Claude Code の請求の8割は「居座り続けた出力」だった

Claude Codeの請求額の8割を占めるcache_readの正体を解明するため、ローカルで動作するツール「nenpi」が開発された。このツールは、Claude Codeが毎ターン文脈を丸ごと読み直す際の課金の内訳を可視化し、コスト削減に貢献する可能性を示す。AIの利用コストを理解し最適化する重要性を提示している。

• Claude Codeの利用料金の大部分（60〜80%）は、セッション中の過去のやり取りを毎回読み込む「滞在コスト（cache_read）」であったことが判明した。
• 筆者が開発した「nenpi（燃費）」ツールにより、この滞在コストの内訳と、どの出力がコストを押し上げているかを特定できるようになった。
• 滞在コストは「投入トークン数 × それ以降のターン数」で計算され、ツールの出力が後続のターンで繰り返し課金される仕組みが明らかになった。
• Claude CodeのAPI応答が複数行に分割され、同じusageオブジェクトが各行に付与されるため、単純集計では課金が過剰に計算される（+82%）問題が指摘された。
• 「nenpi」ツールは、大きなファイルの全文読み込みを先頭部分に限定する、長文の文脈を毎回読み直すコストを提示するなどのフック機能を提供し、コスト削減に貢献する。