Claude Code가 사용자 프롬프트를 읽기도 전에 시스템 프롬프트·도구 정의 등으로 33k 토큰을 선소비하는 반면, OpenCode는 7k만 쓴다는 측정 결과다. 같은 작업이라도 하네스 설계에 따라 매 요청의 고정 오버헤드가 4배 이상 벌어진다.
코딩 에이전트는 사용자의 첫 마디를 받기 전에 시스템 프롬프트, 도구 스키마, 환경 정보 등을 컨텍스트에 미리 채워 넣는다. 이 고정 비용은 사용자에게 보이지 않지만 모든 요청에 반복적으로 청구되고, 유효 컨텍스트 창도 그만큼 갉아먹는다.
측정에 따르면 Claude Code는 이 선소비가 33k 토큰, OpenCode는 7k 토큰으로 4배 이상 차이가 난다. 하루 수백 번 호출되는 워크플로에서 이 차이는 곧바로 비용 차이이자, 긴 코드베이스를 다룰 때의 컨텍스트 여유 차이로 이어진다. 다만 오버헤드가 크다는 것이 곧 열등하다는 뜻은 아니다 — 더 많은 도구 정의와 지침을 미리 주입하는 대가로 첫 시도 성공률을 높이는 트레이드오프일 수 있다.
제품 기획 관점에서 시사점은 AI 기능의 단위 경제를 모델 가격표로만 계산하면 크게 어긋난다는 것이다. 실제 청구서는 '토큰 단가 × 하네스가 밀어 넣는 토큰 수'로 결정되며, 후자는 대체로 우리가 설계로 통제할 수 있는 변수다.