AI 程式助手成本的隱形帳單：Claude Code 開口前先燒 33k token
AI 程式助手成本的隱形帳單：Claude Code 開口前先燒 33k token
Claude Code 開口前先燒約 33,000 個 token——Systima 於 2026-07-12 發布的獨立量測讓這筆藏在 API 邊界後的暖機成本（即工具開口前的固定 token 開銷）第一次現形，數字是 OpenCode 的 4.7 倍。你按用量付費用 AI 寫程式，帳單裡就有一段錢花在「工具還沒讀你的問題」之前，而這段過去沒人算進選型。
token：模型計費的最小單位——一段文字被切成很多個，你付的錢和用掉的運算容量都按此計。所以每一個花在工具本身的 token，都是一個不能拿去解你問題的 token。
Claude Code 每次對話會自動消耗多少 token？
約 33,000 個。在乾淨環境下，當測試者只要求「回我一句 OK」，Claude Code 光是系統提示（system prompt，給模型的固定指令）、工具結構描述、以及注入的鷹架，就送出了大約 33,000 個 token，而 OpenCode 在同樣條件下只用約 7,000 個。差距 4.7 倍，而且這時你的問題都還沒送到。
這個數字不是估的。測試者在 harness（程式助手的外殼程式）和模型端點（API 接收位址）之間接了一個記錄用的代理，直接擷取每一則請求的原始請求封包（payload，也就是送給模型的完整內容），以及 API 回傳的用量區塊。送出去的東西是什麼、被計了多少費，兩邊都是硬證據。
用 API 按量付費跑 AI 程式助手，錢都花去哪了？
因為它藏在 API 邊界後面，儀表板只給你一個總數，不告訴你其中多少是還沒開工就先付的。大多數人選 AI 程式助手看的是功能、模型強不強、好不好用，很少有人問「它光是把自己準備好，要先花我多少錢」。
這對按用量付費的人特別要命。訂閱制吃到飽的使用者感覺不到，但走 API、按 token 計價的團隊，每一次對話都在為這段固定開銷付費。一天幾百次對話，暖機成本會累成一條看不見的月租。
Claude Code 快取寫入為何溢價計費、帳單為何持續跳升？
帳單真正往上爬的主因是快取重寫，而不是那 33k 的初始量。prompt caching（提示快取）本來是省錢機制：把固定不變的開頭存起來，之後重複讀取只付很低的費用。問題是「寫入」快取是溢價計費，「讀取」才便宜。
測試發現兩者用快取的方式天差地遠。OpenCode 的請求前綴在每一次擷取中都逐位元組相同，所以它整場對話只付一次快取寫入，之後都用便宜的讀取。Claude Code 卻在對話中途反覆重寫上萬個快取 token，同一項任務下，快取寫入最多達 OpenCode 的 54 倍。儀表板數字之所以一直跳，源頭在這裡。
| 比較維度 | Claude Code | OpenCode |
|---|---|---|
| 開口前初始 token | 約 33,000 | 約 7,000 |
| 請求前綴是否穩定 | 對話中途反覆重寫 | 每次逐位元組相同 |
| 快取寫入（溢價計費） | 對話途中反���重寫（同任務最多 54x） | 每 session 一次寫入（基準） |
多步驟任務的打包誰省，不在這張表能一句話裁決：Claude Code 會把多次工具呼叫合批成較少請求，OpenCode 則每輪獨立請求、重付一次自己的基線——在較舊模型上前者總量較低，但同一任務換到 claude-fable-5 重跑優勢反轉。這一維度留到〈那 Claude Code 是不是一定比較貴？〉一節說清楚條件。
數據來源：Systima, 2026-07-12。測試版本 Claude Code 2.1.207、OpenCode 1.17.18，同機、同模型 claude-sonnet-4-5，縮減矩陣再以 claude-fable-5 重跑，主要模式在兩個模型家族皆成立；多步驟任務的優勢於 claude-fable-5 反轉，詳見內文。
加了 CLAUDE.md 和 MCP，一句話還沒問就 85k token？
會。33k 只是乾淨環境的地板，真實工作設定會把這個數字疊高。測試指出：一份 72KB 的生產級指令檔（CLAUDE.md 或 AGENTS.md，你寫給助手的專案規則）平均替每一則請求再加約 20,000 token；五個中等規模的 MCP 伺服器（Model Context Protocol，讓助手外接工具與資料源的協定）再加 5,000 到 7,000。
把這些疊起來，一套真正在跑的設定，第一則請求就已經是 75,000 到 85,000 token 深——這時你一個字都還沒打。設定檔越豐富、外掛越多，暖機帳單越厚，這是選型時該先攤開看的。
派出兩個 subagent，帳單為什麼變四倍？
因為每個 subagent（子代理，被主代理派去做子任務的獨立代理）都自帶一份完整基線。它每走一輪，都要重讀自己的系統提示和工具，所以把一件事扇出給多個子代理，等於同時啟動多份 33k 起跳的開銷。
數字很直接：一項直接做只花 121,000 token 的小任務，拆給兩個子代理後，暴增到 513,000 token，四倍有餘。要澄清的是，父代理只吸收每個子代理回傳的最終結果，不吃它整段過程，所以子代理不是無底洞——但「能不拆就別拆」在成本上成立。
那 Claude Code 是不是一定比較貴？
不是，這裡要對它公平。測試裡有一項結果站在 Claude Code 這邊：在多步驟任務上，它把多次工具呼叫打包成較少的請求，而 OpenCode 每一輪都重付一次自己的小基線，結果整趟任務的總 token 反而是 Claude Code 較低。起跳價高，不代表總價高。
但這個優勢不穩。同一項任務換到較新的模型重跑，Claude Code 的請求數翻倍、約 298,000 token，OpenCode 是 133,000，優勢反轉。結論該這樣下：Claude Code 的計價器起點較高，最後誰貴由這場對話怎麼展開決定——短問答它吃虧，會善用打包的多步驟任務它可能扳回來。
這對台灣中小企業意味著什麼？
意味著你該把 AI 程式助手的選型，從「功能比較」改成「真實 TCO（總持有成本）比較」。台灣的開發團隊和中小企業多半按用量付費，過去比工具只比誰功能多、模型強，暖機燒掉的 token 從來不進帳。這篇的用處，是把那筆隱形費用搬到檯面上。
可執行的判斷有三條。第一，選型前先問兩個問題：這工具開口前要多少 token、快取怎麼計費——問不出來、或廠商含糊，就自己接個記錄代理量一次，一小時的功夫換一整年的帳單透明。第二，對號入座你的用法：短問答、客服型互動偏向低基線工具較省；跑多步驟自動化流程的，看整趟總量而非起跳價。第三，把設定當成本管：CLAUDE.md 能精簡就精簡、MCP 只掛真的會用的、subagent 能不拆就不拆。這三刀砍下去，省的是每天每次對話的複利。
還有一層治理意義。若你的業務觸及歐盟市場，AI 法案第 12 條要求你能記錄並理解自家系統的行為，「我的代理到底送出了什麼」本來就該是一個拿得出數據回答的問題。把用量量清楚，順帶把合規的底子打好。
怎麼把暖機成本真正算進 AI 工具選型？
同一顆模型、同一台機器、同一批任務，光是外殼程式的設計，就讓開口前的成本差 4.7 倍、快取寫入差到 54 倍——這些差距一直都在，只是第一次有人公開量給你看。
落地一句話：把你手上的 AI 程式助手，用真實工作負載量一輪暖機成本和快取行為，再決定續用、換掉、還是精簡設定。花一小時量，比猜一整年準。
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常見問題
Claude Code 每次對話會自動消耗多少 token？
根據 Systima 於 2026 年 7 月 12 日發布的獨立測試，在乾淨環境下、你還沒輸入任何問題前，Claude Code 的系統提示、工具結構描述與注入的鷹架就已送出約 33,000 個 token，是同條件下 OpenCode（約 7,000）的 4.7 倍。加上一份 72KB 的設定檔與五個 MCP 伺服器後，第一則請求可達 75,000 至 85,000 token。
為什麼帳單一直往上爬，不只是 token 多？
因為快取重寫。快取讀取很便宜，快取寫入卻是溢價計費。測試發現 OpenCode 的請求前綴每次都逐位元組相同，整場對話只付一次快取費；Claude Code 卻在對話中途反覆重寫上萬個快取 token，同一項任務的快取寫入最多達 OpenCode 的 54 倍。真正讓儀表板數字往上跳的是這裡，不只是 33k 的初始量。
Claude Code 是不是一定比 OpenCode 貴？
不一定。在多步驟任務上，Claude Code 會把多次工具呼叫打包成較少的請求，而 OpenCode 每一輪都重付一次小基線，所以整趟總量反而可能較低。但同一任務換到較新的模型重跑，Claude Code 的請求數翻倍、約 298,000 token，OpenCode 是 133,000。起跳價較高，總價由對話怎麼走決定。
subagent（子代理）拆任務為什麼更貴？
因為每個子代理是獨立的代理，每一輪都要重讀自己的系統提示與工具，扇出（fan-out）等於同時啟動多份完整基線。測試中一項直接做只花 121,000 token 的小任務，拆給兩個子代理後暴增到 513,000 token。好消息是父代理只吸收子代理回傳的結果，不吃它整段過程，所以能不拆就別拆。
這份測試怎麼做的，數字可信嗎？
測試在 harness 與模型端點之間接一個記錄用的代理，直接擷取請求 payload 與 API 回傳的用量。版本為 Claude Code 2.1.207、OpenCode 1.17.18，同一台機器、同一顆模型（claude-sonnet-4-5），縮減矩陣再用 claude-fable-5 重跑一次。主要模式在兩個模型家族皆成立；在 claude-fable-5 上，同一任務 Claude Code 用量翻倍達 298,000 token，OpenCode 只有 133,000，多步驟任務的優勢反轉。數字有版本與日期，可回溯查證。
台灣中小企業該怎麼用這份數據做決策？
把選型從功能比較改成真實 TCO（總持有成本）比較。先問工具「暖機」要多少 token、快取怎麼計費，再看你的用法是短問答還是多步驟任務。短問答型團隊偏向低基線工具較省；多步驟自動化型看整趟總量。設定檔和 MCP 能精簡就精簡，subagent 能不拆就不拆。
本文發稿日 2026-07-14。