Claude Code の利用ログを4か月分集計したら、API換算で302万円だった

Claude Code や Codex のような AI コーディングツールを、定額プランで使っている人は多いと思います。
私はClaude Code の Max プランで使っています。

サブスクリプションなので、普段使っているだけでは使った量が見えません。
先月どれくらい使ったのか、すぐに答えられるでしょうか。
API を従量で使っている場合も、請求額は見えても内訳までは見ていないのではないでしょうか。

使えば使うほど追加料金が発生する API 利用とは違い、Max プランでは毎月の支払額が固定されています。そのため、自分がどれくらいの量を使っているのか、API 料金に換算するといくらになるのかは、普段あまり意識することがありません。

そこで気になったので、Claude Code の利用ログをすべて SQLite に取り込み、Anthropic API の公式単価をもとに利用額を換算するツールを作ってみました。

対象期間は、4月下旬から8月中旬までです。

その期間の利用ログを集計して、API 料金として計算してみた結果、

約302万円でした。

もちろん、Max プランで実際に302万円を支払ったわけではありません。あくまで、同じ利用量を API の公式単価で利用した場合に、どれくらいの金額になるのかを換算した結果です。

とはいえ、自分でもここまで使っているとは思っていなかったので、数字を見たときはかなり驚きました。

ただ、それ以上に驚いたのは内訳のほうでした。
節約になると思ってやっていたことが、金額にはほとんど影響していなかったからです。
この記事では、73,548ターン分の実データをもとに、その内訳を公開します。

この302万円は、実際より少ない

金額の中身に入る前に、期間の話をさせてください。
ここを曖昧にしたまま数字を出すと、以降の定義がおかしくなるためです。

集計に使ったのは、4月24日から8月17日までの 73,548ターンです。期間としては4か月弱になります。
ここで課金対象になっているトークンは、すべて実際に流れたものです。

ただし、この4か月分が丸ごと残っているわけではありませんでした。
終了日で見ると、6月23日より前に終わった会話は1本も残っていないのです。

Claude Code の会話履歴は、cleanupPeriodDays で指定した日数を過ぎると削除されます。このとき、判定に使われるのは「最後に書き込まれた日」です。
つまり、何度も再開された会話は古いターンごと生き残り、同じ時期に始まって短く終わった会話は丸ごと消えます。

念のため、ディスク上のファイルも直接調べてみました。
7月より古い更新日時のファイルが143件あり、その全部が「7月まで続いた会話」の一部でした。

4月や5月の金額が小さく見えるのは、使っていなかったからではありませんでした。記録のほうが消えていたわけです。
つまり302万円は、4か月間に使った総額ではなく、そのうち記録が残っている分の金額になります。実際に使った額は、これより多いことになります。

期間を揃えて比べる場合は、記録が揃っている6月23日以降の56日間で 247万円になります。
なお、為替は 1 USD = 159円で計算しています。
以下の数字はすべて Claude Code のものです。キャッシュの課金体系はツールによって違うので、比率がそのまま当てはまるわけではありません。

金額の3分の2は、同じ話を読み直すことに消えていた

ここが、今回いちばん意外だった部分です。
トークンを種別ごとに分けると、次のようになりました。

入力トークン、つまり自分が打ち込んだ指示は、全体のわずか 0.03% でした。
金額にすると $40、日本円で6,400円ほどです。
302万円のうち、6,400円。

指示を簡潔に書く習慣は、読みやすさの意味では正しいと思います。ただ、金額を下げる手段としてはほぼ意味がありませんでした。

代わりに金額の3分の2を占めていたのが、キャッシュの読み出しです。量では 97.3%、金額でも 66.5% になります。
キャッシュ読み出しの単価は、入力トークンの10分の1に設定されています。それでも最大の費目になる理由は、流れる量が 255倍 あるという一点に尽きます。
単価の安さは、桁が違えば簡単に逆転してしまうわけです。

出力トークンは、逆の形をしていました。量では 0.4% しかないのに、金額では 13.1% を占めています。
長い文章を書かせることは、量ではなく単価で効いてくるということになります。

つまり課金されているのは「何を書いたか」ではなく、毎回どれだけ読み直させているかでした。
指示を短くしても効かないのは当然で、減らすべき対象がそもそも違います。

高くつくのは、長く続いた会話だけだった

では、そのコンテキストはどこで膨らむのでしょうか。
まず1ターンあたりの金額を見ると、中央値は $0.1217、日本円にして19円ほどでした。90パーセンタイルでも $0.374 なので、1回あたりの単価そのものは安定しています。

偏っていたのは、会話側でした。
436本の会話のうち、コストの66%は上位6.7%（29本）が使っていました。
逆に、20ターン以下で終わった会話は全体の3分の1ありますが、金額では合計 1.0% にしかなりません。

試しに開いて数往復で閉じた会話は、ほぼタダに近いということです。金額を作っているのは、長く続いた会話だけでした。
その理由は、会話の中の位置ごとに分けると見えてきます。

2.6倍になっていました。毎回読み直されるコンテキストが、8.3倍に膨らんでいます。
同じ質問をしても、長く続いた会話の中で聞くというだけで、数倍払っていることになります。

ただし、この数字の扱いには注意が必要です。
1000ターンを超えた会話は15本しかありません。会話ごとの比率も1.7倍から27.1倍まで散らばっていて、中央値は8.4倍でした。
とはいえ、最も長い1本を除いても傾向は変わらなかったので、外れ値が作った数字ではないと考えています。

では、実際に何をすれば減るのか。ここからは運用の話になります。

読み直させる量を減らす3つの運用

1. 会話を切る（/clear）

いちばん効くのがこれでした。
新しい会話を始めると、読み直されるコンテキストがゼロから積み上がります。実際、最初の10ターンの1ターンあたりは $0.1232、1000ターンを超えた会話では $0.3157 でした。

タスクが変わったら切る。それだけで単価が元に戻ります。
もったいなく感じますが、前の会話の文脈が本当に必要な場面は思ったより少ない、というのが4か月やってみた実感です。

2. 途中で圧縮する（/compact）

とはいえ、切りたくない場面もあります。長い調査や、前提が積み上がっている作業です。
そういうときは /compact で会話を要約して畳みます。読み直される量そのものが減るので、以降のターンが軽くなります。

ただし注意点があります。圧縮の処理自体にもトークンを使うので、数ターンごとに叩くようなものではありません。区切りがついたところで1回、が現実的です。

3. 前提を CLAUDE.md に逃がす

会話を切りたくない最大の理由は、また一から説明するのが面倒だからです。
プロジェクトの前提、コーディング規約、使っているツール、やってほしくないこと。こうした毎回同じ説明は CLAUDE.md に書いておけば、新しい会話でも最初から共有されます。

つまり CLAUDE.md は、会話を気軽に切れるようにするための装置でもあります。

こちらにも注意点があります。CLAUDE.md は毎ターン読まれるので、長く書くほど全ターンのコストが上がります。一度書いたら効くものではなく、毎回払うものだと思って短く保つほうが、結果的に安くなります。

節約の対象は、自分が打ち込む文字数ではありません。会話をどこで切るかです。

どのモデルに払っていたのか

参考までに、モデル別の内訳です。

ほぼ Opus 系で回していて、Sonnet と Haiku は合計で 0.1% しかありませんでした。
なお、最も高かった会話1本は 10,877ターンで $3,335 あり、これ1本で全期間の 17.5% を占めています。

集計ツールが、総額の33%を見落としていた

ここまでの数字を出す途中で、集計に使っていたツール側のバグが2件見つかりました。既存の OSS をフォークして、自分用に手を入れて使っているものです。記事の信頼性に関わる部分なので、こちらも書いておきます。

1つ目は、単価表にないモデルを黙って0円として計上していたことです。
これはローカルで動かしているモデルを Sonnet の単価で課金しないための仕様なのですが、副作用がありました。

新しく出た Anthropic のモデルは、ローカルのモデルと区別がつかないのです。

実際、Fable 5 の 15,784ターン、42億トークンが $0.00 と表示されていました。本当は $6,272.75 あり、全ターンの21%、総額の33%にあたります。
警告も出ず、合計だけが静かに下がっていました。

2つ目は、部分一致で単価を引き当てる処理です。Sonnet 5 が旧世代の単価に解決されていて、実際より50%高い金額を出していました。
金額への影響は小さいのですが、間違いがエラーではなく「それらしい数字」として出てくるぶん、こちらのほうが厄介だと感じています。

「いくらかかったか」を答えるためのツールが、33%ずれた数字を出していたわけです。この2件の詳細は、別の記事に書く予定です。

302万円は、正確には302万円ではない

もう1点、正直に書いておきたいことがあります。
この金額には、どうやっても消せない幅があります。

キャッシュの書き込みには、有効期間が5分のものと1時間のものがあり、それぞれ単価が違います。しかしログにはトークン数しか残らないため、どちらだったのかを判別できません。
全部が5分だったと仮定すると302万円、全部が1時間だったと仮定すると339万円になります。

実際には混ざっているはずなので、真の値はこの間のどこかにあります。
ログを見るかぎり、これ以上は詰められませんでした。

まとめ

4か月弱で API 換算302万円、73,548ターン、436会話、33プロジェクト（記録が揃う56日間だけなら247万円）
指示を短く書いても金額はほぼ変わらない（入力トークンは金額の0.2%）
金額の3分の2はキャッシュの読み出しで、削るべきはコンテキストの量
コストの66%は上位6.7%の会話が使っている
1000ターン目以降の1ターンは、最初の10ターンの2.6倍かかる

Max プランを使っているかぎり、この金額を実際に払うわけではありません。
それでも、どこに負荷が寄っているかが分かると、会話の切り方が変わってきます。
会話を切る、途中で圧縮する、前提を設定ファイルに逃がす。この3つは Claude Code に限った話ではありません。毎回コンテキストを読み直す仕組みである以上、どのツールでも効く方向は同じです。

もっとも、この金額は自分の使い方の結果でもあります。会話を切らずに続けたり、同じ説明を何度もやり直したりした場面は思い当たります。
上手く使えていれば、同じ成果をもっと少ない金額で出せたはずです。今回の数字は、その反省を含んだものとして見ています。
今後は、どこで会話を切るかを意識しながら使っていきます。
集計に使ったスクリプトとプロジェクト別の内訳については、別途公開する予定です。