Claude Code vs OpenCode：2026 年团队用哪个更省钱？

成本没有普遍赢家。2026 年 10 月 5 日的 Artificial Analysis 快照比较 Claude Code 搭配 Sonnet 5.5 (max) 与 OpenCode 搭配 GLM-5.3。指数分别为 68 和 54，平均每任务 API 费用为 14.19 和 4.24 美元。模型与质量水平都不同，不能证明任一 harness 在完成等价工作时更便宜。下文保留的同模型资料属于历史证据。

质量与用量之间的权衡本身就是采购答案。Harness、模型、gateway、缓存路径、任务类型与验收测试都会改变结果。OpenCode 提供更广的模型选择和更强的推理路径控制。Claude Code 提供整合度更高的 Anthropic 工作流与有文档支持的组织控制。真正便宜的工具，是在你的仓库中以更低总成本交付验收通过的改动，而不是某一次公开评测的赢家。

本文只负责工具选型，避免与站内内容重叠。通用降本方法请看降低 LLM token 成本指南，工作流经济性请看每次成功 Agent 行动成本。如需了解如何评估 OpenCode 中限时免费的 stealth 模型路由，可参考这篇历史案例：Ox Alpha 隐私与采购指南。

Claude Code vs OpenCode：快速采购结论

独立 Claude Code 与 OpenCode 评测说明了什么？

当前快照：2026 年 10 月 5 日，Coding Agent Index v1.5

Artificial Analysis 当前对比列出以下代表性配置。其 v1.5 方法说明组合了 DeepSWE v1.1、Terminal-Bench 4.0 与 SWE-Atlas-QnA。不能把其他指数版本的分数当作任务集和评分方法完全不变的结果直接比较。

这些均值描述的是基准任务尝试，不是客户验收通过的变更。指数并非通过率：把 14.19 美元除以 0.68，并不能得到每个验收任务的成本。模型、推理配置与运行时间均不同。在 Claude Code 内部，Sonnet 5.5 (xhigh) 被单独列为指数 63、每任务 3.33 美元，说明具体配置与产品名称同样重要。这些是来源发布的数据，不是 Wavect 实测。

历史证据，不代表当前榜单

成本不能脱离交付质量来判断。6 月的 harness 效率评测在两组模型配对中保持任务集不变。Artificial Analysis 则分别比较编码 Agent 的性能、成本、执行时间与 token 用量。两组证据比单个启动 prompt 比例更适合支持采购决策。

首先区分计量定义。Artificial Analysis 的总量包括输入、缓存与输出；小型任务研究采用自身口径。任何 token 总数都不等于账单。2026 年 10 月 5 日复核的 Anthropic 缓存价格表将五分钟写入定价为基础输入的 1.25×，一小时写入为 2×。读取通常为 0.1×，但 Opus 5.5 为 0.05×，Fable 5.1/Mythos 5.1 为 0.025×。应按具体模型费率计算，不能对所有 Claude 请求使用一个倍率。

必须理解这些限制。Harness 效率评测使用小型 Python 任务，并发现 gateway 翻译让 Claude Code 路径没有获得 cache hit。Artificial Analysis 测量按 token 计费的 API 成本，不包含 seat、工程时间与生产运维。另一项 2026 年编码 Agent 经济性研究还发现，同一任务重复运行的总 token 最多相差 30 倍，而更多 token 并不会稳定提高准确率。公开数字应视为证据，不是保证。

编码 Agent 的隐藏 token 成本来自哪里？

一次 Agent 请求不只有你的 prompt。它还可能包含 system prompt、工具 schema、仓库规则、对话历史、文件内容、工具结果、MCP 定义与 reasoning output。可用下面的近似式理解：

完整任务输入 ≈ 固定 harness payload × 模型请求次数 + 持续增长的任务历史

账单再把输入分为未缓存 token、cache write 与 cache read，并加上输出。商业成本还应加入失败尝试和人工复核。

Claude 官方成本管理文档也给出相同方向：清理旧上下文、按任务选模型、减少 MCP、使用 code intelligence、让 hook 预处理内容，并把可选知识从 CLAUDE.md 移到 skill。文档称企业部署平均约为每名活跃开发者每月 150 至 250 美元，同时明确模型、代码库大小与自动化会让结果大幅波动。

哪个平台的团队总成本更低？

Token 只是决策中的一行。应使用完整 TCO：

月度 TCO = 席位费 + API + 网关与可观测性 + 分摊配置成本 + 人工复核 + 失败返工 + 安全管理

Anthropic 当前的美国 Team 标价按年付费时，Standard seat 每月 20 美元，Premium seat 每月 100 美元；月付价格更高且未含税。两档均含每位成员的用量限额，可选 usage credit 按标准 API 价格计费。当前 Enterprise 按年付费时每 seat 每月 20 美元，但这只涵盖访问权限，全部用量另按 API 价格计费。旧版 seat-based Enterprise 合约在迁移前保留不同配额，因此除 seat 名称外还要核实合约版本。

OpenCode provider 文档称客户端支持超过 75 个 LLM provider 与本地模型。可选的 Zen gateway按请求计费且不加模型 markup，购买余额时收取银行卡处理费，支持月度限额，并在美国托管所有所列模型。若你已有协议价，BYOK 可能更便宜，但也可能让成本报告与支持更分散。客户端源码使用 MIT 许可证，但所选模型与 provider 条款仍然适用。

数据使用取决于账户与路由，而不只是客户端名称。Anthropic 表示，商业 Team、Enterprise 与 API 产品的输入输出默认不用于模型训练，除非客户提交反馈或明确 opt-in。通过 Free、Pro 或 Max 账户使用 Claude Code 时，则适用单独的消费者控制与安全审查例外。Anthropic 还规定，在原本 zero data retention 的商业路由上，指定 Covered Models 仍须保留 30 天用于安全工作。OpenCode 表示客户端默认不存储代码与上下文，但所选 provider 或 gateway 仍会处理数据；可选 /share 会把会话发给 OpenCode 托管服务。Zen 宣称 zero retention 且不用于训练，但存在其列出的 provider 例外。采购时应一起核实模型、provider、账户类型与 share 配置。

Claude Code 记录了用于受管部署的集中控制平面。Anthropic 说明了 server-managed settings、策略优先级、审计事件与可选的 Team、Enterprise fail-closed 启动。这类服务端策略要求直连 Anthropic，第三方模型路由会绕过它；Anthropic 将受管设备上的 endpoint-managed settings 视为更强的选项。OpenCode 提供更强的基础设施主权。其企业指南说明了集中配置、SSO，以及可禁用其他 provider 的内部 gateway。相应地，gateway、身份、策略分发与支持归你的团队负责。

双方使用同一个 Claude 模型时，OpenCode 更便宜吗？

当前代表性对比不能回答隔离后的同模型问题。它比较 Sonnet 5.5 (max) 与 GLM-5.3。保留的 9 月 2 日 Opus 4.7 medium 快照使用同名模型，但得分不同，因此仍不是相同结果下的价格测试。6 月的小型 Python 研究在其配置中测得 Claude Code 每个成功任务消耗更少原始 token。采购时应固定模型与提供商，重复相同任务，并采用一致的验收门槛。

若团队使用 Claude Max、Team 或旧版 seat-based Enterprise 合约，套餐内用量不是按 token 开票。当前 usage-based Enterprise 不同：访问 seat 不含 token 配额，因此 Claude Code 从首个 token 起按 API 价格计费。应按实际合约比较增量现金成本、限额中断和验收通过的工作。

若同一个人已经拥有多个付费 Claude 账户，问题只是私人设备之间的手动 failover，请查看独立的 claude-rotate 配置与风险指南，了解配额感知轮换。它不是本文评估的团队采购路径。

团队该如何实测 Claude Code 与 OpenCode？

1. 冻结比较条件。记录仓库 commit、harness 版本、模型、provider、区域、工具、MCP、规则、权限与缓存状态。
2. 至少覆盖四类任务。小改动、bug 诊断、多文件 feature 与困难 refactor。短回复只能测固定 floor。
3. 预先定义验收。使用隐藏测试、lint、类型检查、安全 gate 与人工 rubric，不让 Agent 自评。
4. 分别运行冷缓存和热缓存。把首次 write 与重复运行分开，每个任务至少重复三次。
5. 采集完整 trace。记录未缓存输入、cache write、cache read、输出、请求、工具调用、耗时、失败与人工修正分钟数。
6. 按验收结果计价。失败运行留在分子中。总支出与复核工时除以通过任务，而不是 prompt 数量。
7. 测试治理。验证禁止路径、secret、网络、模型身份、日志、策略分发与离职回收。

一个有意义的试点应包含两个仓库的 20 至 30 个代表性任务，每个 lane 三次重复，再加一周真实开发者使用。决策指标是每次验收成功成本、中位完成时间、通过率、严重缺陷和人工介入分钟数。原始 token 只是诊断指标。

采购签约前要问什么？

• 每次请求实际由哪个模型与 provider 提供？
• 能否按用户和仓库导出未缓存输入、cache write、cache read 与输出？
• 管理员能否强制限制模型、权限、MCP server 与网络目标？
• Prompt、代码、日志与遥测经过哪里，保留多久？
• 触发 seat 限额、rate limit 或 gateway 故障时会发生什么？
• Harness 或模型变化后，session 能否重现？
• 客户端、gateway 与模型 provider 之间的事件响应由谁负责？
• 退出时如何导出规则、Agent、skill、日志与用量历史？

我们的建议

选择 Claude Code：团队想使用 Anthropic 第一方工作流，已购买适用 seat，并且集成式企业控制比模型可移植性更重要。

选择 OpenCode：provider 选择、BYOK、本地模型或内部 inference gateway 是硬要求，且团队能维护额外集成面。

不要根据单个 benchmark 选型。公开结果相互矛盾，正好说明需要实测。把同一项可验收工作放在同一可观测边界下运行，再购买每次成功改动总成本更低的方案。

来源与时间边界

基准证据及缓存费率更新于 2026 年 10 月 5 日。6 月研究和 9 月 2 日表格作为历史观察保留，并非由我们重新运行的测量或当前榜单行。原文章没有记录该历史表格的指数版本，因此不要据此推断跨版本分数变化。采购前应通过所链接的官方来源核对当前套餐、模型、隐私与部署条款；本文不是固定价格报价。