Claude Code のトークン使用量を実測したら1ターン23万 ― 節約に効いたのは「セッションを切る」だった

Claude Codeのトークン使用量を3日間実測したところ、1ターンあたり約23万トークンを読み直していたという報告だ。17時間のセッションで469ターン、キャッシュ読み出しは約1億860万トークンに達した。同じ期間に専門の作業を別のエージェントに投げた場合と比べると、本体で直接やるより大幅に安かったことも示されている。一方で、監視ジョブが止まっていたのに57分間誰も気づかなかった事故や、古い記録を信じて誤った結論に至った例も挙げられている。

AIの鬼が面白いと感じるのは、この報告が「AIを増やすと高い」という直感を、実測でひっくり返している点だ。筆者自身が、比べる対象を取り違えていたと認めている。問いは「任せるのと自分でやるのはどちらが安いか」だったのに、測ったのは「AとB、どちらが安いか」だった。ここは多くの現場で起きる失敗の典型で、数字は正確でも問いに答えていないのである。さらに本音として刺さるのは、律速は生成ではなく検証だという結論だ。AIはどんどん作れる。しかし作ったものが正しいかを確かめる速度は人間側に残っている。作る速さに目を奪われていると、確かめる側が詰まったまま仕事だけが積み上がっていく。

中小企業の実務に置き換えると、AIを使うときの課金は、ツールの月額よりも「長く回し続けた会話や作業」に隠れていることが多い。まず、AIとのやりとりを一つの話題で延々と続けていないかを見直し、区切りごとに新しく始めるだけでも効果が出る可能性がある。また、AIに任せた作業の結果は、人が確かめる手順を先に決めておくことが要る。明日の一言は、「AIのコストは作らせる回数ではなく、確かめる手間と会話の長さに潜んでいる」。