# Claude Codeでトークンはどこへ行くのか：9つの損失パターンと2026年の修正方法

> トークンの73%は、Claudeがプロンプトを見る前に失われます。CLAUDE.md、MCP、履歴など、Claude Codeでコンテキストが漏れる場所と、9つの漏れを修正する方法。

Source: https://ailoot.ai/blog/ja/where-claude-code-tokens-go/
Canonical: https://ailoot.ai/blog/ja/where-claude-code-tokens-go/
Language: ja
Publisher: Ailoot (https://ailoot.ai/)
Translation: guide-167
Revision: sha256-c18091fccc8cf488566617fe56f07ab2c5cdb513d0149f9da869d5dd96bdc37b


<div class="aside" data-semantic="key-takeaway" role="note" aria-label="このセクションの重要なポイント">

重要なポイント

リクエストをモデルが読む前に、多くのトークンが使用されます。肥大化したCLAUDE.md、古い会話履歴の読み直し、そしてMCPサーバーが最大49%を占めます。9つの負荷の原因と15分の整理チェックリストを解説します。節約はセッションによるため、占有文脈、処理トークン、キャッシュ、費用を別々に測る必要があります。

</div>

ある例では、新しいClaude Codeセッションで`/context`を実行すると、最初のメッセージを送る前に200K中60Kトークンが使用済みと表示されました。プロジェクトのリポジトリで起動したのは`claude`だけでした。60Kトークン、つまり会話の「準備」に予算の3分の1を使っていたのです。

2週間後、どこに使われていたのかを正確に突き止めました。以下では、入力を始める前にトークンを消費する9つのパターンすべてと、その修正方法を説明します。数値の出典はAnthropicの公式ドキュメントと実セッションの測定値です。

<div class="aside" data-semantic="editorial-reference" role="note" aria-label="Ailootのドキュメント">

[Ailootのドキュメント](https://ailoot.ai/docs/) — サービスの利用に関する参考資料です。

</div>

## 「プロンプトの前にトークンの73%が失われる」とはどういう意味？

<div class="aside" data-semantic="key-takeaway" role="note" aria-label="このセクションの重要なポイント">

重要なポイント

リクエストをClaudeが読む前に、多くのトークンが使用されます。肥大化したCLAUDE.md、古いチャット履歴の読み直し、MCPサーバーからバックグラウンド要約まで、ほかの7つのパターンに使われます。これはサブスクリプションの上限ではなく、コンテキストの仕組みに関する話です。

</div>





以下の9つのパターンを、実セッションの測定値とAnthropicの公式コスト管理ページの数値とともに、1つの表にまとめました。

| パターン | 損失の割合 | 出典 |
|----|----|----|
| 1\. 肥大化したCLAUDE.md | — | — |
| 2\. 古い履歴の読み直し | — | — |
| 3\. MCPサーバー | 最大49%（以前）、Tool Search導入後は8-15% | 実際のセッションでの測定 |
| 4\. 蓄積した`tool_use`の出力 | 5-15% | 実際のセッションでの測定 |
| 6\. 重複するスキルとプラグイン | 2-5% | Vercelの調査（スキルの56%は一度も呼び出されない） |
| 7\. Plan Modeのエージェントチーム | 最大700% | [Anthropicのドキュメント](https://code.claude.com/docs/en/costs) |
| 8\. 拡張思考の予算 | 5-20% | [Anthropicのドキュメント](https://code.claude.com/docs/en/costs) |
| 9\. `--resume`用のバックグラウンド要約 | 約\$0.04/セッションを受動的に消費 | [Anthropicのドキュメント](https://code.claude.com/docs/en/costs) |

「73」という数字が絶対に正しいとは言いません。設定によって60%かもしれないし、80%かもしれません。ただし全体像は正しく、それぞれのパターンは個別に修正できます。以下では3つずつ取り上げます。

## リクエストを読む前にClaudeはどうやってコンテキストを構築する？

<div class="aside" data-semantic="key-takeaway" role="note" aria-label="このセクションの重要なポイント">

重要なポイント

最初の文字を入力する前に、Claudeはすでに5つの層を読み込んでいます。システムプロンプト、組み込みツールの説明、CLAUDE.mdファイル、接続されたMCPサーバーのツール名と指示（tool searchが無効なら詳細な説明も含む）、そしてメモリ（`memory_files`）です。200Kのウィンドウでは、これだけで60-100K、つまり予算の3分の1から半分を占めることがあります。残りは会話そのものや、Read/Editなどのツールに使われます。

</div>


ウィンドウのサイズはモデルによって異なります。[Anthropicのモデルドキュメント](https://code.claude.com/docs/en/model-config#extended-context)によると、2026年9月時点では、Opus 4.7以降、Sonnet 5、Fableモデルは、Proを含むすべてのプランで**1Mトークン**のウィンドウに対応しています。拡張コンテキストを使わないOpus 4.6とSonnet 4.6、および`CLAUDE_CODE_DISABLE_1M_CONTEXT=1`変数で1Mを無効にしたセッションでは、引き続き**200K**です。ウィンドウが大きくなっても、コンテキストの肥大化は解決しません。最初のメッセージを送る前に読み込まれたものは、リクエストごとにモデルへ送られ、[コストに関するドキュメント](https://code.claude.com/docs/en/costs)も、コンテキストが大きいほど消費トークンが増えると明記しています。サブスクリプションでも変わりません。どのプランでも、トークンが1つ増えるたびに上限を消費します。

## コンテキストの最初の3分の1はどこへ行く？ CLAUDE.md、履歴、MCP

<div class="aside" data-semantic="key-takeaway" role="note" aria-label="このセクションの重要なポイント">

重要なポイント

主な3つのパターンは、会話を始める前にコンテキストの36-76%を占めます。CLAUDE.mdは繰り返す要求の文脈に入り、履歴が増えれば後の入力処理も増ええます。費用はキャッシュの読み書きにもよるため、普遍的な指数成長率はありません。MCPサーバーは以前、ウィンドウの最大49%を消費していました。2025年12月から2026年1月にかけて導入された新機能Tool Searchによってその大部分は解消されましたが、多くの設定はいまだに旧方式を使っています。

</div>

### パターン1. すべてのメッセージの前に読み込まれるCLAUDE.md

CLAUDE.mdは、各セッションで一度だけでなく、**送信するすべてのメッセージの前に**読み込まれます。5,000トークンのCLAUDE.mdは、それを含む要求で同じ文脈量を占めますが、新規入力、キャッシュ書き込み、読み取りは別に計上します。繰り返す部分が必ず未キャッシュの全額単価になるわけではありません。

[Anthropicのドキュメントには、次のように直接書かれています](https://code.claude.com/docs/en/costs)。

<figure>
<blockquote>
<p>CLAUDE.mdは最も重要な情報だけを含め、200行以内に収めるようにしてください。専門的な指示はオンデマンドで読み込まれるスキルに移してください。</p>
</blockquote>
<figcaption>— Anthropic Docs、code.claude.com/docs/en/costs</figcaption>
</figure>

ある例では、プロジェクトのCLAUDE.mdは180行です。ワークショップの手順、TG投稿の形式、法務チェックリストなどの専門的な内容はすべてSkillsと`business/`内のMarkdownファイルに移されており、Claudeはそこを明示的に参照するときだけ読み込みます。その結果、2か月前と比べてベースラインが60-70%減少しました。

### パターン2. 返信のたびに読み直される会話履歴

これは外から最も見えにくいパターンです。表面には現れません。後続の要求には保持した会話文脈を渡します。安定した接頭辞はプロンプトキャッシュで再利用でき、圧縮やクリアで保持文も変わります。料金が下がっても、繰り返す文脈はウィンドウを占めます。





対策は、関係のないタスクに移るときに`/clear`を使うことです。私のルールは、タスクが変わるたびに新しいチャットを始めることです。長いタスクで履歴を残したい場合は、`/compact`で過去を短い要約にしてから続けてください。

このルールについては、私のセッションの例を使ったガイド[「1日でClaude Codeの利用上限を使い切らない方法：トークンを節約する8つのルール」](https://ailoot.ai/blog/ja/claude-code-token-limits-saving/)で詳しく説明しています。

### パターン3. MCPサーバーはすべてのツールをコンテキストに登録する


Anthropicは2025年12月から2026年1月にかけて、この問題の半分を解決する**Tool Search**機能をリリースしました。



[Anthropicのドキュメント](https://code.claude.com/docs/en/costs)では、現在次のように説明されています。

<figure>
<blockquote>
<p>MCPツールの定義はデフォルトで遅延読み込みされます。Claudeが特定のツールを呼び出すまでは、名前だけがコンテキストに入ります。何が領域を占めているかは`/context`を実行して確認してください。可能ならCLIを優先してください。`gh`、`aws`、`gcloud`、`sentry-cli`などのツールは、ツールごとの説明文を追加しないため、MCPサーバーより効率的です。</p>
</blockquote>
<figcaption>— Anthropic Docs、code.claude.com/docs/en/costs</figcaption>
</figure>

本番環境で行うこと：

1.  **Tool Searchに対応したバージョンへClaude Codeを更新する**（2025年12月以降の現行バージョンはすべて対応）。
2.  **`/mcp`を開き**、現在のセッションで不要なサーバーを無効にします。ここで紹介する例では、Playwrightとshadcnの2つだけを常時接続しています。ほかのサーバーはタスクごとに有効化し、終わったらすぐに`/mcp disconnect`を実行します。
3.  <strong>可能ならMCPをCLIに置き換える。</strong>GitHubにはMCPサーバーの代わりに`gh`を使います。Google Calendar MCPの代わりに、ブラウザーでカレンダーを使います。

MCPサーバーの基本と適切な設定方法は、[「2026年のClaude Code MCPサーバー：すぐに使える7つの設定と段階的なインストール方法」](https://ailoot.ai/blog/ja/mcp-servers-claude-code/)で解説しました。

CLAUDE.mdとSkillsの問題は、単にサイズだけではなく、構造にもあります。中核となる指示ファイルがCLAUDE.mdです。対象読者、製品、法務文書、日ごとの指示など、追加のプロジェクト知識は`business/`フォルダーに置きます。これが私の方法論でいう**Second Brain**です。Claudeは必要なものだけを読み込み、この段階ですでにコンテキスト圧縮が行われます。全体の説明は[「Claude CodeのSecond Brain」](https://ailoot.ai/blog/ja/claude-code-second-brain/)にあります。



## セッション中に蓄積されるもの、削減できないものは？

<div class="aside" data-semantic="key-takeaway" role="note" aria-label="このセクションの重要なポイント">

重要なポイント

4つ目のパターンはツール出力です。読み込んだファイルも、`bash`の出力も、MCPサーバーの応答も、すべてセッションのコンテキストに残り続けます。ログを10,000行読めば、`/clear`を実行するまで残ります。5つ目はシステムのベースラインです。システムプロンプトと組み込みツールの説明に19Kトークンを使います。これは削減できませんが、知っておけば計算に役立ちます。

</div>

### パターン4. セッション中に蓄積するツール出力

あまり語られない点があります。Claudeが`bash cat huge-file.log`を実行すると、そのコマンドの出力**全体がコンテキストに入り、セッション終了または`/clear`まで残ります**。大きなファイルを`Read`した場合も同じです。10,000行すべてが残り、以降のすべてのメッセージでトークンを消費します（パターン2を参照）。





対策：

1.  **すべて読む代わりに`head`、`tail`、`grep`を使う。**`Read deploy.log`の代わりに`bash tail -100 deploy.log`を使います。出力をすぐに10-100分の1に減らせます。
2.  **前処理用のフックを使う。**`~/.claude/hooks`にスクリプトを置き、Claudeが見る前にbashの出力をフィルタリングします。Anthropicのドキュメントにある例は、テスト結果をすべて表示する代わりに、`npm test 2>&1 | grep -A 5 -E 'FAIL|ERROR'`を実行するPreToolUseフックです。出力を50-100分の1に圧縮できます。詳しくは[「2026年のClaude Code Hooks：段階的な設定方法とすぐに使える7つの例」](https://ailoot.ai/blog/ja/claude-code-hooks/)を参照してください。
3.  <strong>大きなファイルを読んだ後は`/clear`を実行する。</strong>特定のタスクで大きなファイルを読んだ後、もう必要がないなら「念のため」にコンテキストへ残さず、新しいチャットを始めます。

### パターン5. システムプロンプト + システムツール = 恒常的なベースライン

ほとんど何もできないため、このパターンは変更できません。Claude Codeはシステムプロンプト（約3 200トークン）と、組み込みツールの説明（Read、Edit、Write、Bash、Glob、Grep、WebSearch、WebFetch、TodoWrite、約16 100トークン）を読み込んで始まります。合計で**19 300トークン**の恒常的なベースラインがあり、削減できません。

実際にできること：

- <strong>把握する。</strong>恒常的なベースラインとして19Kの「負担」があると知っておきます。200Kのウィンドウなら、200K - 19K = 181Kが、その他すべてに使える容量です（CLAUDE.md、MCP、自動圧縮用バッファを除く）。1Mのウィンドウにはもっと余裕がありますが、その「負担」はリクエストのたびについてきます。
- <strong>繰り返す処理を測る。</strong>基礎文脈はウィンドウを占め、後続要求でも処理されえます。セッションごとの1回払いではありません。費用は入力、キャッシュ書き込み・読み取り、出力を分けて計算します。

## スキル、プラグイン、エージェントチームでトークンはどこへ行く？

<div class="aside" data-semantic="key-takeaway" role="note" aria-label="このセクションの重要なポイント">

重要なポイント

6つ目のパターンは、スキルとプラグインの二重登録です。Vercelの調査によると、セッション中に一度も呼び出されないスキルが56%ありながら、説明は常にコンテキストに読み込まれます。7つ目はエージェントチームです。Plan ModeでClaudeのインスタンスを複数立ち上げると、トークンの総消費量は単独セッションの約7倍に増えます。Anthropicもこれを公式に文書化しています。

</div>

### パターン6. スキルとプラグインが二重登録されることがある

この問題は、Claude Codeにプラグインが導入された2025年後半に現れました。スキルを追加するプラグインをインストールすると、そのスキルがコンテキストに入ります。同様のユーザースキルを`~/.claude/skills/`にもインストールしていれば、そちらも読み込まれます。そして、**重複する**こともあります。

VercelはAIスタックの調査で数値を公表しました。セッション中に**スキルの56%が一度も呼び出されない**のに、その説明は常にコンテキストに読み込まれます。1つあたり100トークンなら、スキルが100個あると最大5 600トークンの「荷物」になります。

対策：

1.  <strong>実際に何が使用されているかは`/context`で確認する。</strong>Skillsの項目が3Kを超えていたら整理します。
2.  <strong>`ls ~/.claude/skills/`</strong>を実行し、インストール済みのスキルを確認します。1か月以上使っていないものは削除します。
3.  <strong>`/plugin remove`</strong>を使い、「試すため」にインストールして忘れていたプラグインを削除します。

Skillsの適切な構造とCLAUDE.mdとの違いについては、[「2026年のClaude Code Skills：個人用スキルライブラリの構築方法」](https://ailoot.ai/blog/ja/claude-code-skills-library/)で解説しています。

### パターン7. Plan Modeではエージェントチームが7倍のトークンを消費する

エージェントチームとは、Claude Codeがそれぞれ独自のコンテキストを持つ複数のモデルインスタンスを並列で立ち上げる機能です。[Anthropicのドキュメントには、次のように直接書かれています](https://code.claude.com/docs/en/costs)。

<figure>
<blockquote>
<p>チームメンバーがPlan Modeで作業する場合、エージェントチームは通常のセッションの約7倍のトークンを消費します。それぞれが独自のコンテキストウィンドウを持ち、別々のClaudeインスタンスとして動作するためです。メンバーごとの消費量を抑えるには、チームのタスクを小さく、自己完結型にしてください。</p>
</blockquote>
<figcaption>— Anthropic Docs、code.claude.com/docs/en/costs</figcaption>
</figure>

つまり、Plan Modeで5人のチームを組むと、それぞれが独自のシステムベースライン、CLAUDE.mdのコピー、MCPツールを読み込む5つの並列セッションになります。トークンの総消費量は非線形に増加します。

対策：

1.  <strong>チームメンバーにはSonnetかHaikuを使う。</strong>指揮するチームリーダーだけにOpusを使います。単価は低い場合がありますが、一定の節約を仮定せず、各メンバーのタスク全体の費用と品質を測ってください。
2.  <strong>チームは小さくする。</strong>10人ではなく、2人か3人にします。
3.  <strong>動いていないチームメンバーを終了する。</strong>タスクが終わってもメンバーが動いたままだと、バックグラウンドでトークンを消費し続けます。

[Plan Mode](https://ailoot.ai/blog/ja/claude-code-plan-mode/)と、いつ本当に役立つかについては、[「Claude CodeのPlan Mode：2026年の段階的ガイドと4つのステージ」](https://ailoot.ai/blog/ja/claude-code-plan-mode/)で詳しく説明しています。

## 見ていない間にClaudeがトークンを消費するのはどんなとき？

<div class="aside" data-semantic="key-takeaway" role="note" aria-label="このセクションの重要なポイント">

重要なポイント

8つ目のパターンは拡張思考です。Claudeは回答の前に「声に出して」考え、その思考トークンは出力として数えられます。複雑なタスクでは、デフォルトの予算が数万トークンになることがあります。9つ目はバックグラウンド要約です。入力していない間も、Claude Codeは`--resume`用に以前のセッションを処理して要約を保存します。セッションあたり約\$0.04が「待機中」に使われます。

</div>

### パターン8. 関与していない間にも使われる拡張思考のトークン

拡張思考は、Claudeが回答前に非表示の思考ブロックで解決策を「考える」モードです。計算上、これらは通常の返信と同じように数えられる**出力トークン**ですが、チャット上には表示されません。

[Anthropicのドキュメントには、次のように書かれています](https://code.claude.com/docs/en/costs)。

<figure>
<blockquote>
<p>難しい計画立案や推論のタスクで結果が大幅に改善するため、拡張思考はデフォルトで有効になっています。思考トークンは出力として課金され、デフォルトの予算はモデルに応じてリクエストあたり数万トークンになることがあります。</p>
</blockquote>
<figcaption>— Anthropic Docs、code.claude.com/docs/en/costs</figcaption>
</figure>

つまり、複雑なリクエスト1件で10-30Kの思考トークンを使い、「予算を食いつぶす」ことがありますが、チャットに表示されるのは短い要約だけです。

対策：

1.  単純なタスクでは **`/effort low`** を使います。思考の予算を最小限に抑えられます。
2.  <strong>`MAX_THINKING_TOKENS=8000`</strong>を環境に設定し、上限を設けます。
3.  Claudeが「考える」必要のないごく定型的なタスクでは、**`/config` → thinkingを無効にする**。

複雑なアーキテクチャや多段階の推論など、思考が役立つ場面とそうでない場面については、[「Claude CodeでSonnetかOpus 4.7か：2026年のモデルと/effortの選び方」](https://ailoot.ai/blog/ja/claude-code-model-effort-sonnet-opus/)で解説しています。

### パターン9. アイドル中のバックグラウンド要約

これはとても小さいものの、興味深いパターンです。Claude Codeは、`claude --resume`コマンド用に以前のセッションを要約するバックグラウンドプロセスを実行します。入力していないときも動きます。

[Anthropicは関連ドキュメントで、次のように明記しています](https://code.claude.com/docs/en/costs)。

<figure>
<blockquote>
<p>Claude Codeは、アイドル状態でもバックグラウンド機能にトークンを使います。会話の要約（以前のセッションを圧縮する`claude --resume`用のバックグラウンドタスク）やコマンド処理です。こうしたバックグラウンドプロセスは、やり取りをしていなくても少量のトークンを消費します（通常はセッションあたり\$0.04未満）。</p>
</blockquote>
<figcaption>— Anthropic Docs、code.claude.com/docs/en/costs</figcaption>
</figure>

セッションあたり4セントなら大したことはありません。しかし1日に10セッションを開いていれば、受動的な消費は1日ですでに\$0.40、1か月で\$12です。今すぐ必要のないセッションは閉じてください。インデックスから`/resume`を使えば、セッションを復元できます。開いたままにしておく必要はありません。

## 損失を測る方法：`/context`コマンドと注意点

<div class="aside" data-semantic="key-takeaway" role="note" aria-label="このセクションの重要なポイント">

重要なポイント

Claude Codeの`/context`コマンドを使うと、現在トークンがどこへ使われているかを確認できます。ただし既知のバグがあり、従来は各ツールのオーバーヘッドを別々に数えるため、MCPツールの消費量が3倍に見積もられていました。Anthropicは新しいバージョンで修正しています。`/context`のレポートでMCPが30Kを超えていたら、まずClaude Codeを更新してから再測定してください。

</div>

まずはコマンドから。Claude Codeで`/context`（計算には`/usage`）を開くと、次のような表示が得られます。

```
コンテキストウィンドウ: 200 000 tokens

システムプロンプト:        3 200 (1.6%)
システムツール:           16 100 (8.0%)
MCPツール:              12 600 (6.3%)
CLAUDE.md:                4 800 (2.4%)
メモリファイル:            3 000 (1.5%)
会話:                     18 400 (9.2%)
空き領域:               141 900 (71.0%)
```

これは初回のクリーンアップ後にできる、標準的な恒常的ベースラインです。よい状態です。ウィンドウの71%が空いています。

### 既知の`/context`のバグ：MCPを3倍に過大表示

最近の更新までは、`/context`は実際のMCPによる損失を約3倍に表示していました。ツールごとのオーバーヘッドが個別に数えられていたためです。



Cameronによると、Anthropicはこれを現行バージョンで修正し、同じXcodeBuildMCPについて12 600と表示するようになりました。したがって：

1.  **`/context`でMCPツールが50K以上と表示される場合**—Claude Codeの古いバージョンを使っている可能性があります。更新してください。
2.  **MCPが8-15Kの場合**—正常です。Tool Searchを使った場合の実コストです。
3.  **新しいバージョンでMCPが30-50Kの場合**—未使用のサーバーが多数接続されています。`/mcp`を開いて切断してください。

### `/context`以外に確認すること

`/usage`—過去24時間または7日間のプラン使用量を表示します。ProとMaxでは、スキル、サブエージェント、プラグイン、個々のMCPサーバーごとの内訳も表示されます。どのスキルが最も消費しているかを特定するのに便利です。

`/cost`—APIユーザー向けです。現在のセッションの按分コストをドルで表示します。Pro/Maxの加入者には不要です。

`/usage-credits`—Pro/Maxで月間の支出上限を設定できます。スクリプトで動くエージェントチームが誤ってクレジットカードの上限まで使い切るのを防ぎたい場合に便利です。

## 15分でClaude Codeのコンテキストを整理する方法

<div class="aside" data-semantic="key-takeaway" role="note" aria-label="このセクションの重要なポイント">

重要なポイント

不要な文脈を減らす8手順です。空き70%や使用量40〜50%減は保証されず、文脈の一時点の表示だけではセッション総利用量を測れません。多くの項目は1-2分で終わります。特に効果が大きいのはCLAUDE.mdの整理と未使用MCPの切断で、どちらも5分ずつかかります。順番に進め、飛ばさないでください。

</div>

Claude Codeでプロジェクトを開き、次の手順を進めてください。

1.  **`/context`**—現在の内訳を書き留めます。これが基準値です。
2.  **`/clear`**—チャットに現在のタスクと関係ない履歴が蓄積している場合に実行します。新しいウィンドウにします。
3.  **`ls -la ~/.claude/skills/`**—インストール済みのスキルを確認します。1か月使っていないものは削除します。コマンド：`rm -rf ~/.claude/skills/[skill-name]`（またはインターフェースからフォルダーを削除）。
4.  **`/plugin list`**—プラグインも同様に確認します。使っていないものは`/plugin remove <name>`で削除します。
5.  **`/mcp`**—接続中のMCPサーバーを確認します。現在のタスクに必要なものだけを残し、ほかは`/mcp disconnect <name>`で切断します。
6.  <strong>エディターでCLAUDE.mdを開く。</strong>ファイルが200行を超えていたら、専門的な指示をSkills（`~/.claude/skills/[topic]/SKILL.md`）に移します。中核部分を100-200行、トピック別のSkillsを5-15個にすることを目指します。詳しいガイドは[「2026年のCLAUDE.mdの設定方法：そのまま使えるテンプレートと6つのルール」](https://ailoot.ai/blog/ja/claude-md-template/)を参照してください。
7.  <strong>`/effort`を確認する。</strong>簡単なタスクでは`/effort low`を使います。高い思考予算が必要なのは複雑なアーキテクチャだけです。
8.  <strong>最後に`/context`を測定する。</strong>手順1の値と比較します。

紹介したセッションでは、整理後の占有文脈が60〜80Kから25〜30Kへ減りました。これは一時点の使用領域の変化で、総処理量や費用が一定率で下がった証拠ではありません。同じタスクの完了までを、キャッシュと出力も含めて比較してください。

トークンの理解にとどまらず、Claudeを使うための完全な方法論、つまり**AIクローン、Second Brain（`business/`）、コンテキストエンジニアリング**を構築したいなら、これらが方法論を構成する3つの要素です。

## コンテキストの整理よりSonnetやHaikuへの切り替えが役立つのはどんなとき？

<div class="aside" data-semantic="key-takeaway" role="note" aria-label="このセクションの重要なポイント">

重要なポイント

コンテキストの整理が最も費用対効果の高い方法とは限りません。タスクの多くが定型作業（文章の編集、テンプレートの生成、書式設定）なら、低いトークン単価で費用が下がる場合はありますが、モデル変更で一定率のトークン削減は証明できません。トークナイザー、推論、回答長、再試行で実際の数が変わります。複雑なアーキテクチャ、多段階の推論、難しいバグのデバッグには、引き続きOpusが必要です。タスクに応じて選んでください。

</div>

[Anthropicはドキュメントでモデルについて次のように説明しています](https://code.claude.com/docs/en/costs)。

<figure>
<blockquote>
<p>Sonnetはほとんどのコーディングタスクを適切に処理でき、Opusより低コストです。複雑なアーキテクチャ上の判断や多段階の推論にはOpusを使ってください。セッション中に切り替えるには<code>/model</code>を使うか、<code>/config</code>でデフォルトを設定します。単純なサブエージェントのタスクでは、設定に<code>model: haiku</code>を指定してください。</p>
</blockquote>
<figcaption>— Anthropic Docs、code.claude.com/docs/en/costs</figcaption>
</figure>

入力トークン価格のおおまかな内訳（2026年5月27日時点）：

| モデル | 100万入力トークンあたりの価格 | 用途 |
|----|----|----|
| Opus 4.7 | \$15 | アーキテクチャ、複雑な多段階推論、難しいデバッグ |
| Sonnet 4.5 | \$3 | 通常のコーディングタスクの80%：編集、リファクタリング、テスト、ドキュメント |
| Haiku 4.5 | \$1 | 書式設定、単純な解析、サブエージェントのタスク、定型的な文章編集 |

私の設定：

1.  **デフォルトはSonnet 4.5。**`/config → default model`で設定します。タスクの80%をカバーします。
2.  本当に難しいタスク（アーキテクチャの選択、不可解なバグの診断、新製品の開発）では、手動で`/model opus`を実行します。
3.  テストと書式設定には`/model haiku`を使います。または、サブエージェントの設定に`model: haiku`を明示的に指定します。
4.  <strong>`/effort`はモデルとは別に設定します。</strong>Opusでも`/effort low`を使えます。複雑度が中程度のタスクにすばやく答える場合、少ない思考量で強力なモデルを使えます。

モデルの切り替えよりコンテキストの整理を優先する場合：

- コンテキストが50%を超えている—まず整理してください。
- コンテキストに問題はないが、タスクが複雑—通常の思考量でOpusを使います。
- コンテキストに問題がなく、タスクが定型的—Haikuを使います。

モデルとeffortの詳しい説明は、[「Claude CodeでSonnetかOpus 4.7か：2026年のモデルと/effortの選び方」](https://ailoot.ai/blog/ja/claude-code-model-effort-sonnet-opus/)を参照してください。

## 使用量を節約するどころか増やしてしまうヒントは？

<div class="aside" data-semantic="key-takeaway" role="note" aria-label="このセクションの重要なポイント">

重要なポイント

ブログには、短期的にはうまくいっても、長期的にはワークフローを損なうアドバイスがよくあります。主なものは、「MCPをすべて削除する」「CLAUDE.mdを使わず、すべてプロンプトに入れる」「常にPlan Modeで作業する」の3つです。どれも問題を1つ解決して、新たな問題を3つ生みます。順に見ていきましょう。

</div>

### 反パターン1. 「トークンを消費するMCPはすべて削除する」

よくあるのは、手間を惜しむことです。確かに、MCPは以前コンテキストの最大49%を消費していましたが、Tool Search導入後は8-15%に減りました。また、MCPは、手作業で作らなければならない実用的なツールを提供します。MCPをすべて削除すると手作業に戻り、節約できるトークンよりも多くの時間を「食いつぶす」ことになります。

適切な方法は、定期的に実際に使うMCPサーバーだけを残すことです。私はランディングページのテスト用にPlaywright、インターフェースの生成用にshadcnを残しています。それ以外はタスクごとに使います。

### 反パターン2. 「CLAUDE.mdを使わず、すべてをプロンプトに直接書く」

一見「論理的」です。CLAUDE.mdがリクエストごとに読み込まれるなら、読み込まないようにしよう、と。しかし実際には、CLAUDE.mdを使わないと、毎回同じ指示を手入力で繰り返すことになり、Claudeはメッセージ間でコンテキストを忘れてしまいます。つまり**トークンが減るどころか増えます**。単に別の経路から送られるだけです。

適切な方法は、CLAUDE.mdを100-200行に抑えて中核情報を置き、専門的な内容をSkillsに移すことです。詳しくは[「2026年のCLAUDE.mdの設定方法」](https://ailoot.ai/blog/ja/claude-md-template/)を参照してください。

### 反パターン3. 「常にPlan Modeで作業する」

Plan Modeは、まずコードベースを調べて計画を立てる必要がある複雑なタスクには優れたツールです。しかしエージェントチームで作業すると、**平均で7倍のトークン**を使います（[Anthropicのドキュメント](https://code.claude.com/docs/en/costs)）。「READMEの誤字を直す」のような単純なタスクでPlan Modeを使うと、直接編集する場合の7倍を消費します。

適切な方法は、30分以上かかる複雑なタスクにPlan Modeを使うことです。短いタスクでは、Plan Modeを使わずに直接依頼してください。それぞれのモードをいつ使うかは、[「Claude CodeのPlan Mode：2026年の段階的ガイドと4つのステージ」](https://ailoot.ai/blog/ja/claude-code-plan-mode/)で解説しています。

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### 出典

- Anthropic Docs：[コストを効果的に管理する](https://code.claude.com/docs/en/costs) — コスト、モデル、MCP、エージェントチーム、思考予算に関する公式数値
- Anthropic Docs：[モデル設定 - 拡張コンテキスト](https://code.claude.com/docs/en/model-config#extended-context) — モデルとプランごとのウィンドウサイズ、自動圧縮のしきい値
- Ailootの資料：「Second Brain + コンテキストエンジニアリング」の方法論：[CLAUDE.mdの設定方法](https://ailoot.ai/blog/ja/claude-md-template/)、[Claude CodeのSecond Brain](https://ailoot.ai/blog/ja/claude-code-second-brain/)、[2026年のコンテキストエンジニアリング](https://ailoot.ai/blog/ja/context-engineering/)、[Claude CodeのPlan Mode](https://ailoot.ai/blog/ja/claude-code-plan-mode/)、[Skills](https://ailoot.ai/blog/ja/claude-code-skills-library/)、[MCPサーバー](https://ailoot.ai/blog/ja/mcp-servers-claude-code/)、[Hooks](https://ailoot.ai/blog/ja/claude-code-hooks/)、[SonnetかOpusか](https://ailoot.ai/blog/ja/claude-code-model-effort-sonnet-opus/)、[利用上限を使い切らない方法](https://ailoot.ai/blog/ja/claude-code-token-limits-saving/)。

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詳しい資料は[Ailoot](https://ailoot.ai/)でご覧いただけます。

## Claude Codeでトークンはどこへ行くのか：9つの損失パターンと2026年の修正方法：よくある質問

### 安いトークン単価のモデルは、使うトークン数も少ないですか？

いいえ。単価と数は別です。数はトークナイザー、推論、出力、再試行で変わります。削減を主張する前に、同じタスクを完了する実行全体を比較してください。

### /contextでセッション全体の請求が分かりますか？

いいえ。示すのは現在の文脈の占有量です。処理と費用には入力、キャッシュ書き込み・読み取り、出力の合計を別々に見ます。繰り返す基礎文脈は単なる1回払いではありません。


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