Présentation

Claude Code et OpenCode ont été testés sur le même modèle, la même machine et les mêmes tâches. Les résultats montrent que Claude Code utilise environ 33 000 jetons de système, de schémas d'outils et de scaffolding injecté avant même que la requête n'arrive, tandis qu'OpenCode n'en utilise que 7 000.

fonctionnement

Claude Code est moins efficace en termes de cache : il réécrit des dizaines de milliers de jetons de cache pendant une session, tandis qu'OpenCode paie pour mettre en cache son payload une fois par session et le relire pour une fraction du coût. De plus, Claude Code utilise des sous-agents qui ajoutent au coût, car chaque sous-agent a son propre coût de démarrage et le parent consomme son transcript.

analyse scientifique

Les tests ont été effectués en utilisant une version spécifique de Claude Code (2.1.207) et OpenCode (1.17.18), avec un modèle spécifique (claude-sonnet-4-5) et des tâches spécifiques (T1, T2, T3). Les résultats montrent que Claude Code a un coût plus élevé que OpenCode pour les tâches simples, mais que le coût total peut être plus bas pour les tâches multi-étapes si Claude Code batche les appels d'outils de manière agressive. Les données montrent également que le coût de Claude Code est principalement dû aux définitions d'outils, qui représentent environ 24 000 jetons sur les 33 000 jetons totaux.

implications et limites

Les résultats de ces tests ont des implications importantes pour les opérateurs d'IA en production, en particulier sous le Règlement européen sur l'IA, qui exige que les opérateurs comprennent le comportement de leurs systèmes. Les données montrent que le coût de Claude Code peut être plus élevé que celui d'OpenCode pour certaines tâches, mais que le coût total peut être plus bas pour les tâches multi-étapes si Claude Code batche les appels d'outils de manière agressive. Cependant, les résultats doivent être interprétés avec prudence, car les tests ont été effectués dans des conditions spécifiques et les résultats peuvent varier en fonction des conditions réelles d'utilisation.

harness (Claude Code / OpenCode) 
  → logging proxy (captures request payloads + response usage) 
    → model endpoint

Le code ci-dessus montre la configuration utilisée pour les tests, avec un proxy de journalisation entre le harnais et le point de terminaison du modèle. Les données ont été collectées en utilisant cette configuration et ont permis d'analyser le coût de Claude Code et OpenCode pour différentes tâches.