# Arena.ai HarnessTax：12 組直接比較中，替代 harness 有 9 組取得較高的觀察成功率

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> 原作者：Melissa Pan (@melissapan) · 策展與摘要：EasyVibeCoding · 平台：X (Twitter) · 熱度：🔥 · 日期：2026-09-17

> 原始來源：https://x.com/melissapan/status/2100278487185817818

## 證據與延伸閱讀

- [Arena.ai HarnessTax：12 組直接比較中，替代 harness 有 9 組取得較高的觀察成功率。](https://arena.ai/blog/coding-agents-harness-tax) — 一手來源 · 最後核對：2026-09-17 · 支持主張：Arena evaluated seven models across Claude Code, Codex, and Pi and found that harness choice often changed cost more than task success.；A simple four-tool harness can be competitive, and the native harness is not always the best pairing for a model.；The study uses only SWE-bench Lite and Terminal-Bench 2.0; models may have seen these open benchmarks during training, and other workloads may produce different results.；Arena evaluates 21 model-harness pairs on two benchmarks using 30 tasks, three …
- [x:2100278487185817818 — harnesstax.github.io（貼文明示來源）](https://harnesstax.github.io/) — 一手來源
- [成本與實例部分數據](https://x.com/melissapan/status/2100278487185817818) — 一手來源

## 證據透明度與公平評估

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## 中文摘要

Arena.ai HarnessTax：12 組直接比較中，替代 harness 有 9 組取得較高的觀察成功率。

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![多條 AI coding agent 路徑抵達相近成功終點，但單次執行成本堆疊差異明顯](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/1789623295794-d7gwww5n.png)
> HarnessTax 比較顯示，相近成功率之下，不同 harness 的執行成本仍可能差很多。
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**研究設計**　[Arena 的 HarnessTax 研究](https://arena.ai/blog/coding-agents-harness-tax) 評估七個模型搭配 Claude Code、Codex CLI 與 Pi 的 21 組組合，使用 SWE-bench Lite 和 Terminal-Bench 2.0，各隨機抽取 30 項任務，每項組合執行三次，採用各 harness 的原生高推理設定、官方評測器與 100 個 Agent turn 上限。研究以 2026 年 9 月 1 日的直接 API 價格表計算成本，並透過 10,000 次 bootstrap 重抽樣建立 95% 信賴區間。

**核心結果**　跨模型比較中，harness 對 SWE-bench Lite 成功率的平均影響約落在正負 2 個百分點內，Terminal-Bench 2.0 則約為正負 5 個百分點；成本差異卻可能大得多。12 組 Anthropic 與 OpenAI 模型的直接比較中，替代 harness 有 9 組取得較高的觀察成功率，顯示「模型搭配原廠工具」不能直接視為最佳方案。

![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/ba73ee9d60f9b6f9.jpg)
> 七款模型在 SWE-bench Lite 的測試結果顯示，harness 的選擇對單次執行成本（Cost per rollout）的影響遠大於對成功率（Success rate）的影響，且模型的原廠 native harness 並非總是最佳搭配。

**成本與實例**　@melissapan 分享的結果顯示，Fable 5 搭配 Claude Code 在 SWE-bench Lite 達到 97.8%，每次 rollout 成本為 1.33 美元；搭配 Pi 則為 96.7%，成本降至 0.67 美元。Pi 是僅提供 `read`、`write`、`edit` 與 `bash` 四項工具的簡單 harness，研究認為它仍可位於成功率與成本的 Pareto frontier。該比較中 Pi 與 Claude Code 的 turn 數相近，成本差異因此不能只歸因於執行步數。

**部署含意**　研究也指出，GPT-5.6 Sol 在 Pi 上的表現可能優於 Codex，Opus 4.8 在 Codex 上則可能優於 Claude Code；選擇模型時，應同步評估它與 harness 的組合，而不是先固定工具再挑模型。成本解讀還會受到初始 context 大小、prompt caching、生成的 token、後續呼叫，以及各 harness 對 turn 的定義影響。

**研究限制**　測試只涵蓋兩個開放 benchmark，模型可能在訓練期間看過這些題目；作者明確提醒，其他 benchmark 與真實工作負載可能得到不同結果。

## 標籤

研究論文, Arena.ai