LLM推論2本の記事が同じ件を報じた初出 7/24 12:00
Claude CodeのInput Tokenが増える原因を、利用ログから調べてみた
https://zenn.dev/topics/ai/feed2026/7/24
AI要約
Claude Code でInput Tokenが大量消費される原因を、利用ログから調査。プロンプトの長さではなく、別の要因で消費量が増加することを発見し、効果的な対策とログ集計方法を紹介している。
AI要点
- Claude CodeにおけるInput Tokenの大部分(94.5%)は、セッション内の既存コンテキストを再利用する`cache_read_input_tokens`が占めていました。
- 長時間の同一セッション継続は、コンテキスト情報が膨大になりInput Token消費量を指数関数的に増加させる原因となります。
- セッションを目的ごとに区切ること、大きな出力をそのまま読み込ませないこと、CLAUDE.mdを情報集約にしないことがToken削減に効果的です。
- タスク完了時や話題変更時に`/clear`コマンドでセッションを区切ること、` /compact`で必要な情報のみ圧縮することがToken削減に有効です。
なぜ重要か
Claude CodeのInput Token消費の大部分がキャッシュ再利用によるものであることを実証し、セッション管理と情報取捨選択の重要性を具体的に示すことで、LLM利用コストの最適化に貢献します。