Hermes Agent 命令行操作界面
2026-07-15 3401541
2026-07-15 0
/context 给自己的 Agent 项目「望舒」称了重：开机固定开销 38.7k token，比 systima 测的 33k 还高。2026 年 7 月，systima.ai 做了个干净的对照实验：Claude Code vs OpenCode，同模型、同机器、同任务，逐字节统计。
让两个工具都只回一行字：
| 工具 | prompt 到达前的固定开销 |
|---|---|
| Claude Code | ~33,000 token |
| OpenCode | ~7,000 token |
4.7 倍。换到 Claude Fable 5 缩到 3.3 倍（新模型系统提示更小）。systima 把这笔开销拆成五个乘数：① 指令文件 ② MCP servers ③ 框架模板 ④ 子 agent ⑤ 扩展思考。
看到「MCP servers」我心里咯噔一下——我自己的项目正是靠堆 MCP 活着的。
/context 实测「望舒」是我的一个自治 Agent 项目（纯配置仓库，跑在 Claude Code 上）。直接 /context，把开机常驻的每一项精确称重：
| 类别 | 实测 token | 说明 |
|---|---|---|
| System prompt | 2.2k | 系统提示 |
| System tools | 13.6k | 内置工具（Read/Bash/Edit…）的 schema |
| MCP tools | 9.3k | 4 个 server、57 个工具 |
| Custom agents | 2.3k | 18 个自定义子 agent |
| Skills | 7.0k | 85+ 个技能定义 |
| Memory files | 4.3k | CLAUDE.md 指令栈 |
| 合计 | ≈ 38.7k | 说第一个字之前就已发出 |
MCP 那 9.3k 再拆开，大户一目了然：
| MCP server | 工具数 | 实测 token |
|---|---|---|
| code-review-graph | 30 | 5.6k |
| youtrack | 27 | 3.2k |
| semble | 2 | 0.5k |
57 个工具，每个都带一段自然语言描述 + 一份 JSON schema（参数名、类型、默认值、何时用、何时别用），全部在你说话之前塞进上下文。code-review-graph 一家 30 工具 5.6k 是最大户，可绝大多数轮次我一个都用不上。
我原本只盯着 CLAUDE.md 和 MCP，估算固定开销「站在几万 token 的线上」。称完重才发现严重低估。
真实的 38.7k 不只超过 systima 的 33k，还多出两个我根本没算进去的大头：
望舒命中 systima 五乘数中的四个。以上全是 /context 精确读数，不是字符数除以三拍的。
可怕之处在于乘以对话轮数。一天 50 轮，每轮背着 38.7k 开机行李，一天近 200 万 token 白交——而绝大部分对话根本没碰那些工具、agent、技能。包月啃额度，按量烧钱。
装工具像往背包塞装备，感觉越来越全能；可你每走一步，都要背着全部重量，哪怕这一步根本用不到登山镐。
下次给 Agent 加 MCP 之前，先问一句：这个工具，我是真的每轮都需要它待命，还是只是「装着安心」？
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