Claude Code 每次開口前先燒掉 33k tokens，你付的錢都去哪了？

有工程師實測發現一件很多人沒注意到的事：Claude Code 在「讀到你打的第一個字」之前，光是系統提示詞（system prompt）加上工具定義（tool definitions），就已經先送出高達 33,000 個 tokens 給 API。對照組 OpenCode（開源的 agentic coding 工具）同樣的動作只花 7,000 tokens，差了快 5 倍。 這數字為什麼重要？因為 agentic coding 工具的運作方式，是每一輪對話都要把完整上下文重新送一次——包含你是誰、有哪些工具可以用（讀檔、寫檔、跑指令）、每個工具的參數格式長怎樣、還有一堆「請不要亂刪使用者檔案」之類的安全護欄。這些東西不會因為你只是問一句「這個 function 幹嘛用的」就變少，它是固定成本，每次來回都要重付一次。用生活化一點的比喻，這就像叫外送每次都要先付一筆「開車過來的油錢」，不管你點的是一份便當還是一杯飲料，油錢都一樣貴。 Claude Code 的 33k tokens 某種程度反映 Anthropic 的設計哲學：寧可把安全規則、工具說明寫得又長又細，換取 Agent 行為更可控、更少亂搞你的 codebase。OpenCode 走的是輕量路線，提示詞精簡，但相對要靠模型自己「猜」得準。這不是誰對誰錯，是「保守但貴」跟「精簝但賭運氣」的取捨。 對開發者的實際影響是錢包會有感——如果你是重度使用者，一天跑幾百輪 agentic loop，這 33k vs 7k 的差距會直接反映在帳單上。同一天 OpenAI 那邊也傳出把生產環境 Agent 遷到 GPT-5.6 後成本降 27%、速度快 2.2 倍的案例，兩相對照就更清楚：2026 年 agentic AI 的競爭，重點已經不是誰的模型比較聰明，而是誰能用最少的 tokens 做到一樣聰明的事。 下次你的 API 帳單突然變貴，先別懷疑自己打太多字，去查一下工具背後那份系統提示詞有多長。