Рой агентов жжёт лимиты впустую: сколько субагентов запускать в Claude Code и Codex в 2026

Практический потолок параллельных субагентов - два. Выше этой границы качество упирается в полку, зато лимит горит линейно: третий и четвёртый агенты тратят токены на перечитывание того, что уже прочитали первые два. Так формулирует Эрик Провенчер, разработчик Codex в OpenAI, и в сентябре 2026 это самое честное правило, которое есть по теме роёв.

Коротко: четыре термина

• Субагент - отдельный вызов модели с собственным чистым окном контекста, который главный агент запускает под конкретный кусок работы и получает назад только текстовый отчёт.
• Рой (swarm) - схема, где субагентов много и они работают параллельно, каждый в своей ленте.
• Налог на координацию - доля токенов, сгоревшая не на задачу, а на согласование между агентами: перепроверки, повторные чтения, дублирующие системные промпты.
• Оркестратор - главный агент, который раздаёт куски исполнителям и склеивает результат. Он же чаще всего и платит налог.

Что именно сказал разработчик Codex

Эрик Провенчер работает над Codex в OpenAI, то есть строит ровно тот инструмент, где рои и запускают. От него ждёшь рекламы многоагентности, а он публично говорит обратное: больше двух параллельных субагентов почти всегда сжигают токены без прироста качества.

Очень тяжело держать столько параллельных лент одновременно, чтобы они не пошли вразнос и не сожгли токены на избыточной верификации.

- Эрик Провенчер, разработчик Codex в OpenAI, the-decoder.com

Главной статьёй расхода он называет дублирование усилий. Не сложность задачи, не размер кодовой базы, а именно то, что агенты делают одну и ту же работу по нескольку раз.

Ценность этого высказывания в том, кто его сделал. Человек внутри OpenAI, который видит телеметрию реальных запусков, признаёт: хороших решений тут у компании пока нет. Это честнее любого обзора со стороны.

Случай на 20 тысяч долларов за один файл

Самый наглядный пример, который Провенчер разбирал публично: кто-то запустил 1393 агента на модели Fable, чтобы отрефакторить один Python-файл на 1393 строки. По агенту на строку. Счёт за токены вышел около 20 тысяч долларов.

Комментарий Провенчера сводился к тому, что один агент на модели Astra сделал бы ту же работу за долю этой суммы.

История выглядит как анекдот, но механика в ней ровно та же, что и в твоём запуске на четыре агента, просто в тысячу раз крупнее. Каждый из 1393 агентов получил копию системного промпта. Каждому пришлось прочитать файл, чтобы понять свою строку в контексте. Каждый вернул отчёт, который кто-то должен был прочитать. Работы на одну строку было на копейки, а обвязки вокруг - на все деньги.

Пересчитай в свои лимиты. У тебя нет 20 тысяч долларов, у тебя есть недельная квота подписки, и она конечна. Как устроен этот счётчик и почему он выбирается быстрее, чем кажется, я разбирал в гайде про лимиты Claude Code.

Откуда берётся налог на координацию

Провенчер перечисляет четыре механизма. Разберу каждый, потому что от понимания механики зависит, какой рой ты соберёшь.

Агенты не доверяют друг другу

Субагент возвращает руководителю текст: «переписал функцию обработки, тесты зелёные». Главный агент этого не видел. Он не смотрел на код, не запускал тесты, у него есть только утверждение исполнителя.

Модель в такой позиции ведёт себя предсказуемо: идёт и проверяет сама. Открывает файл, читает изменения, гоняет тесты повторно. Работа сделана дважды, оплачена дважды.

Это не поломка конкретного фреймворка, это свойство схемы. Отчёт агента по определению слабее прямого наблюдения, и модель это чувствует.

Системные промпты множатся

У каждого субагента своя инструкция: кто он, что умеет, какими инструментами пользуется, какие правила проекта соблюдает. Плюс описания всех подключённых инструментов.

Запустил четырёх - оплатил четыре комплекта этой обвязки до того, как хоть один написал первую строку. На коротких задачах обвязка легко перевешивает саму работу.

Контекста не хватает, и агент добирает его сам

Руководитель формулирует задание в паре предложений, потому что длинное задание само стоит токенов. Исполнитель получает задачу без половины нужного контекста и начинает искать: grep по проекту, чтение соседних файлов, попытки понять соглашения.

Четыре агента делают этот поиск четырежды, находя одно и то же. Сэкономленные на задании токены возвращаются умноженными.

Оркестратор опрашивает исполнителей

Если главный агент в цикле спрашивает «ну что там», каждый такой вопрос и каждый ответ - оплаченные токены, при этом ничего нового в работе не произошло.

Провенчер предлагает прямое лекарство: отдавать задачи в отдельные ветки, которые сами уведомляют главного агента по завершении. Уведомление вместо опроса.

Что говорят цифры Anthropic

У Anthropic есть свой разбор многоагентной системы, и он даёт ту же картину с другой стороны. Два ориентира оттуда: один агент расходует примерно вчетверо больше токенов, чем обычный чат, а команда агентов - примерно в пятнадцать раз больше чата.

Переход от одиночного агента к команде удорожает задачу ещё примерно вчетверо. Anthropic формулирует вывод честно: команда окупается только там, где задача достаточно ценная, чтобы оплатить эту разницу.

Обрати внимание, что две компании с противоположным коммерческим интересом сошлись в одном. Anthropic продаёт подписку и могла бы поощрять рои, OpenAI строит инструмент для роёв. Обе говорят: дорого, и не всегда за дело.

Сколько агентов запускать: рабочее правило

Свожу всё в таблицу. Числа тут - ориентиры из практики и из границы Провенчера, гарантией они не будут.

Агентов	Когда это правильный выбор	Что происходит с лимитом
1	Задача линейная: правка, фича, разбор ошибки, любой текст	База. Дешевле не бывает
2	Два независимых куска, каждый требует своего чтения	Примерно вдвое от базы, качество обычно растёт
3-4	Разведка по разным частям большого проекта, сбор фактов из разных источников	Растёт линейно, прирост качества уже под вопросом
5+	Почти никогда	Чистый налог на координацию

Главный вопрос перед запуском роя формулируется одной фразой: нужно ли этим агентам договариваться между собой? Если да - рой не нужен, нужен один агент. Если нет и результаты склеиваются простым списком - можно разводить.

Пять приёмов, чтобы рой не съел квоту

Провенчер публично выложил свой набор правил оркестрации в виде открытого скилла. Пересказываю суть своими словами, добавив то, что подтверждается практикой.

Четвёртый пункт стоит отдельного внимания. В Claude Code по умолчанию одновременно живут до 20 субагентов, за сессию их можно создать до 200, а вложенность ограничена тремя слоями. Если разрешить исполнителям плодить своих исполнителей, до этих потолков доезжаешь неожиданно быстро, и раньше всякого потолка у тебя кончится недельная квота подписки. Как собирается связка руководителя и исполнителей без кода, разобрано в гайде про агента-руководителя и агентов-исполнителей.

Как проверить это на своих задачах

Верить на слово не нужно, замер занимает один вечер. Возьми задачу, которую делаешь регулярно, и прогони её дважды.

1. Прогон один: один агент. Свежая сессия, задача целиком одному агенту, без субагентов. Дождись результата.
2. Сними расход. В Claude Code команда /cost показывает расход по текущей сессии. Запиши цифру и время.
3. Прогон два: рой. Новая свежая сессия, та же задача, но разбитая на три-четыре субагента.
4. Сними расход снова. Та же команда, те же две цифры.
5. Сравни не только деньги. Токены, время до готового результата и качество итога. Считается только качество: если рой выдал то же самое, разница в токенах - чистый убыток.

Почти наверняка ты увидишь, что рой дороже в разы, а быстрее - в лучшем случае в полтора. Если у тебя вышло иначе, значит задача действительно распадается на независимые куски, и тут рой уместен.

Полезная привычка на каждый день: команда /context показывает, чем забит контекст ещё до первого сообщения. Часто половину съедают описания MCP-серверов, которые в этой задаче не нужны. Это чистая экономия на каждом агенте сразу, и работает она независимо от того, рой у тебя или один агент. Больше приёмов такого рода собрано в гайде про то, как растянуть лимиты Claude.

Что это значит для тех, кто уже поставил рой

Отдельно для читателей, которые ставили надстройки вроде RuFlow с его шестью десятками агентов. Правило Провенчера не отменяет такие инструменты, оно меняет способ их использовать.

Ключевой момент: у RuFlow экономия берётся из маршрутизации по моделям, когда простые куски уходят на дешёвые модели и до дорогой доходит только сложное. Параллельность к этой экономии отношения не имеет. Это работает и на двух агентах. Шестьдесят агентов в описании - это верхняя граница возможностей, режимом на каждый день она не задумывалась. Что именно даёт эта надстройка, разбирал в гайде про RuFlow и рой агентов поверх Claude.

Если агентов у тебя правда много и они пишут в код, обязательным становится разведение по рабочим папкам. Механика с флагом --worktree и подводные камни описаны в гайде про git worktree и параллельные сессии.

Что нужно из России и сколько стоит

Рои живут внутри Claude Code и Codex CLI, отдельного доступа они не требуют. Требуется сам агент, а с ним из России две сложности.

Что нужно	Claude Code	Codex CLI
Подписка	Claude Pro, 20 долларов в месяц	ChatGPT Plus, 20 долларов в месяц
В рублях	примерно 1600-1900 ₽ по курсу осени 2026	примерно 1600-1900 ₽
Российская карта	не принимается	не принимается
VPN	нужен, Anthropic не обслуживает российские IP	нужен, OpenAI тоже
Российские агрегаторы	дают чат с моделью, агента не дают	то же самое

Оплатить можно зарубежной картой напрямую или через сервис оплаты подписок за рубли (реферальная ссылка: тебе тот же прайс, мне небольшой процент). Второе условие - рабочий VPN с системным туннелем: запросы уходят из терминала, браузерное расширение их не закроет. Держи одну постоянную страну, прыжки между регионами выглядят подозрительно и заканчиваются блокировкой.

Последняя строка таблицы - самая частая ошибка. Человек покупает доступ к Claude за рубли у агрегатора, ставит Claude Code и не понимает, почему тот требует вход. Агрегатор продаёт токены к модели в своём интерфейсе, а Claude Code проверяет именно аккаунт Anthropic. Обходного пути тут нет.

Для российского читателя вывод из всей статьи получается даже жёстче, чем для американского. У Провенчера рой сжигает деньги, которые можно доплатить. У тебя рой сжигает недельную квоту, которую доплатить нельзя: она просто кончается до четверга, и ты сидишь до сброса. Экономия токенов здесь стоит дороже, чем в оригинальной постановке вопроса.

Честная оговорка

Провенчер говорит о своём опыте с Codex и о задачах разработки. Это не научная работа с выборкой и не универсальный закон. Граница в два агента - практическое наблюдение человека, который видит много запусков изнутри.

Есть задачи, где параллельность выигрывает уверенно, и разведка по большому незнакомому проекту - первая из них. Есть люди, у которых выстроены процессы под десяток агентов и это окупается. Гарантий не даст никто, замер на своих задачах честнее любой статьи.

Что точно стоит забрать: рой перестал быть очевидно хорошей идеей по умолчанию. До сентября 2026 многоагентность продавалась как чистое улучшение, теперь у скепсиса есть имя, цифры и человек изнутри OpenAI.

Чек-лист: что у тебя теперь есть

• Правило потолка: два параллельных субагента на задачу, выше - под вопросом, от пяти - почти всегда лишнее.
• Понимание, куда уходят токены в рое: перепроверки, копии системных промптов, повторные чтения, опрос исполнителей.
• Тест на уместность роя одной фразой: нужно ли агентам договариваться между собой.
• Пять правил оркестрации: свободный координатор, разведка только на чтение, своя территория каждому, запрет на вложенных исполнителей, согласования у человека.
• Способ проверить всё на себе за вечер: два прогона одной задачи и команда /cost.
• Расклад по деньгам и доступу из России, включая то, почему агрегатор за рубли тут не поможет.

По материалам: the-decoder.com