L'analisi del traffico di rete degli agenti di codifica ha rilevato la ridondanza delle richieste

Un ricercatore ha analizzato l'attività di rete di Claude Code e Codex CLI, scoprendo volumi significativi di dati trasmessi durante l'esecuzione di comandi semplici. Quando viene inviata una richiesta di una parola, il sistema ha trasmesso al server 305 KB di dati, equivalenti a 113 460 token.

L'analisi dettagliata del traffico ha mostrato che l'85% del volume della richiesta è occupato dalle descrizioni di 137 strumenti disponibili per l'agente. Di questi, 107 strumenti sono stati forniti dal server MCP, che non è stato utilizzato nella sessione corrente. Inoltre, 29 mila caratteri aggiunge l'hook del plug-in e ogni richiesta è accompagnata da un'ulteriore richiesta in background al server, non inizializzata dall'utente.

Per confronto, una richiesta analoga tramite Codex CLI ha richiesto la trasmissione di 29 KB di dati, equivalenti a 9 817 token. Nonostante la lunghezza simile del prompt di sistema, la differenza nel consumo di risorse finale è risultata dieci volte superiore.

L'autore della ricerca ha sviluppato uno script proxy in Python che consente di monitorare la struttura delle richieste e di identificare i componenti ridondanti. I risultati mostrano che un singolo server MCP non utilizzato può consumare fino a 52 mila token per ogni richiesta, influenzando direttamente l'utilizzo della finestra di contesto e della cache del modello.

Questi indicatori sottolineano il problema dei prompt di sistema "gonfiati" negli agenti AI moderni. L'ottimizzazione della composizione degli strumenti collegabili e la filtrazione dei metadati possono ridurre notevolmente il carico sull'API e accelerare il tempo di risposta del sistema.