AI エージェントのトークンが早く減るときに確かめる 4 つ
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「チャットで数言やり取りしただけなのに、API 利用料が一気に数千円跳ね上がった」。
「少し作業しただけなのに、あっという間に使用量制限に達して作業が止まってしまった」。
AI エージェントを使っていてこのように感じる場合、原因は多くの場合、入力した質問文の長さではありません。
AI エージェントは、チャットで 1 言話しかけるたびに、「指示ファイル（AGENTS.md など）」「ツールの説明」「これまでの会話」を毎回まとめて AI モデルへ送っているからです（コンテキストとは）。
IT連携マップ編集部が実際に指示ファイルの分を 10 分の 1 に減らした経験と試験から、確かめるべき 4 つと、減らし方を解説します。
どこを確かめればよいのか？
トークン消費が激しいと感じたら、まず以下の 4 つを順番に点検してください。
| 点検ポイント | 画面やログでの確認手順 | 具体的な改善策 |
|---|---|---|
| ① 指示ファイルが巨大化していないか | Claude Code なら /context を開き、「Memory files」の数値を見る |
過去の経緯や長文を別ファイルに移し、毎回の必須ルールだけに絞る |
| ② ツール（MCP）を過剰に繋いでいないか | /context の「MCP tools」「System tools」を見る |
今使っていない MCP サーバーを、MCP の設定から外す |
| ③ プロンプトキャッシュが効いているか | Claude Code の出力（JSON）の cache_read_input_tokens を確認する |
指示ファイルやシステム指示から、動的に変化する日時や乱数を排除する |
| ④ 過去の会話ログを引きずっていないか | /context の「Messages」を見る |
タスクが終わるたびに /clear や新規セッションで会話を開き直す |
指示ファイルが大きすぎないか？
指示ファイル（CLAUDE.md や AGENTS.md）は、チャットで 1 行発言するたびに全文が送られます（AGENTS.md とは）。
IT連携マップ編集部の実際の開発環境でも、過去の開発経緯や大量の注意書きを不用意に追記し続けた結果、指示ファイルだけでとんでもないトークン消費になっていました。
| 指示ファイルの項目 | 整理前（膨張状態） | 整理後（必須ルールのみ） |
|---|---|---|
| 指示ファイル 2 つの合計容量 | 約 86.7 万バイト（867 KB） | 約 5.6 万バイト（56 KB） |
Claude Code の /context 表示（Memory files） |
349.4k トークン（コンテキストウィンドウの 34.9%） | 34.9k トークン（約 3.5%） |
指示ファイルを整理しただけで、チャットで 1 言話しかけるたびに送られるトークンが約 31 万トークン減りました。
Claude Code の文書は、指示ファイルを 1 ファイル 200 行未満にする目安を示しています。たまにしか行わない専門手順は SKILL（AI のスキルとは）へ外出ししてください。
ツールが多すぎないか？
AI エージェントに外部連携（MCP サーバー等）を追加すると、そのツールを使うための「引数の形式や説明」が、製品によっては毎ターン送られます。
Anthropic の技術ブログは、58 個のツールの説明だけで、会話が始まる前に約 5.5 万トークンを使った例を紹介しています。 出典を開く確認 2026-10-18Anthropic Engineering（advanced-tool-use）原文
That's 58 tools consuming approximately 55K tokens before the conversation even starts.
Claude Code は MCP のツールの説明を後回し（deferred）にし、名前だけを入れるので、ツールの数が増えても、入力の増え方は次のように小さく済みました（試験の詳細）。
| MCP サーバーの登録ツール数 | ツール 0 個の初期状態との差 |
|---|---|
| 10 個 | +150 トークン |
| 50 個 | +802 トークン |
| 150 個 | +2,482 トークン（1 個あたり約 16 トークン） |
ただし、ツールの説明を毎回全部送る作りもあります（OpenAI の関数呼び出しでは、関数の定義が入力トークンとして課金される 出典を開く確認 2026-10-18 出典を開く確認 2026-10-18OpenAI Docs（function-calling）原文
callable function definitions count against the model's context limit and are billed as input tokens.
Claude API Docs（tool-search-tool）原文
Claude's ability to pick the right tool degrades once you exceed 30–50 available tools.
キャッシュは効いているか？
Anthropic・OpenAI・Google の API には、同じ文章の先頭部分をサーバー側で再利用する「プロンプトキャッシュ」があります。キャッシュが効いていれば、読み取った分の料金は通常の 1 割以下になります（プロンプトキャッシュとは）。
しかし、指示ファイルやプロンプトの先頭に「現在の日時」「ランダムな値」「セッションID」などの動的変数を埋め込んでしまうと、プレフィックスが毎回変わり、変わった所から後ろが毎回書き直しになります。
| プレフィックスの管理状況 | Claude Code で 3 回目に送信したときに測った結果 |
|---|---|
| 静的に固定した場合（正常運用） | 25,701 トークンすべてがキャッシュから読み取られた（割引適用） |
| 指示ファイルに現在日時を 1 行追加した場合 | 毎回 10,774 トークンがキャッシュから外れ、キャッシュへの書き込み料金がかかった |
日時や毎回変わる値は、プロンプトの先頭や指示ファイルに書かないでください。
会話が長すぎないか？
会話のターンが増えるたびに、過去の質問や回答、AI が読み込んだファイルの中身（Tool calls）がすべて履歴として積み重なり、毎ターン送信されます。
| 状況 | 推奨されるアクション |
|---|---|
| 一区切りの実装や質問が完了した | 古いセッションを終了し、新しい会話を開き直す |
| これまでの前提や決定事項を引き継ぎたい | 「ここまでの要点と決定事項を箇条書きでまとめて」と命令し、その出力だけをコピーして新セッションの冒頭に貼る |
| 数千行に及ぶ巨大なコードやログを読ませている | ファイル全文をチャットに読ませず、必要な関数や抜粋部分だけをピンポイントで読ませる（ファイルの活用） |
研究も、期待どおりにいかない会話を続けるより、同じ情報で新しい会話を始める方が、ずっと良い結果になることがあると書いています。 出典を開く確認 2026-10-18arXiv 2505.06120原文
If a conversation with an LLM did not lead to expected outcomes, starting a new conversation that repeats the same information might yield significantly better outcomes than continuing an ongoing conversation.
ここから先は調査の詳細です（約 2 分）。上のカードだけで決められます。調べた 1 件ずつの記録は IT連携マップ に、出典 URL と調査日つきで公開しています。
調査の詳細
ここでの測定データは、IT連携マップ編集部が実際の開発プロジェクトにおいて指示ファイルを整理した前後に測った値、および Claude Code 2.1.302、Antigravity CLI 1.4.2 でのトークン計測ログに基づいています。
料金計算の具体例（Claude Opus 5.5 の場合）
チャットで 1 言発言するたびに送信されるコンテキストが 349.4k トークンに膨らんでいる場合、API の費用は次のように変わります（入力 $4 / 100万トークン、 出典を開く確認 2026-10-18 出典を開く確認 2026-10-18Claude API Docs（overview）原文
Claude Opus 5.5 is built for long-running agentic coding and knowledge work, priced at $4 / $20 USD per million input / output tokens.
Claude API Docs（pricing）原文
0.1x base input price (0.025x on Claude Fable 5.1 and Claude Mythos 5.1; 0.05x on Claude Opus 5.5 and Claude Sonnet 5.5)
| 運用状態 | 発言 1 回あたりの入力費用 | 100 回やり取りした際の累計費用 |
|---|---|---|
| キャッシュが効かない状態（毎回変わるタイムスタンプなど） | 349,400 × $4 ÷ 100 万 ＝ $1.40 | $140 |
| キャッシュが効いている状態 | 349,400 × $0.20 ÷ 100 万 ＝ $0.07 | $7 |
| 指示ファイルを 34.9k に整理し、キャッシュが効いている状態 | 34,900 × $0.20 ÷ 100 万 ＝ 約 $0.007 | 約 $0.70 |
定額のプランを使っている場合は、料金ではなく、使用量制限に何ターンで達するかとして表れます。
各社ドキュメントの規定
| 提供元 | 公式ドキュメントの記載内容 |
|---|---|
| Anthropic（技術ブログ） | よくある失敗の 1 つは、機能を詰め込みすぎて、どのツールを使うか迷わせる大きすぎるツールの組である Anthropic Engineering（effective-context-engineering-for-ai-agents）原文One of the most common failure modes we see is bloated tool sets that cover too much functionality or lead to ambiguous decision points about which tool to use.出典を開く確認 2026-10-18 |
| Anthropic（ツール検索ガイド） | 使えるツールが 30〜50 個を超えると、正しいツールを選ぶ力が落ちる Claude API Docs（tool-search-tool）原文Claude's ability to pick the right tool degrades once you exceed 30–50 available tools.出典を開く確認 2026-10-18 |
| OpenAI（関数呼び出しガイド） | 関数の定義スキーマはモデルのコンテキストウィンドウ枠を消費し、通常の入力トークンとして課金される OpenAI Docs（function-calling）原文callable function definitions count against the model's context limit and are billed as input tokens.出典を開く確認 2026-10-18 |
| Claude Code（公式ガイド） | CLAUDE.md は毎ターン読み込まれるため、プロジェクト全体に広く当てはまる普遍的な規約のみを簡潔に書く Claude Code Docs（best-practices）原文CLAUDE.md is loaded every session, so only include things that apply broadly.出典を開く確認 2026-10-18 |