轻、模型切换灵活 | 预算敏感、需要自选模型 |
| Claude Code | systima 实测约 32,800 | Anthropic | 代理循环完整、复杂代码库理解强 | 跨模块重构、长链工具调用 |
| Codex CLI | 未纳入该次 4.7x 实测 | OpenAI | 与 OpenAI 编码模型和自动化流程结合紧 | 标准化修复、CI 任务 |
| Gemini CLI | 未纳入该次 4.7x 实测 | 长上下文、多模态输入 | 大仓库检索、文档与图片混合任务 | |
| Aider | 未纳入该次 4.7x 实测 | 多供应商 | Git 工作流成熟、改动边界清晰 | 需要逐提交审查的开发者 |
表里的“未纳入”很重要。公开信源只直接测了 Claude Code 与 OpenCode，不能把这组数据偷换成 5 款工具的完成率、延迟或 bug 修复数量。Codex CLI、Gemini CLI 和 Aider 的定位可以比较，但没有同条件数据时，不应该编出一张看起来很科学的性能榜。
如果团队用 OpenCode 或 Aider 做多模型路由，统一 API 的价值不在“保证更快”，而在统一鉴权、模型名和用量统计。延迟受地区、并发和上游状态影响，没有真实压测就不写“快 10%～30%”这类数字。
三、4.7 倍到底会多花多少钱
3.1 只算初始负载
为了让数字可复算，先用claude-sonnet-4-6的本地价格：输入 ¥3/1M tokens，输出 ¥15/1M tokens，缓存命中 ¥0.3/1M tokens。
- Claude Code 初始 32,800 input tokens：
32800 × 3 / 1,000,000 = ¥0.0984 - OpenCode 初始 6,900 input tokens：
6900 × 3 / 1,000,000 = ¥0.0207 - 单次初始负载差额：
¥0.0777 - 假设每天 100 次、连续 30 天且全部 cache miss：约
¥233.10/月
如果初始前缀稳定并命中缓存，按 ¥0.3/1M tokens 计算，两者差额会降到约 ¥0.00777/次。缓存能明显缓解成本，但它不是永久保险：前缀内容变化、TTL 到期或切换模型，都会影响命中。
3.2 同一 Token 用量下的模型 API 成本
下面统一假设一次任务消耗 50,000 input tokens + 10,000 output tokens，只比较 API Token 费用，不包含各 CLI 的会员订阅、MCP 服务或网络成本。
| row_key | 输入价 ¥/1M | 输出价 ¥/1M | 本次估算费用 |
|---|---|---|---|
| claude-sonnet-4-6 | 3.0 | 15.0 | ¥0.300 |
| gpt-4o | 1.5 | 6.0 | ¥0.135 |
| glm-5.2 | 8.0 | 28.0 | ¥0.680 |
| minimax-m2.7 | 2.1 | 8.4 | ¥0.189 |
| minimax-m2.5 | 2.1 | 8.4 | ¥0.189 |
| kimi-k2.6 | 6.5 | 27.0 | ¥0.595 |
| qwen3.5-plus | 0.8 | 4.8 | ¥0.088 |
| deepseek-v3.2 | 2.0 | 3.0 | ¥0.130 |
这张表也纠正一个常见误区：国产模型不等于全部更便宜。在这组本地价格里，GLM-5.2 和 Kimi K2.6 的同 Token 成本高于 Claude Sonnet 4.6；Qwen3.5-Plus、DeepSeek-V3.2 和 MiniMax-M2.7 才体现出明显价格优势。选型必须看具体 row_key，不能只看厂商国别。
炻光 selltoken 的本地价格表在这里承担的是“单价事实源”。模型价格会调整，生产代码不要长期写死旧值；selltoken.top 用于查看产品与套餐信息，selltoken.apifox.cn 用于核对接口字段和参数定义。
四、最容易烧 Token 的 6 个坑
4.1 项目指令文件无限膨胀
CLAUDE.md 或 AGENTS.md 不是越长越好。把历史决策、完整日志、几十个示例全部塞进根文件，会让每个请求重复携带大量静态上下文。更稳的做法是根文件只放强约束和索引，细节拆进按需读取的专题文件。
4.2 每个 MCP 都全局启用
MCP 不只消耗运行时 Token，工具 schema 本身也会进入上下文。项目 A 用数据库工具，不代表项目 B 也要加载。按项目启用、按任务关闭，比把所有 MCP 常驻全局更省。
4.3 明知文件位置还让 Agent 扫全仓库
“帮我看看这个项目哪里有问题”会触发目录遍历和大量 Read。已经知道目标时，直接给文件路径、报错和期望结果；需要定位时先 Grep / 搜索符号，再读取命中附近的上下文。
4.4 把一个需求拆成五轮补充
多轮补需求会让旧上下文反复进入 cache read。能一次说清验收条件、不可改范围和测试命令，就别让 agent 猜四轮再返工。
4.5 频繁修改提示前缀
在 CLAUDE.md 里加入时间戳、随机 ID 或每轮变化的状态，会破坏前缀稳定性。缓存依赖字节级一致，哪怕只是一个时间戳变化，也可能让后面的长前缀重新写入。
4.6 只看模型单价，不看工具开销
模型便宜，不代表整条链路便宜。应记录input_tokens、output_tokens、cache_read_tokens、cache_write_tokens和工具调用次数，再按真实单价计算。统一 endpoint 的用量字段可以进入同一套监控，但最终判断仍要以账单和实际任务成功率为准。
五、生产实战：任务路由与成本监控
建议把任务分成三类，而不是让一个昂贵模型包办所有工作：
- 简单任务：格式化、重命名、补注释，优先
qwen3.5-plus或deepseek-v3.2 - 中等任务：单模块功能、普通 bug，优先
minimax-m2.7，minimax-m2.5作为备选 - 复杂任务：跨模块重构、竞态条件、长链工具调用，优先
claude-sonnet-4-6或kimi-k2.6 - 超长上下文：需要加载大量工程资料时，把
glm-5.2作为独立候选，不要因为“简单任务”三个字误路由
路由不是只按价格排序。便宜模型如果反复失败三次，最后总成本可能比一次成功的强模型更高。因此监控至少要同时记录费用、成功率、重试次数和人工接管时间。
在统一 API 上做路由时，代码使用统一 endpoint，模型仍保留完整 row_key。不要把
claude-sonnet-4-6简写成claude-sonnet-4，也不要把产品页或文档站 URL 填进base_url。
六、完整代码：按任务路由、调用统一 API、计算真实费用
下面是一份可直接保存为token_router.py的标准库示例。它不会打印 API Key，价格单位明确为元/1M tokens，并从响应里的usage读取真实用量。
from__future__importannotationsimportjsonimportosimporturllib.errorimporturllib.requestfromdataclassesimportdataclassfromtypingimportAny BASE_URL=os.getenv("SELLTOKEN_BASE_URL","https://api.selltoken.top/v1")API_KEY=os.environ["SELLTOKEN_API_KEY"]# 单位：人民币元 / 1M tokens；数据来自 2026-07 本地价格表。PRICE_PER_1M:dict[str,tuple[float,float]]={"claude-sonnet-4-6":(3.0,15.0),"gpt-4o":(1.5,6.0),"glm-5.2":(8.0,28.0),"minimax-m2.7":(2.1,8.4),"minimax-m2.5":(2.1,8.4),"kimi-k2.6":(6.5,27.0),"qwen3.5-plus":(0.8,4.8),"deepseek-v3.2":(2.0,3.0),}ROUTES:dict[str,list[str]]={"simple":["qwen3.5-plus","deepseek-v3.2"],"medium":["minimax-m2.7","minimax-m2.5","gpt-4o"],"complex":["claude-sonnet-4-6","kimi-k2.6"],"long_context":["glm-5.2","claude-sonnet-4-6"],}@dataclass(frozen=True)classUsage:input_tokens:intoutput_tokens:int@propertydeftotal_tokens(self)->int:returnself.input_tokens+self.output_tokensdefclassify_task(text:str)->str:normalized=text.lower()ifany(wordinnormalizedforwordin("超长上下文","全仓库文档","long context")):return"long_context"ifany(wordinnormalizedforwordin("架构","跨模块","竞态","迁移","refactor")):return"complex"ifany(wordinnormalizedforwordin("重命名","格式化","注释","rename","format")):return"simple"return"medium"defcalculate_cost(model:str,usage:Usage)->float:input_price,output_price=PRICE_PER_1M[model]return(usage.input_tokens*input_price+usage.output_tokens*output_price)/1_000_000defcall_chat(model:str,prompt:str)->tuple[str,Usage]:payload=json.dumps({"model":model,"messages":[{"role":"user","content":prompt}],"temperature":0.2,},ensure_ascii=False,).encode("utf-8")request=urllib.request.Request(f"{BASE_URL}/chat/completions",data=payload,headers={"Authorization":f"Bearer{API_KEY}","Content-Type":"application/json",},method="POST",)withurllib.request.urlopen(request,timeout=90)asresponse:data:dict[str,Any]=json.loads(response.read().decode("utf-8"))usage_data=data.get("usage",{})usage=Usage(input_tokens=int(usage_data.get("prompt_tokens",0)),output_tokens=int(usage_data.get("completion_tokens",0)),)content=data["choices"][0]["message"]["content"]returncontent,usagedefrun_with_fallback(task:str)->dict[str,Any]:route=classify_task(task)errors:list[str]=[]formodelinROUTES[route]:try:content,usage=call_chat(model,task)return{"route":route,"model":model,"content":content,"input_tokens":usage.input_tokens,"output_tokens":usage.output_tokens,"total_tokens":usage.total_tokens,"cost_yuan":round(calculate_cost(model,usage),6),}except(urllib.error.URLError,TimeoutError,KeyError,ValueError)asexc:errors.append(f"{model}:{type(exc).__name__}")raiseRuntimeError(f"all models failed:{errors}")if__name__=="__main__":result=run_with_fallback("重构用户模块，拆分 service 和 repository")# 不打印 API Key；只输出模型、用量、费用和响应内容。print(json.dumps(result,ensure_ascii=False,indent=2))§FAQ
Q1：4.7 倍是不是说明 OpenCode 一定比 Claude Code 省 79%？
不是。4.7 倍只描述 systima 测试中的初始请求 Token。总成本还取决于任务轮数、输出长度、缓存命中、工具调用和返工次数。
Q2：缓存能不能把 32,800 tokens 的开销全部抵消？
不能保证。稳定前缀在 TTL 内可能以更低的 cache read 价格计费，但前缀变化、模型变化或 TTL 到期都会降低命中率。
Q3：为什么 GLM-5.2 和 Kimi K2.6 在表里不便宜？
因为本文按具体 row_key 的本地价格计算，而不是按“国产模型都便宜”的印象写。它们可能在长上下文或任务能力上有别的价值，价格只是一个维度。
Q4：统一 API 会不会天然比官方 endpoint 更快？
不能这样承诺。统一 API 的确定性价值是统一鉴权、模型命名、用量统计和故障切换；速度必须在相同地区、并发和请求体下实测。
§参考资料
- IT之家 2026-07-14 中文转引
- 炻光 selltoken 产品页
- 炻光 API 文档站
- OpenCode 项目与使用说明
写在最后
这轮核算最值得留下的不是“谁赢了”，而是 5 条可执行规则：
- 先分清指标。初始上下文 4.7 倍，不等于总 Token、费用或任务质量都差 4.7 倍。
- 所有价格写清单位。元/1M tokens 少一个 M，整篇成本会错 1000 倍。
- 不编不存在的压测。没有同条件数据，就不写虚构完成率、延迟和 bug 数量。
- 工具开销和模型单价一起算。还要纳入缓存、重试与人工接管成本。
- 路由要保留完整 row_key。价格、模型能力和 endpoint 都以可验证配置为准。
炻光 selltoken 在这套流程里适合做统一接口与用量汇总，但文章结论不会靠营销话术代替数据。能复算、能追溯、不过度外推，才是这类成本横评真正有用的地方。
