Hay una costumbre que tengo cuando una herramienta se vuelve popular: le pego una mirada al API antes de felicitar a los devs. Esta semana cayó en mis manos un número que me dejó con la boca abierta. Systima, una consultora europea que trabaja con IA agéntica en producción, montó un proxy de logging entre el harness y el endpoint del modelo y midió, turno por turno, qué manda cada uno. El resultado: cuando uno le pide a Claude Code que responda literalmente OK, la herramienta envÃa unos 33.000 tokens antes de que tu prompt siquiera llegue al modelo. OpenCode, el fork open source, manda unos 7.000 en la misma condición. Estamos hablando de un piso 4,7 veces más alto.
El piso mÃnimo, sin trampas
Para que el dato no fuera maquillaje, los muchachos de Systima usaron directorios de configuración vacÃos, sin MCP servers, sin archivos AGENTS.md, sin memoria persistente y permisos bypaseados. Probaron claude-sonnet-4-5 y replicaron en otro modelo. El patrón se mantuvo. Ese 33k corresponde a system prompt, schemas de herramientas y scaffolding interno que Claude Code inyecta en cada request. Y eso sin que hayas escrito una sola lÃnea de código todavÃa.
Y después viene la pila real
Lo entretenido empieza cuando sumas lo que cualquier setup de trabajo realmente tiene. Un AGENTS.md o CLAUDE.md de 72 kilobytes tira otros 20.000 tokens encima. Cinco MCP servers modestos suman entre 5.000 y 7.000 más. Para cuando tu prompt llega al modelo, vas entre 75.000 y 85.000 tokens deep, y ni siquiera tipeaste una palabra. Eso no es un detalle contable: es contexto de trabajo que estás botando a la basura en cada turno.
El subagente que dobla la cuenta
Acá es donde a mà se me erizó la piel. Systima probó una tarea chica hecha de forma directa: 121.000 tokens. La misma tarea fanouteda a dos subagentes subió a 513.000 tokens. Cada subagente paga su propio costo de bootstrap, y el padre después se come el transcript completo. El patrón de vibe coding con subagentes por todos lados está inflando las cuentas de Anthropic, pero también está quemando contexto útil que podrÃas estar usando para resolver el problema real.
El caché, esa papelera de reciclaje que no recicla
Acá está el otro dato que duele. OpenCode manda el mismo prefijo byte a byte en cada turno, asà que puedes cachearlo una vez por sesión y leerlo después por monedas. Claude Code reescribe decenas de miles de tokens de caché en cada request, turno tras turno. En la misma tarea, escribió hasta 54 veces más tokens de caché que OpenCode. Y las escrituras de caché se facturan con premium, asà que el dashboard de uso sube aunque tú no hayas cambiado nada.
¿Y la calidad?
Antes de que alguien salga a defender a Claude Code con el argumento de la calidad: Systima también lo midió. Corrieron un benchmark de diez pistas, cinco runs por harness, contra un test suite sembrado y verificado por hash. Claude Code tuvo una sola ventaja estructural: en tareas multi-step, batchea las llamadas a herramientas en menos requests, asà que el total por tarea le salió más bajo que a OpenCode en algunas corridas. Cuando cambiaron de modelo, esa ventaja se evaporó: la misma tarea usó el doble de requests y costó 298.000 tokens contra 133.000 de OpenCode. El piso es más alto, asà que cualquier variación te castiga más.
Lo que hago yo en la pega
Trabajo con IA agéntica todos los dÃas, asà que esto no es teorÃa. Tres cambios que voy a aplicar desde esta semana:
1. Auditar el prompt de sistema real. Si tu herramienta favorita manda 33k tokens antes de que hables, mereces saber qué hay adentro. Un proxy de logging no cuesta nada y te entrega ground truth en JSON.
2. Tratar a los subagentes como recurso escaso. Cada fanout es un multiplicador. Si tu tarea es chica, hazla directa. Si es grande, divide el problema, no el presupuesto.
3. Medir, no confiar. La próxima vez que alguien te venda una herramienta agéntica, pÃdele el número de tokens base que envÃa sin que hayas hecho nada. Si no lo sabe, no la uses en producción.
El paper completo de Systima está linkeado abajo si quieres replicar el experimento. Yo ya lo estoy corriendo contra mi setup local.
Fuente de inspiración: Claude Code Is Way More Token-Hungry Than OpenCode. We Measured Exactly How Much — Systima
