OpenCode 和 Claude Code 对比：省 20% 消耗，账单却没省——问题出在缓存
单看消耗量，OpenCode 用户月均 1.27 亿 token，比 Claude Code 的 1.6 亿低 20%。但缓存命中率 67% 对 91%，全价 input 占比差出一倍多，账单差距远比消耗差距小。98 个 OpenCode 用户的真实数据拆解。
OpenCode 和 Claude Code 对比，消耗数字先摆出来：我们看了 Vibe Usage 上 98 个 OpenCode 用户和 307 个 Claude Code 用户最近一期 30 天的数据，单用户月均消耗 1.27 亿对 1.6 亿，OpenCode 低 20% 左右。到这里 OpenCode 看着是省的。但把缓存命中率放进来，结论就反过来了——这也是多数对比文不会告诉你的部分。
差距不在消耗量，在缓存命中率
| OpenCode | Claude Code | |
|---|---|---|
| 用户数 | 98 | 307 |
| 单用户月均消耗 | 1.27 亿 | 1.6 亿 |
| 缓存命中率 | 67% | 91% |
| output / input | 1.3% | 6% |
| 估算月支出 | $12 | $19 |
缓存命中的 input 按全价的 10% 计费。命中率 91% 意味着 Claude Code 用户只有 9% 的 input 按全价走；OpenCode 是 33%——全价部分是前者的三倍多。
所以虽然 OpenCode 总消耗低 20%，估算账单只差 $7。你以为在省 token，其实一大半省下的又从缓存漏回去了。这个机制我们在没被缓存的 input 才是你的账单里单独算过账，OpenCode 是最典型的例子。
为什么命中率低？OpenCode 是 BYO provider 的架构，你自己接 provider、自己管上下文，很多搭配（尤其中转和便宜 provider）根本没有 prompt cache，或者 cache 写了不读。Claude Code 是官方一体化，缓存策略是人家调好的。
想留在 OpenCode？先把命中率救回来
命中率 67% 不是 OpenCode 的宿命，是配置问题。三件事：
第一，接原生支持 prompt cache 的 provider。官方 API 直连基本都有缓存；某些中转和拼车渠道为了省事根本不透传缓存，你的每一分 input 都在按全价走，这是最隐蔽的坑。
第二，别频繁换模型。缓存认的是「同一模型 + 相同前缀」，你上午 Claude 下午 GLM 晚上又切回来，每切一次，之前攒的缓存前缀全部作废重建。
第三，长会话别动不动清上下文。缓存吃的就是重复前缀，你每清一次就是把已经打了一折的 input 重新变回全价。
我们数据里 OpenCode 用户之间的命中率方差极大——这恰恰说明这件事在用户自己手里。
使用模式：快进快出 vs 长会话
会话数据也是两种画风。OpenCode 平均一次 59 分钟、20 条消息，Claude Code 是 81 分钟、63 条。看 p50 更明显：OpenCode 一半的会话不到 7 条消息——开门、问完、关门。output/input 也只有 1.3%，读得多写得少，很多人拿它做代码阅读和小改动，真正的大活还是回 Claude Code 干。
其实这个组合挺合理的。反正 OpenCode 免费自由、Claude Code 有订阅兜底，两边各干各的活。
我的结论
如果你选 OpenCode 是为了省钱：先想清楚你接的 provider 有没有像样的 prompt cache。没有的话，「便宜 provider」的折扣大概率抵不过缓存的损耗，还不如老实用 Claude Code 订阅（档位怎么选见计费拆解）。
如果你选 OpenCode 是为了自由——模型随便换、provider 随便接——那没什么好犹豫的，这确实是 Claude Code 给不了的。
还有一类人我会直接劝退：刚上手 AI 编程的新手。OpenCode 的自由度意味着计费、缓存、模型选择全要自己操心，第一站选它容易把「工具没配好」误判成「AI 编程不过如此」。先用一体化的把活干起来，玩明白了再来折腾自由度。
两个都在用的人，打开 Vibe Usage 对比两个工具的真实账单，先看一眼自己的缓存命中率再做「OpenCode 和 Claude Code」这道选择题——你的那一档在哪，比群体均值重要。