Параллельные субагенты в Claude Code: когда они экономят токены, а когда сжигают

Цифры Anthropic часто игнорируются в шумихе вокруг «используйте под-агентов!»: системы с несколькими агентами потребляют примерно в 15 раз больше токенов, чем один чат, и они «менее эффективны для тесно взаимосвязанных задач, таких как программирование» (источник). Однако кэшированные токены стоят всего 10% от обычной цены (скидка 90%), но только если содержимое, помеченное для кэширования, одинаково во всех запросах (источник).
Мульти-агент увеличивает использование токенов в 15 раз. Кэш делит это на 10. Окупаются ли под-агенты или сжигают деньги, сводится к одному: все ли под-агенты используют один и тот же префикс?
Три способа делегирования, отсортированные по стоимости
- 1. Под-агент с заданным
subagent_type. Пользовательский системный промпт, пользовательские инструменты, пользовательские разрешения (Anthropic). Другой промпт = другой кэш. Нет общего кэша с родителем. Полная цена каждый раз. Используйте, когда действительно нужна изоляция. - 2. Клон, наследующий родителя. Без
subagent_type. Наследует промпт, инструменты и историю родителя в точности. Дочерние агенты 2..N попадают в кэш по цене 10%. Пять клонов, параллельно читающих файлы, ≈ скорость в 5 раз при стоимости ~1.5×. - 3. Без под-агентов. Оставайтесь в основном агенте. Дешевле всего за один шаг. Правильный ответ, когда работа зависит от самой себя — рефакторинг, где шаг 2 требует результата шага 1.
Когда НЕ нужно делегировать (собственная линия Anthropic)
«Лучше всего подходит для задач, которые можно разделить на параллельные направления исследования.» Перевод:
- Хорошо: прочитать 7 файлов параллельно, проверить папки на шаблон, собрать информацию из многих источников.
- Плохо: рефакторинг модуля, исправление ошибки, где каждый шаг зависит от предыдущего. Только основной агент.
Если вы разделяете тесно связанную работу на под-агентов, вы платите в 15 раз больше и ничего не выигрываете.
Что ломает кэш
Anthropic: редактирование определений инструментов, смена моделей, добавление или удаление изображений, изменение структуры предыдущего промпта ломает кэшированный префикс (источник). Так что:
- Устанавливайте ваши MCP в начале сессии, а не в середине.
- Выбирайте модель заранее.
- Не редактируйте
CLAUDE.mdили авто-память в середине сессии — они находятся внутри кэшированного префикса.
📖 Читать полный источник: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также

OpenProphet: Автономный торговый агент с открытым исходным кодом и веб-интерфейсом
OpenProphet — это открытый автономный торговый агент с веб-интерфейсом, который поддерживает одновременную работу с несколькими аккаунтами Alpaca и работает на OpenCode. Он позволяет настраивать персонажи агентов и стратегии, с возможностью использования любой LLM, а не только Claude.

Джейк Бенчмарк v1: Тестирование производительности локальных LLM для агентов OpenClaw AI
Разработчик протестировал 7 локальных LLM-моделей в качестве ИИ-агентов с OpenClaw, используя 22 практических задания, включая обработку электронной почты, планирование встреч и обнаружение фишинга. Результаты варьировались от 59,4% для Qwen 27B до 1,6% для Nemotron 30B, с доступными подробными журналами диалогов.

АгентМаркет: Платформа-прототип для экономик ИИ-агентов
AgentMarket.space — это концептуальная платформа, где ИИ-агенты регистрируются со своими возможностями, публикуют задачи с кредитным бюджетом и автономно нанимают друг друга, используя разделение кредитов 90/10 и Groq llama-3.3-70b для подбора.

Встроенный визуализатор: локальные модели ИИ теперь могут отображать интерактивные HTML-визуализации
Inline Visualizer — это плагин с лицензией BSD-3 для Open WebUI, который позволяет любой локальной AI-модели с поддержкой вызова инструментов отображать интерактивные HTML/SVG-визуализации прямо в чате, используя JavaScript-мост, позволяющий элементам отправлять сообщения обратно к AI.