【完全版】Claude Code・Codexのトークン消費を抑える技術30選〜CLAUDE.md、/compact、Skills、MCPを見直す〜
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Claude CodeやCodexを使い込むと、利用枠の減りが早くなります。
消費源は質問文だけではありません。CLAUDE.md、Skills、MCPの定義、会話履歴、AIの出力や推論も積み上がるためです。
この記事で分かるのは、何を削り、何を残すべきかです。まずは今日3つ、上級者は30項目を順番に点検できます。
対象は、Claude CodeのCLI・アプリ、CodexのCLI・アプリ、API運用です。プランの利用枠とAPI料金は別物なので、分けて整理します。
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目次
まず知るべき、トークン消費の5分類
常時読み込まれる情報を減らす6選
会話とセッションを軽くする6選
1回の依頼とモデルを軽くする6選
ツールとAPI運用を最適化する6選
30項目チェックリスト
最短ルート
今すぐ効くのは、`/context`で内訳を見る、CLAUDE.mdを短くする、使わないMCPを切る、`/compact`と`/clear`を使い分ける、Codexのreasoning effortを下げる、という5つです。
まず知るべき、トークン消費の5分類
質問文を短くするだけでは、トークン節約に限界があります。
まず把握したいのは、AIへ渡る次の5種類です。
常時読み込み: CLAUDE.md、AGENTS.md、Skillsのdescription、MCPのツール定義
会話履歴: これまでの質問、回答、ツール出力、貼り付けたファイル
出力・推論: AIの回答、コード、説明、reasoning tokens
ツール実行: 大量のログ、巨大なdiff、検索結果、MCPの返却データ
APIの再送: 同じ長い前提を何度も送る入力
Claude Code公式によると、CLAUDE.md、auto memory、MCPツール名、Skillsのdescriptionは起動前からコンテキストへ入ります。
Codexも、タスクの規模や複雑さ、セッションの長さによって使用量が変わる仕組みです。
つまり、節約の基本は短文の名人になることではありません。重要なのは、毎回AIに読ませる情報の設計です。
常時読み込まれる情報を減らす6選
ここで減らす対象は、「毎回読む情報」です。
効果が大きく、品質を落としにくい順に確認します。
1. CLAUDE.mdの文字数と行数を減らす
Claude Code公式は、200行を超えるCLAUDE.mdについて、コンテキスト消費が増え、指示の遵守率が下がる可能性を案内しています。
残すのは、全セッションに必要な事実だけで十分です。
候補は、ビルドコマンド、ディレクトリ構造、絶対に守る規約、テスト方法です。背景説明、古い経緯、毎回は不要な手順は削除候補になります。
2. 「毎回必要」と「その時だけ必要」を分ける
CLAUDE.mdへ、デザイン、DB、デプロイ、請求など全分野のルールを詰め込む必要はありません。作業領域ごとのRulesやSkillsへ分離してください。
毎回読むルールが増えるほど、重要なルールは埋もれます。短く保つことは、節約と指示精度の両方に効く施策です。
3. path-scoped rulesへ移す
特定のファイルを触る時だけ必要な指示は、パス条件付きのRulesへ移すのが適切です。Claude Code公式も、大きなプロジェクトでは関連時だけロードする方法を案内しています。
ただし、パス条件付きRulesは`/compact`後に自動で戻らない場合があります。必要なファイルと関連ルールを再確認する運用が必要です。
4. Skillsのdescriptionを短くする
Skillsでは、descriptionが「いつ呼ぶか」の判断材料として常時参照されます。
ここに書くのは、対象作業と発火条件だけで十分です。
長い使い方、背景、手順はSKILL.md本文へ移してください。
例:
description: PDFを作成・検査する時に使う。PDF、請求書、印刷レイアウトが対象。「このSkillは何でもできます」という説明は、トークンを消費するうえ、自動発火の精度低下も招きます。
5. 使わないSkillsを減らす
Skillsは、多いほど便利になるとは限りません。古いSkill、重複Skill、ほぼ使わないSkillは棚卸しの対象です。
直近1か月で使っていないものは、別フォルダへ移すか無効化して再検証します。削除する場合も、復元できる形にしてください。
6. CLAUDE.mdとAGENTS.mdの重複をなくす
Claude CodeはCLAUDE.md、CodexはAGENTS.mdを主に参照します。両方へ同じ長文をコピーしても、管理コストと読み込み量が増えるだけです。
共通ルールを1つへ集約し、片方から参照する構成が有力です。
Claude Code公式は、CLAUDE.mdからAGENTS.mdをimportする方法も案内しています。ただし、実際の読み込み方は利用環境で確認してください。
これで、毎回読む情報の棚卸しは完了です。次は、すでに積み上がった会話を整理します。
会話とセッションを軽くする6選
長い会話には、過去のツール出力や失敗まで残ります。タスクの継続と、履歴の抱え込みは別問題です。
7. `/context`で消費源を確認する
Claude Codeでは`/context`を使うと、システム、ツール、メモリ、メッセージなどの内訳を確認できます。
削る対象は推測で決めず、上位の消費源から見直してください。
8. `/compact`を限界まで待たずに使う
`/compact`は、会話履歴を要約へ置き換えるコマンドです。
手動で使うなら、調査終了時、実装へ移る時、大量のログを読んだ直後が目安になります。
残す情報の焦点まで指定すると、次の作業へつなぎやすくなります。
/compact 次の実装に必要な変更ファイル、決定事項、未解決のテストだけ残す9. `/clear`で別タスクを始める
`/clear`は、会話を空にして新しい作業へ移るコマンドです。過去のセッションは保存されるため、必要になれば再開できます。
バグ修正の途中で、関係ない記事執筆や別機能の相談を始めても、不要な履歴が増えるだけです。作業の目的が変わった時点で、clearへ切り替えてください。
10. セッションを「調査・実装・検証」に分ける
1つのセッションへ、要件整理、コード実装、UI確認、リリース文まで詰め込む必要はありません。
作業単位で分け、各セッションの入口に成果物と完了条件を渡すと、目的が明確になります。
分割の例:
調査: 変更対象と制約を`plan.md`に記録
実装: `plan.md`を読んで変更
検証: `git diff`とテスト結果だけを渡す
11. セッション名を付け、必要な時だけresumeする
Claude Codeは、`--resume`や`/resume`で過去のセッションへ戻れます。
すべてを1つの会話へ詰め込まず、必要な履歴だけを再開してください。
別案を試す時には、forkで分岐してください。
不要な失敗履歴を次の案へ持ち込まずに済みます。
12. `/compact`後に必要ファイルを再読する
compactは万能な記憶ではありません。
プロジェクトルートのCLAUDE.mdやauto memoryは再注入されますが、ネストしたCLAUDE.mdやパス条件付きRulesは、必要なファイルを読むまで戻りません。
そのため、compact直後には「変更対象のファイルと関連ルールを再確認して」と依頼してください。
これだけでも、要約後の取りこぼしを減らせます。
会話を軽くした後は、1回の依頼で発生する出力と推論へ進みます。
1回の依頼とモデルを軽くする6選
必要なのは、安いモデルへの一律変更ではありません。作業の難しさに合わせた、出力と推論の調整です。
13. 依頼を「目的・対象・完了条件・出力形式」で書く
曖昧な依頼は、AIの探索と説明を増やす原因です。最初に範囲を固定してください。
目的: ログイン画面のエラー表示を直す
対象: src/login.tsx と関連テストだけ
完了条件: 型チェックと対象テストが通る
出力: 変更ファイル、テスト結果、残課題を各1行14. 読ませるファイルを指定する
「プロジェクトを確認して」ではなく、「`src/login.tsx`と`src/login.test.tsx`だけ確認して」と対象を指定します。
AIに自由な探索を任せる場合も、最初の探索対象と除外対象は必要です。
巨大なvendor、生成物、lockfile、ログは、先に読ませる対象から外してください。
15. 長いファイルをそのまま貼らず、必要箇所を絞る
手元のターミナルで`rg`、`sed`、`git diff`、`wc`などを使えば、該当行だけを切り出せます。AIへ渡す前に、ローカルで情報量を絞る方法です。
特にログとJSONは、全文より「エラー行と前後20行」の方が判断しやすくなります。
16. 出力形式と上限を指定する
説明が不要な作業では、出力形式を先に決めます。
説明は不要。変更ファイル、実行したテスト、失敗時の原因候補だけ箇条書きで返す。APIでは、`max_tokens`や`max_output_tokens`など、APIごとの出力上限も有効です。
ただし、上限を小さくしすぎると途中で切れ、再実行を招きます。完成に必要な量は確保してください。
17. Codexのreasoning effortを作業別に下げる
Codexの対応モデルでは、reasoning effortを調整できます。
単純な整形、検索、定型変換はlow、設計変更や難しいデバッグはmedium以上が目安です。
ただし、低くすれば常に正解になるわけではありません。
品質確認が必要な仕事まで下げると、修正の再実行で消費が増えます。
18. 単純作業は小さいモデルへ振り分ける
分類、要約、定型変換、単純なテスト修正には、miniや軽量モデルが候補です。一方、設計、セキュリティ、複雑なリファクタリングは強いモデルに向いています。
モデルの価格と対応機能は更新されます。固定の「最安モデル」を覚えるのではなく、実行時点のモデル一覧と料金から選んでください。
ここまでが、CLI・アプリ利用者に最も効く範囲です。次は、MCPとAPIを使う人向けの高度な節約へ進みます。
ツールとAPI運用を最適化する6選
ツール定義やAPIの再送は、質問文より大きな固定費になる場合があります。
基本は、使う仕組みを減らすことではなく、必要な時だけ渡す設計です。
19. 使わないMCPサーバーを無効化する
Claude Code公式は、コンテキストが足りない時に未使用のMCPサーバーを無効化するよう案内しています。
MCPの返却データも、ツール定義と同じく履歴に残るためです。
常時必要なMCPと、調査時だけ必要なMCPを分けてください。
20. MCPのツール数を減らす
1つのMCPサーバーに大量の機能がある場合は、実際に使うものだけへ絞ります。似た機能の重複登録も避けたいところです。
「使えるツールを増やす」より、「今回使うツールを明示する」方が、判断とコンテキストの負荷を軽くできます。
21. サブエージェントの継承ツールを見直す
Claude Code公式は、サブエージェントが親セッションのMCPツール定義を継承し、最初のターン前からコンテキストを埋める可能性を説明しています。
起動前に、不要なMCPがないか確認してください。
調査だけを別コンテキストで実行し、メインには要約だけ返す構成も有効です。
22. APIでは固定の前半を先に置く
同じシステム指示、ルール、ツール定義を何度も送るAPIでは、変わらない前半と毎回変わる後半を分けてください。
OpenAIのPrompt CachingやAnthropicのPrompt Cachingでは、同じprefixを保つほどキャッシュヒットの機会を高められます。
ただし、キャッシュの保持期間、料金、データ保持条件はサービスごとに異なります。機密情報を含む場合は、料金よりポリシーの確認が先です。
23. APIではPrompt Cachingを使う
Anthropic公式料金資料では、キャッシュヒットの入力単価が通常入力より低い設定です。OpenAIのAPIレスポンスでも、input tokensとcached tokensの内訳を確認できます。
これは、Claude CodeやCodexの画面利用へそのまま設定する話ではありません。自分でAPIを呼ぶアプリ、エージェント、バッチ処理向けの施策です。
24. 急がない大量処理はBatchへ送る
OpenAI Batch APIは、24時間以内に非同期処理を行う仕組みで、公式割引率は50％です。
AnthropicのBatch APIも、大量の非同期処理を対象に、入出力50％割引を設けています。
向いているのは、議事録の分類、商品説明の整形、評価データの一括処理など、即時応答が不要な仕事です。対話型の修正作業には向きません。
30項目チェックリスト
全部を一度に変える必要はありません。最初の基準は、`/context`で確認できる上位の消費源です。該当する項目だけ実行してください。
常時読み込み
CLAUDE.mdを200行未満へ近づけた
全セッション不要のルールを分けた
path-scoped rulesへ移した
Skillsのdescriptionを1〜2文へした
使っていないSkillsを棚卸しした
CLAUDE.mdとAGENTS.mdの重複をなくした
会話・セッション
`/context`で内訳を確認した
履歴が膨らむ前に`/compact`した
タスクが変わったら`/clear`した
調査・実装・検証を分けた
必要なセッションだけresumeした
compact後に必要ファイルを再読した
依頼・モデル
目的・対象・完了条件・出力形式を書いた
読ませるファイルを指定した
ログやJSONを前処理した
出力形式と上限を指定した
Codexのreasoning effortを作業別にした
単純作業を軽量モデルへ振った
ツール・API
未使用MCPを無効化した
MCPのツール数を減らした
サブエージェント起動前にツールを見直した
APIの固定prefixを揃えた
Prompt Cachingを検討した
非同期処理をBatchへ送った
さらに効く運用上の6項目
`git diff`中心でレビューし、リポジトリ全体を再読させない
生成物・vendor・ログをAIの探索対象から除外した
1回の依頼で「調査だけ」「実装だけ」を混ぜない
失敗時に全文再送せず、差分とエラーだけ再送した
同じ質問を何度も試す前に、完了条件を修正した
週1回、`/context`と利用量を見て設定を棚卸しした
やってはいけない節約
次の施策は、数字上は減っても再作業を増やしやすいものです。
CLAUDE.mdから安全ルールやテスト条件まで削る
`/compact`の要約だけを信じ、重要な決定事項をファイルに残さない
難しい設計作業まで常にmini・low reasoningへ落とす
出力上限を極端に小さくして、途中切れを再実行する
料金だけを理由にキャッシュへ機密情報を入れる
すべてのMCPを切って、手作業を増やす
節約の基準は、1回の使用量ではありません。目的達成までに必要な総トークンと、やり直しの回数です。
今日やること
Claude Codeなら`/context`、Codexなら利用量画面を開き、上位の消費源を1つだけ特定してください。最初の改善は、その1つで十分です。
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