Claude Code 多费 6 倍 Token,Agent 成本比拼:模型之外 Harness 才是关键? 【导语Composio 团队实验对比 Claude Code、Hermes 和 Kimi Code 三个 agent 框架发现 token 消耗差异巨大成本最多差 9 倍。研究揭示 harness 重要性不亚于模型未来 Agent 竞赛省钱关键或在 harness。】Claude Code 费 Token 惊人成本差距达 9 倍Composio 团队型 校线招收 whenever 2UND grid 4 以上 用同一个模型 Kimi K3 分别放进 Claude Code、Hermes 和 Kimi Code 三个不同的 agent 框架里测试 28 个相同任务。结果显示三者完成任务成功率相近Kimi Code 成功 22 个Hermes 成功 21 个Claude Code 成功 20 个。但在 token 消耗上差距显著同样任务 token 用量最多差 30 倍。中位数来看Kimi Code 约用 6.1 万 tokenHermes 约 6.7 万Claude Code 飙到 34 万约是 Kimi Code 的 6 倍。按 Kimi K3 每百万输入 token 3 美元算平均每个任务成本Kimi Code 0.22 美元Hermes 0.28 美元Claude Code 达 2 美元harness 本身就能把成本拉开 9 倍。速度差异明显Hermes 最快 Kimi Code 最省速度方面中位数耗时 Hermes 最快为 179 秒Kimi Code 297 秒Claude Code 348 秒。可见最快的 Hermes 和最省 token 的 Kimi Code 并不重合。Claude Code 费 Token 原因累积更大 prompt 端历史Sebastian Raschka 观察发现Claude Code 在成功率相近时token 用量常是其他 harness 的 2 到 3 倍。他提出可能是没优化、有 bug 或故意设计。他进一步分析差异主要出在输入 token而非输出 token。Claude 的 harness 在多轮交互中会反复把更多上下文塞回模型包括之前的消息、工具调用、命令输出和文件内容。如某次 Claude 跑完用 57.8 万输入 token但输出仅约 4500 token跨 25 轮更可能是在多步 agent 运行时累积或计入更大的 prompt 端历史。Harness 重要性凸显换编排层成本大降测试结果揭示 harness 重要性不亚于模型。Writer 公司论文用控制变量实验证明换一套 harness 层比换模型更能砍成本且所有模型都受益。在 22 个企业任务和 6 个基础模型固定前提下将传统生产级智能体循环替换为 Writer 自家的 Harness实验结果显示每项任务平均成本降低 41%0.21 美元→0.12 美元中位延迟缩短 44%48 秒→27 秒Token 消耗量减少 38%14.2k→8.8k任务完成质量基本持平性价比提升显著。未来 Agent 竞赛下半场比谁更省或需算「Harness 税」编辑观点此次实验表明harness 对 Agent 成本影响巨大未来 Agent 发展中优化 harness 或成企业降低成本、提升竞争力的关键。

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