Claude Code のトークン消費を減らす方法
Claude Code は何かを答える前に予算の大半を使い切っています。トークンがどこへ消えるのか、そして何が本当に数字を下げるのかをまとめました。
コーディングエージェントが送るのはあなたの質問ではありません。あなたの質問に加えて、あなたが言いたかったはずだとエージェントが判断したものすべて、つまり開いたファイル、たどったディレクトリ一覧、実行した各コマンドの出力、そしてここまでの会話全体を、毎ターン送り直しています。質問そのものは端数です。その周りのコンテキストが請求額です。
だから、プロンプトを短く書くという定番の助言はほとんど効きません。文面を半分にしても合計は 1 パーセントしか動かないのです。以下の 7 項目は、実際の効き目の大きい順に並べています。
1. どのファイルかを言う
エージェントのセッションで最も大きい、避けられるはずのコストは探索です。あなたがすでに開いていたファイルに、エージェントが読み進めながらたどり着くまでの過程です。読み取りも検索もディレクトリ一覧も、すべてコンテキストに積まれ、そのセッションの残り全部にわたって居座ります。
ファイルを名指しすれば、検索は直接参照に変わります。これはどんなオプションよりも、どんな設定よりも、どんなプロンプト術よりも効きます。
capsul ask 'リトライループが早々に諦めるのはなぜか' --open src/lib/retry.tsファイルは丸ごと入ります。まず探す必要がなくなります。
2. 話題が変わったら新しいセッションを開く
会話履歴は毎ターン丸ごと送り直されます。40 通のやり取りを重ねたセッションは、41 通目でその 40 通分を支払います。そのうちどれだけがまだ関係あるかは関係ありません。
つまり最も高くつく習慣が、最も自然な習慣です。長いセッションを一日じゅう開いたままにすることです。無関係な 2 つの作業を 1 本のスレッドに入れれば、2 つ目が 1 つ目の分まで払います。話題が変わったら閉じて開き直してください。
3. コンテキストに上限を置く
予算とは、通してよいコンテキスト量に対する強制的な上限で、トークンで表します。情報が足りないと感じたエージェントが超えてよい目安ではありません。
capsul ask 'ログインのルートにレート制限を追加して' --budget 3000上限を越えるものはありません。外したものは報告されます。
数値そのものより、上限が存在することのほうが重要です。上限のないエージェントは与えられたウィンドウを埋めます。止まる理由がどこにもないからです。
4. モデルを作業に合わせる
変数名を変えることと、マイグレーションを設計することは同じ仕事ではありません。同じモデルで走らせるべきものでもありません。多くのセッションが最大のモデルで最初から最後まで走るのは、それが既定値だからであって、誰かが選んだからではありません。
capsul ask 'auth モジュール全体で userId を accountId に改名して' --model haiku5. ツール出力を履歴に残さない
2000 行を出力するテスト実行は 2000 行分のコンテキストを消費し、そのセッションの以後のターンでも消費し続けます。冗長なビルド、全部入りの git log、絞り込みのない find も同じです。
うるさいものは、エージェントが目にする前に短くする何かを通してください。head、grep、--quiet、フィルタ付きの --json。どれも、ノイズを無視してくれとモデルに頼むより安上がりです。
6. 事後だけでなく事前も測る
同じ作業を同じモデルで対照して測っていないトークン削減の主張は、すべて当て推量です。実際にやっている作業を 2 回走らせて比べてください。
変更の前後で同じモデルに同じ作業を依頼し、プロバイダーの使用量レポートを記録してください。無関係な作業を 2 つ比べても、コンテキストの変化が結果に影響したかはわかりません。
7. ターンではなく傾向を見る
1 リクエストからは何もわかりません。トークン消費は本来ばらつくものです。探索の多いターンは編集中心のターンの 10 倍かかることがあり、どちらも異常ではありません。見るべきは週単位の線です。
capsul stats| モデル | 通常の入力 | capsul 使用時の入力 | 通常のコスト | capsul 使用時のコスト | 入力削減量 |
|---|---|---|---|---|---|
| Claude Haiku 5.5 | 54,000 | 21,500 | $0.00834 | $0.00338 | x2.52 |
| Claude Haiku 4.5 | 59,800 | 18,700 | $0.0833 | $0.0224 | x3.19 |
| Claude Sonnet 5.5 | 48,000 | 14,300 | $0.125 | $0.0308 | x3.35 |
| Claude Sonnet 5 | 59,100 | 22,000 | $0.169 | $0.0529 | x2.68 |
| Claude Sonnet 4.6 | 33,900 | 17,000 | $0.148 | $0.0577 | x1.99 |
| Claude Opus 4.6 | 46,200 | 16,400 | $0.324 | $0.0884 | x2.81 |
| Claude Opus 4.7 | 51,600 | 19,300 | $0.372 | $0.122 | x2.67 |
| Claude Opus 4.8 | 69,500 | 14,200 | $0.506 | $0.0783 | x4.88 |
| Claude Opus 5 | 60,700 | 19,000 | $0.453 | $0.11 | x3.19 |
| Claude Opus 5.5 | 53,400 | 16,500 | $0.295 | $0.0749 | x3.23 |
| Claude Fable 5 | 52,900 | 18,000 | $0.784 | $0.214 | x2.94 |
| Claude Fable 5.1 | 55,500 | 17,300 | $0.665 | $0.156 | x3.20 |
効かないこと
- モデルに短く答えるよう頼むこと。出力トークンは請求のごく一部で、お金がかかるのは入力側です。
- ツールを切ること。するとエージェントはファイルを貼ってくれと言い、あなたは必要以上に貼ることになります。
- より大きいコンテキストウィンドウに移ること。倍の大きさのウィンドウは、同じ答えに対する倍の請求であって、節約ではありません。
- 会話の圧縮を遅らせること。圧縮が働くころには、そこに至るまでの全ターン分をすでに払い終えています。
よくある質問
コンテキストウィンドウが大きいほうが安くなりますか。
いいえ、高くなります。リクエストごとに入力トークン単位で課金されるので、倍の大きさのウィンドウは同じ答えのために倍を送れという誘いです。ウィンドウは上限であって、使ってよい枠ではありません。
Claude Code の 1 ターンは実際どれくらいトークンを使いますか。
ほぼ完全にエージェントがどれだけ探索したかで決まり、あなたのメッセージの長さでは決まりません。4 つのファイルを読んでテストを走らせるターンは数万入力トークンかかりえますが、ファイルを名指しした同じ質問はその何分の一かで済みます。
出力トークンは影響しますか。
入力よりはるかに小さいです。長い回答でも数千トークンですが、それを生んだコンテキストはその 10 倍から 100 倍あることが多く、しかも次のターンで送り直されます。回答のほうは送り直されません。
送る量を減らすと回答の質が落ちますか。
少なく送ることは、悪く送ることではありません。capsul のベンチマークがトークン数の隣に回答チェックを並べて記録しているのは、まさに、誤答と引き換えの削減がそれとわかるようにするためです。アンカーが 1 つ増えた行も減った行もあり、どちらも公開しています。
$ npm i -g @penra/capsul