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Un test indipendente ha misurato byte per byte i consumi di Claude Code e OpenCode sullo stesso modello, rivelando che il primo usa fino a 33.000 token di contesto prima di leggere il prompt e riscrive la cache assai più spesso

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I benchmark sono una cosa, la realtà è un'altra bestia, e claude code per ora non ha molti rivali, un harness fatto bene può anche consumare di più ma se ti garantisce il lavoro non ha prezzo, io ci lavoro 12+ ore al giorno in fullstack su workspaces da anche 8 repo e l'unico che mi permette di pianificare e far girare workflows end to end senza sorprese (verificando i diff prima del commmit) è claude code, tutto il resto, compreso codex con 5.6 Sol sono una spanna sotto

I benchmark sono una cosa, la realtà è un'altra bestia
non so... ho avuto l'impressione che invece si stia cominciando a prendere coscienza di questo aspetto molto seriamente, e anzi che l articolo sia quasi "in ritado" :D .
Nella fattispecie: che senso ha portarsi dietro tutto quel fardello (di token) per compiti semplici invece?
Non a caso PI sta spopolando, proprio perchè è minimale ma al bisogno è totalmente customizzabile. Neanche Opencode regge il confronto con PI in questi termini

I benchmark sono una cosa, la realtà è un'altra bestia, e claude code per ora non ha molti rivali, un harness fatto bene può anche consumare di più ma se ti garantisce il lavoro non ha prezzo, io ci lavoro 12+ ore al giorno in fullstack su workspaces da anche 8 repo e l'unico che mi permette di pianificare e far girare workflows end to end senza sorprese (verificando i diff prima del commmit) è claude code, tutto il resto, compreso codex con 5.6 Sol sono una spanna sotto

Qui si parla di diverso harness con lo stesso modello...
È normale che se prendi codex con gpt 5.6 hai risultati completamente doversi...

Qui si parla di diverso harness con lo stesso modello...
È normale che se prendi codex con gpt 5.6 hai risultati completamente doversi...

Appunto, l'harness fa il gran parte del lavoro, stesso modello ma harness diverso = risultati molto diversi, e quelli di Anthropic non sono scemi, sanno quan do si può risparmiare e quando no

Appunto, l'harness fa il gran parte del lavoro, stesso modello ma harness diverso = risultati molto diversi, e quelli di Anthropic non sono scemi, sanno quan do si può risparmiare e quando no

Allora perché nel tuo commento paragoni claude code con modelli anthropic a codex con gpt-5.6?

Hai anche usato OpenCode e notato differenze qualitative?