Анализ сетевого трафика кодинг-агентов выявил избыточность запросов

Исследователь проанализировал сетевую активность Claude Code и Codex CLI, обнаружив значительные объемы передаваемых данных при выполнении простейших команд. При отправке запроса из одного слова система передала на сервер 305 КБ данных, что эквивалентно 113 460 токенам.

Детальный разбор трафика показал, что 85% объема запроса занимают описания 137 инструментов, доступных агенту. При этом 107 инструментов были предоставлены MCP-сервером, который не использовался в текущей сессии. Еще 29 тысяч символов добавляет хук плагина, а каждый запрос сопровождается дополнительным фоновым обращением к серверу, которое не инициируется пользователем.

Для сравнения, аналогичный запрос через Codex CLI потребовал передачи 29 КБ данных, что соответствует 9 817 токенам. Несмотря на сопоставимую длину системного промпта, разница в итоговом потреблении ресурсов оказалась десятикратной.

Автор исследования разработал прокси-скрипт на Python, позволяющий отслеживать структуру запросов и выявлять избыточные компоненты. Результаты показывают, что один неиспользуемый MCP-сервер может потреблять до 52 тысяч токенов на каждый запрос, что напрямую влияет на использование окна контекста и кэша модели.

Данные показатели подчеркивают проблему «раздутых» системных промптов в современных AI-агентах. Оптимизация состава подключаемых инструментов и фильтрация метаданных позволяют существенно снизить нагрузку на API и ускорить время отклика системы.