Claude Code는 프롬프트 전에 33k 토큰을 전송하고 OpenCode는 7k를 전송합니다
요약
본 기사는 Claude Code와 OpenCode의 토큰 사용량 및 비용 구조를 비교 분석합니다. Claude Code는 초기 시스템 프롬프트 전송량이 많고 캐시 쓰기(writes)에 높은 비용이 발생하지만, 다단계 작업에서는 도구 호출을 적은 요청으로 묶어 처리하는 장점이 있습니다. 따라서 에이전트 기반 AI 운영 시 세션의 형태와 오버헤드 관리가 중요합니다.
핵심 포인트
- Claude Code는 초기 시스템 프롬프트 전송량이 OpenCode보다 훨씬 많습니다 (약 33k vs 7k 토큰).
- 캐시 쓰기(writes) 작업은 읽기(reads)에 비해 비용이 높게 책정됩니다.
- 다단계 에이전트 작업에서는 세션의 형태가 최종 토큰 소비량과 비용을 결정합니다.
- 오버헤드를 정확히 측정하려면 로깅 프록시를 이용해 변수별로 테스트하는 것이 중요합니다.
새로운 나란히 비교 측정 결과, Claude Code는 사용자의 프롬프트가 도착하기 전에 시스템 프롬프트, 도구 스키마 및 기본 구조(scaffolding)로 약 33,000 토큰을 전송하는 반면, OpenCode는 동일한 설정에서 약 7,000 토큰만 전송합니다. 더 큰 비용 관련 놀라움은 다음입니다: Claude Code는 세션당 최대 54배 더 많은 프롬프트 캐시(prompt-cache) 토큰을 재작성했으며, 캐시 쓰기는 높은 비용이 부과됩니다.
테스트 실행 방법
벤치마크(Systima 발표)는 각 하네스(harness)와 모델 엔드포인트 사이에 로깅 프록시를 연결하여 정확한 요청 페이로드와 API 사용 블록을 포착했습니다. 두 하네스는 동일한 조건으로 고정되었습니다:
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Claude Code 2.1.207 및 OpenCode 1.17.18, 둘 다
claude-sonnet-4-5를 지목함 -
새로운 설정 디렉토리, 빈 작업 공간, MCP 서버 없음, 지침 파일 없음, 권한 우회
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작업은
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프로덕션 레포지토리의 72KB 지침 파일은 모든 요청에 평균 약 20,000 토큰을 추가했습니다.
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다섯 개의 소규모 MCP 서버는 5,000–7,000 토큰을 추가했습니다.
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실제 작동하는 환경이 첫 번째 요청을 보내기까지, 사용자가 단어 하나를 입력하기 전에 이미 75,000–85,000 토큰 깊이에 도달합니다.
행동(Behavior)은 이 수치를 더욱 늘립니다. 121,000 토큰이 소모되는 작은 작업이라도 두 개의 서브 에이전트에게 분산될 경우 513,000 토큰을 소모하게 되는데, 이는 모든 서브 에이전트가 자체 부트스트랩(bootstrap) 비용을 지불하고 상위 에이전트가 그 전사 기록(transcript)을 흡수하기 때문입니다.
반대 방향으로 작용하는 뉘앙스
한 가지 결과는 Claude Code에 유리합니다. 다단계 작업의 경우, 전체 작업 토탈은 OpenCode보다 낮게 나왔는데, 이는 Claude Code가 도구 호출(tool calls)을 더 적은 요청으로 배치하는 반면 OpenCode는 작은 기본 턴(baseline turn) 비용을 반복적으로 재지불하기 때문입니다. 측정 기준이 Claude Code에서 더 높게 시작하지만, 세션이 어떻게 전개되느냐에 따라 누가 실제로 더 많은 토큰을 소비할지가 결정됩니다. 오버헤드는 운명이 아니며 — 세션의 형태가 중요합니다.
취해야 할 조치
만약 프로덕션 환경에서 에이전트 기반 AI(agentic AI)를 운영한다면, 벤치마크의 핵심 조언이 적용됩니다.
Q1: Claude Code가 토큰 오버헤드 때문에 항상 OpenCode보다 비싼가요?
반드시 그렇지는 않습니다. Claude Code는 훨씬 높은 고정 오버헤드(~33k 대 ~7k 토큰)로 시작하며, 캐시 토큰을 훨씬 더 많이 작성하여 비용이 급증할 수 있습니다. 하지만 다단계 작업에서는 도구 호출을 적은 요청으로 묶어 처리하고, 벤치마크에서 전체 작업 합계가 OpenCode보다 낮게 나왔습니다. 세션의 형태(Session shape)가 최종 청구액을 결정합니다.
Q2: 캐시 쓰기(cache writes)는 왜 비용에 그렇게 큰 영향을 미치나요?
프롬프트-캐시 _쓰기(writes)_는 캐시 _읽기(reads)_에 비해 높은 요금을 부과합니다. OpenCode는 접두사(prefix)를 한 번만 캐싱하고 저렴하게 재사용했지만, Claude Code는 대용량 캐시 페이로드를 반복적으로 다시 작성했기 때문에 동일한 논리적 내용이라도 턴당 비용이 더 많이 들었습니다.
Q3: 제 에이전트의 토큰 오버헤드는 어떻게 측정할 수 있나요?
하네스(harness)와 모델 엔드포인트 사이에 로깅 프록시(logging proxy)를 배치하고, 깨끗한 설정과 빈 작업 공간에서 시작하여 기본값을 분리해낸 다음, 지침 파일(instruction file), MCP 서버, 워크플로우 등을 변수별로 하나씩 추가하세요. 먼저 순수한 요청으로 측정하는 모든 게이트웨이 엔벨로프(gateway envelope)는 빼주세요.
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