Claude Codeはプロンプト読前に33Kトークン消費、OpenCodeは7K — Systimaが実測比較
SystimaがClaude CodeとOpenCodeのトークン消費量を実測。プロンプト読前のオーバーヘッド、CLINEファイル、MCPサーバー、サブエージェントが増えるごとのコスト増加を詳細に分析。コーディングエージェント選定に役立つ実データを解説。
Claude Codeはプロンプト読前に33Kトークン消費、OpenCodeは7K — Systimaが実測比較
2026年7月12日、Systimaが公開した調査結果がHacker Newsで大きな話題を呼んでいる（432ポイント、241コメント）。Claude Code（Anthropic）とOpenCode（オープンソース）のトークン消費量を実測し、プロンプトを読み始める前のオーバーヘッドから、CLINEファイル、MCPサーバー、サブエージェントが増えるごとの追加コストまでを詳細に分析した。本記事では調査結果のポイントと、開発者にとっての実践的な示唆を解説する。
調査の背景：なぜトークン消費量が重要なのか
AIコーディングエージェントのコストは、単純なトークン単価だけでは測れない。実際のワークフローでは、エージェントがユーザーのプロンプトを読む前に、システムプロンプト、ツール定義、インストラクションファイル、MCPサーバーの設定などを読み込む。この「プロンプト読前のオーバーヘッド」がタスク完了までの総コストに大きく影響する。
Systimaはこの点に着目し、Claude CodeとOpenCodeのトークン消費パターンを実測。素の状態から始め、CLINEファイル（カスタム指示ファイル）、MCPサーバー、サブエージェントを段階的に追加した際のコスト増加を定量化した。
主要な発見
1. プロンプト読前のオーバーヘッド
最も衝撃的な発見は、Claude Codeがプロンプトを読み始める前に約33,000トークンを消費するのに対し、OpenCodeは約7,000トークンに抑えられているという点だ。Claude CodeはOpenCodeの約4.7倍のオーバーヘッドを持つ。この差は、Claude Codeのシステムプロンプトが長大で、ツール定義や安全ガードレールに多くのトークンを割いているためだ。
2. CLINE / インストラクションファイルの追加コスト
CLINEファイル（カスタム指示ファイル）を追加すると、両方のツールでトークン消費が増加する。Claude CodeはCLINEファイルの内容を毎回のリクエストに含めるため、ファイルサイズに比例してコストが増える。OpenCodeはより効率的な管理方法を採用しており、同じCLINEファイルでもClaude Codeより低コストで処理できる。
3. MCPサーバーのインパクト
MCP（Model Context Protocol）サーバーを追加すると、Claude Codeは各サーバーのツール定義を毎回読み込むため、サーバー数に比例してオーバーヘッドが急増する。OpenCodeもMCPサーバー対応は行っているが、ツール定義のキャッシュや遅延読み込みにより、追加コストを抑えている。
4. サブエージェントのコスト増加
サブエージェントを利用する場合、Claude Codeは各サブエージェントが独立したコンテキストを持つため、親エージェントのコンテキストが重複して消費される。OpenCodeはサブエージェント間でコンテキストを共有する設計で、サブエージェント数が増えてもコストの増加率が緩やかだ。
実務への示唆
コーディングエージェントの選定基準
単純なトークン単価だけでAIコーディングエージェントを選ぶのは危険だ。Systimaの調査が示すように、プロンプト読前のオーバーヘッドやCLINEファイル、MCPサーバーの追加コストは、ツールによって大きく異なる。
- 小規模なタスクや単発のコード生成では、OpenCodeの低オーバーヘッドが有利
- 複雑なマルチステップタスクでは、Claude Codeの高品質な出力が追加コストを正当化する可能性
- MCPサーバーやサブエージェントを多用するワークフローでは、OpenCodeの効率的なコンテキスト管理が有利
コスト最適化の実践
Systimaの調査結果を踏まえた実践的なコスト最適化戦略は以下の通りだ。