MCP tool tanımları yüzünden bir OpenCode agent'ı 'hi' için 177,444 token harcadı

Tek kelimeye altı haneli token faturası

Burs platformu Bold.org, çalışanların üretim sorunlarını incelemek, bilgi aramak ve raporlar hazırlamak için kullandığı, ilgili verilerin bulunduğu sistemlerle entegre bir iç agent'ı OpenCode üzerinde çalıştırıyor. Şirketin Teknoloji Başkan Yardımcısı Orestis Ioannou'nun bir dev.to yazısına göre, birkaç gün boyunca kullanım limitleri beklenenden çok daha erken tükeniyordu. Token tüketimi, session ve otomasyon sayısının açıklayabileceğinden daha hızlı artıyordu; bu da kullanılan model olan Astra'nın görevleri tamamlamak için daha az token gerektirmesi beklentisiyle uyuşmuyordu.

Soruşturma, session geçmişini ve çağrı başına kullanımı kaydeden barındırılan dağıtımın SQLite veritabanından (OpenCode 1.18.31 üzerinde) başladı. 14 ve 15 Eylül'ü kapsayan sorgular, 121 model çağrısında 50,4 milyon token'a ulaşan bir Astra konuşması ortaya çıkardı; bunların 49,9 milyonu cache okumalarındaydı. Bu başta uzun konuşmaların neden olduğuna dair bir kanıt gibi görünüyordu: agent, devasa yanıtlar üretmek yerine büyük bir bağlamı sürekli yeniden okuyordu. Reasoning eforu da sorumlu görünmüyordu, çünkü incelenen session'lar model varsayılanını kullanıyordu ve reasoning token'ları toplamın küçük bir bölümünü oluşturuyordu.

Session'ları açılış çağrılarına kadar geriye doğru izlemek bu açıklamayı karmaşıklaştırdı. Bir Astra session'ı, henüz herhangi bir sonuç toplamadan yaklaşık 177K girdi token'ıyla başlamıştı; benzer boyutlarda başlayan diğerleri de vardı. Taban değerini bulmak için Ioannou yepyeni bir konuşma açtı ve tek kelimelik "hi" gönderdi. Session 177,444 girdi token'ı kaydetti — önce mesaj yok, tool çağrısı yok, incelenecek bir şey yok.

Yük, tool kataloğundaydı

Bu taze session'da OpenCode TokenScope çalıştırmak, 13 token'lık bir yanıt için 177,431 girdi token'ını doğrularken, görünür konuşma çok küçüktü. Skill kataloğu yaklaşık 3,400 token, incelenebilen tool tanımları ise yaklaşık 5,800 token olarak tahmin edildi — isteği açıklamaya hiç yakın değildi. Fark, raporun göremediği şeydeydi: o kurulumdaki tool envanteri tam MCP tanımlarını kapsamıyordu.

Bu katalogları barındırılan makinede ayrı ayrı incelemek baskın öğeyi ortaya çıkardı: 97 tool sunan ve yaklaşık 595K karakterlik açıklama ile parametre şemasına sahip Meta Ads entegrasyonu, ölçülen MCP tanım metninin yaklaşık %72'siydi. Bu, agent'ın aldığı reklam verisi değildi; tool'ları çağırmak için gereken, her istekte — biri reklam soruyor olsun ya da olmasın — eklenen belgelerdi. Meta Ads'i devre dışı bırakıp selamı yinelemek, sayıyı 177,444'ten 54,181 token'a düşürdü; model, reasoning eforu ve skill'ler değişmedi. Tek bir entegrasyon, orijinal isteğin yaklaşık %69'undan sorumluydu.

Çözüm olarak isteğe bağlı keşif

Entegrasyonu kaldırmak kabul edilebilir bir yanıt değildi, çünkü insanlar ona bel bağlıydı. Meğer kurulu sürüm zaten bir alternatifi destekliyormuş: deneysel Code Mode. OpenCode servisinde OPENCODE_EXPERIMENTAL_CODE_MODE=true ayarlamak ve Meta Ads'i geri getirmek, selamı 13,274 token'a indirdi — tam entegrasyon seti yerinde dururken, başlangıç bağlamı yaklaşık %92 küçüldü.\nCode Mode altında model, her ara yanıtı konuşmaya geri çekmek yerine, tool'ları çağıran, işlemleri birbirine bağlayan ve sonuçları filtreleyen kod yazıyor. Kompakt bir katalogtan başlıyor, ihtiyaç duyduğu imzaları arıyor ve JavaScript'i sınırlı bir runtime'daki bir execute adımında çalıştırıyor; arka plandaki çağrıları hâlâ MCP yürütüyor. Ioannou, %92 rakamının selamın kayıtlı kullanımını anlattığını, nihai faturayı değil: gerçek soruşturmalar çalışırken yine tanım ve sonuçları yükler.

Yazı ayrıca OpenCode 2'nin Code Mode'u MCP sunucuları için varsayılan hale getirdiğini ve bu kalıbın OpenCode'a özgü olmadığını belirtiyor: Claude Code'da MCP Tool Search var ve Codex, desteklenen yapılandırmalarda ertelenmiş MCP keşfini varsayılan olarak kullanıyor.

Neden önemli

Agent entegrasyonlarının maliyeti yalnızca bir tool'ü kullanmanın maliyeti değil, her istekte her tool'ü hazır bulundurmanın maliyetidir. Büyük MCP katalogları taban bağlamı şişirir, kullanım bütçelerini eritir ve — Bold.org'da gözlemlendiği gibi — daha sık compaction, daha yavaş yanıtlar ve daha kötü cevaplarla birlikte gelir. Ertelenmiş ve isteğe bağlı tool keşfi büyük harness'lerde varsayılan hale geliyor; bu yüzden eski sürümler veya statik yüklenen kataloglar kullanan ekipler, ilk isteklerinin ne içerdiğini ölçmeli. Tek kelimelik bir selamın etkili bir teşhis aracı olduğu ortaya çıkıyor.