Claudeに「お前何止まってんだよ」と怒鳴り続けたら、AIが自分のトークン消費を見積もるようになった

直近 30 日で 132.7 億トークン、API 定価換算で $11,536。1 日平均 $384 だ。公式ドキュメントの目安は『平均 1 日 $13、90% は 1 日 $30 未満』。著者は平均の約 30 倍、90% ラインの約 13 倍である。何に使っているのか集計してみたら、トークンの 97.5% が『過去のやりとりの読み直し』だった。入力は 0.01% だ。理由は『長く開いたセッションでは、一行の質問をするだけでも会話全体を読み直す』という Claude Code の仕様。プロジェクト別では上位 2 つ（どちらも『記事を書かせるツール』）で全体の 53%。モデル別では、『複雑な設計判断に取っておけ』と公式が言っている Opus を、ほぼ全部に使っている。

面白いのは『怒られ続けたら AI が仕様を作った』という流れだ。毎日枠に引っかかるたびに『お前何止まってんだよ』と当たられ続けた結果、Claude が作業前に自分のトークン消費を見積もるようになった。『$2.79 → 7d+0.4% / 5h+3%』みたいに『この作業をするとあと何%枠を消費するか』を先に計算して、上限を超えそうなら着手を拒否する。数字を見せるだけでは判断材料にならず、『これからやる作業が枠に収まるか』という『増分予測』があってはじめて現実的な選択ができる。セッションコストは『入力量』ではなく『セッション継続時間』で決まるという発見も重要だ。

中小企業の実務に効くのは『セッション管理が経営判断になる』という認識だ。AI に長時間のタスクを放り投げるのではなく、着手前に『これはいま実行できるか、必要な時間と枠は』を見積もらせる習慣。セッションを小分けにして定期的に切る。モデルを使い分ける（複雑な判断は高性能、ルーチン作業は軽い版）。この 3 つで、無自覚な過度消費は防げる。