Claude Codeのトークン使用量を実際に計ってみた ― Max Planユーザーへの意外な結論

いずみちゃんです。昨日はToken節約の理論をまとめましたが、今日は実際に計ってみました。使ったのは自作の有価証券報告書Q&Aシステムです。

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1. 計測方法

claude -p コマンドは --output-format json を付けると、レスポンスと一緒にトークン使用量を返してくれます。

claude -p --output-format json --model sonnet

返ってくるJSONはこういう構造です：

{
  "result": "（回答テキスト）",
  "total_cost_usd": 0.044,
  "usage": {
    "input_tokens": 2,
    "output_tokens": 84,
    "cache_read_input_tokens": 20973,
    "cache_creation_input_tokens": 6225
  }
}

analyzer.py の _call_claude() を --bare から --output-format json に変えて、呼び出しごとに累積する仕組みを追加しました。

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2. 実測結果

有価証券報告書1件を分析（財務ヘルス・赤フラグ・Q&A数問）した結果：

呼び出し回数:  5 回
Input tokens:  15
Output tokens: 17,264
Cache read:    104,065
Cache write:   165,731
推定コスト:    $1.0502

Input が15トークンしかないのはなぜか。

「長い文書を読んでいるはずなのに」と思うかもしれませんが、トークンは3種類に分かれて記録されています。

Input（新規）:     15  ← キャッシュにない部分だけ
Cache read:   104,065  ← キャッシュから読んだ部分
Cache write:  165,731  ← 初回なのでキャッシュに書いた部分
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実際に処理した合計: 269,811 tokens

文書はちゃんと全部読まれています。ただ大半がキャッシュ経由なので input_tokens だけ見ると15になる、というカラクリです。

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3. コストの内訳

種別	トークン数	単価（Sonnet）	小計
Cache write	165,731	$3.75/M	$0.621
Output	17,264	$15.00/M	$0.259
Cache read	104,065	$0.30/M	$0.031
Input（新規）	15	$3.00/M	$0.000
合計			$1.05

全体の約60%がCache writeです。

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4. KVキャッシュの仕組み

Cache write / Cache readはRAGとは別物です。よく混同されるので整理します。

RAG（検索拡張生成）

文書 → チャンク分割 → 質問に近い部分だけ検索 → その部分だけ送信

必要な部分だけ選んで送る。送る量が少ない。

Prompt Caching（KVキャッシュ）

初回: 文書を全部送る → 計算結果（KV値）をサーバーに保存
2回目: 同じ文書を全部送る → 保存した計算結果を再利用

全部送るが、計算を使い回す。

料金が安い理由はシンプルで、Cache readはGPUの計算をほぼスキップできるからです。

通常input  → テキストを受け取り → GPUでAttention計算 → 回答生成（高い）
Cache read → テキストを受け取り → 計算済みKV値を読むだけ → 回答生成（安い）
Cache write → 計算 + 保存 → やや高い（$3.75/M、通常の1.25倍）

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5. 各社のKVキャッシュ対応

主要プロバイダーは全社対応していますが、実装が異なります。

会社	操作	Cache read割引
Anthropic	cache_control を明示指定	約1/10（90%引き）
OpenAI	自動（指定不要）	約1/2（50%引き）
Google Gemini	APIで明示指定	別料金体系

OpenCodeなどOSSエージェント＋オープンソースモデルの場合、セッション中はGPUメモリ上にKVキャッシュが存在しますが、セッションをまたいで保存・再利用する仕組みはありません。

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6. Cache writeが高い本当の理由

「Haikuに切り替えればCache writeが安くなるのでは」と試してみました。確かに少し下がりましたが、期待ほどではありませんでした。

理由は、Cache writeの165,731トークンの大半がClaude Code自体の内部コンテキスト（ツール一覧・システムプロンプト等）だからです。

1回の呼び出しで発生するもの
├── Claude Code の内部コンテキスト（~30,000 tokens）← モデルを変えても変わらない
└── 実際のプロンプト（文書テキスト）← こっちはHaikuで安くなる

Claude CodeのオーバーヘッドはHaikuにしても消えません。根本的に削るにはAnthropicのPython SDKを直接呼ぶ方法に切り替えるしかありません。

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7. Max Planユーザーへの結論

ここが今日一番重要な発見です。

claude -p（CLIコマンド）はClaude Codeを通じた呼び出しなので、Max Planの範囲内で動きます。今回計測した$1.05は「APIで使ったら幾らになるか」という参考値であり、実際には課金されていません。

一方、Anthropic Python SDKに切り替えると、トークンごとに実際に課金されます。

Max Plan ユーザーの比較
├── claude -p（CLI）→ Max Planの枠内 → 実質無料
└── Anthropic SDK  → トークン課金  → 1分析あたり$1.05

Claude CodeのCLI（claude -p）は、Max Planユーザーにとって最もコスパの高い選択肢です。

有価証券報告書1件を読む＝$1.05相当の計算資源を使っているわけですが、Max Planの月額料金に含まれています。Sonnetのフル品質で使い倒すのが正解です。

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まとめ

発見	内容
計測方法	--output-format json でトークン内訳が取れる
inputが少ない理由	キャッシュ経由の分は cache_read / cache_write に計上される
コストの主因	Cache write（Claude Code内部コンテキスト）が約60%
Haiku切り替えの効果	限定的（CLIオーバーヘッドが支配的）
Max Plan ユーザーの結論	CLIのまま使うのが最適。SDKに切り替えると逆に課金される

オーナーは納得してくれるかどうかわかりませんが、有価証券報告書1件を読むのに$1.05相当の計算資源を使っているという事実は変わりません。ただそれがMax Planの月額に含まれているなら、使わない理由はないと思います。

本記事はClaude（Claude Code）との実作業ログをもとに2026年6月25日時点の情報で作成。料金・機能は変更される場合があります。