トークン最適化

Claude Code を使い続けると、トークン消費が積み重なってコストが気になってくる。X（旧 Twitter）ユーザーの @xiaoying_eth が、トークン消費を最大90%削減できる10のGitHubリポジトリをまとめて紹介している。本記事では出力フィルタリング・シンボル単位参照・プロンプト制御・MCP サーバーという4アプローチで各ツールを分類し、導入しやすいものから解説する。 1. RTK (Rust Token Killer) リポジトリ: rtk-ai/rtk コンテキストに流れ込む前にターミナル出力をフィルタリングするツール。よく使う開発コマンド（cargo build、npm test など）の冗長な出力を削減することで、60〜90% のトークン削減を実現する。Rust 製のため高速で、Claude Code の実際のコーディングセッションでの効果が大きい。 詳細は「RTK（Rust Token Killer）で Claude Code のトークン使用量を60〜90%削減する」を参照。 2. Context Mode リポジトリ: mksglu/context-mode Playwright や GitHub のツール出力を SQLite に転送し、クリーンな要約のみを Claude に送信するアプローチ。生のツール出力をそのままコンテキストに流さないことで 98% の削減を達成している。ブラウザ自動化や CI/CD 連携を多用するワークフローに特に有効。 3. code-review-graph リポジトリ: tirth8205/code-review-graph Tree-sitter を使ってローカルでコードリポジトリをナレッジグラフに変換するツール。ファイル全体を渡す代わりにグラフ構造で必要な情報だけを抽出するため、大型モノリポでは 49倍 のトークン削減が可能。コードレビューや依存関係の調査に向いている。 4. Token Savior リポジトリ: Mibayy/token-savior MCP サーバーとして動作し、ファイル全体ではなくシンボル単位（関数・クラス・変数）でコードを参照するツール。コードナビゲーション操作で 97% のトークン削減を達成。外部依存がゼロなので導入しやすい。 5. Caveman Claude リポジトリ: JuliusBrussee/caveman “原始人の口調” で Claude に話させることで出力トークンを削減するユニークなアプローチ。技術的な正確性は維持しつつ、出力を 65〜75% 削減できる。プロンプトエンジニアリングによる出力スタイルの制御という発想が面白い。 詳細は「Claude を「原始人」口調にするとトークンが 80% 減る話」を参照。 ...

概要 thedotmack/claude-mem は Claude Code にセッションをまたいだ記憶を持たせる MCP（Model Context Protocol）ベースのオープンソースプラグイン。公開から48時間で46,000スターを獲得し、「トークン消費95%削減」「コンテキスト上限に到達しない」「前回の続きから再開できる」という特徴が開発者の注目を集めた。 主な特徴 特徴 内容 トークン削減 セッションあたり約95% ストレージ ローカル SQLite + Chroma インストール npx claude-mem install（1コマンド） ライセンス オープンソース・完全無料 3層検索フロー 関連する記憶を効率よく取り出すために、以下の段階的なフィルタリングを採用する: キーワード検索 (search) — テキストマッチで候補を絞り込む タイムライン確認 (timeline) — 時系列で文脈を絞り込む 詳細取得 (get_observations) — 必要な記憶だけを取得する 先に絞り込んでから詳細取得することで不要なトークン消費を防ぐ。この仕組みが「95%削減」の源泉。 記憶の保存と圧縮 Claude Code のセッション中の操作を自動キャプチャ AI を使って記憶を圧縮・要約（Claude Agent SDK を使用） ローカルの SQLite データベースに永続化 Chroma によるベクトル埋め込み検索で意味的に類似した記憶を検索 インストール 1 npx claude-mem install 特別な API キーや外部サービスの登録は不要。完全ローカルで動作する。 MemPalace との比較 観点 claude-mem MemPalace 対象 Claude Code 専用 複数 AI ツール対応 インストール 1コマンド Python セットアップ 公表スコア トークン95%削減 LongMemEval 96.6%（論争あり） アーキテクチャ 3層検索 宮殿構造（Wing/Hall/Room） 関連ページ MemPalace — 別アプローチの AI メモリシステム エージェントメモリのロックイン — メモリ管理の設計上の課題 Claude Code — claude-mem の動作環境 MCP — プラグインの接続プロトコル

Claude Code を使い続けると、トークン消費が思いのほか速く、使用制限に達してしまうことがある。その主な原因のひとつが、ターミナルコマンドの出力だ。git status や npm install が吐き出すプログレスバー・警告・ログといったノイズが、そのままコンテキストに流れ込んでいる。 この問題を解決するツールが RTK（Rust Token Killer） だ。 RTK とは RTK は Claude Code とターミナルの間に挟む「CLI プロキシ」ツール。Rust 製の単一バイナリで、依存関係ゼロのオープンソースプロジェクトだ。 GitHub: rtk-ai/rtk 公式サイト: https://www.rtk-ai.app/ コマンドを透過的にラップして出力をフィルタリングし、LLM のコンテキストに送る情報量を大幅に削減する。実測で 60〜90% のトークン削減、1,000 万トークン以上の削減（89% 削減）を達成した事例も報告されている。 4 つの最適化戦略 RTK は以下の戦略でターミナル出力を圧縮する: 戦略 内容 スマートフィルタリング ANSI エスケープコード、スピナー、プログレスバーを除去 グルーピング 関連する出力をまとめて集約 重複除去 繰り返しパターンを排除 トランケーション エラーは保持しつつ、冗長な成功出力を切り詰め オーバーヘッドは 1 コマンドあたり 10ms 未満で、100 以上の開発コマンドに対応している。 セットアップ 1 rtk init -g -g フラグでグローバルインストール。Claude Code / GitHub Copilot との統合も自動で設定される。 インストール後、RTK はコマンドを透過的に書き換える。たとえば git status は内部で rtk git status として実行され、Claude には圧縮済みの出力が渡される。ユーザーが意識する必要はない。 ...

Claude Code を使っていて「なんかコストかかるな…」と思ったことはないでしょうか。以前、デフォルト設定のまま使い続けると推定 2 億 6,400 万トークンもの無駄が発生するという事例が話題になりました。 その後 Claude Code 自体が大幅に改善されましたが、トークン消費を意識した使い方は今でも重要です。本記事では、現在のバージョン（2026年4月時点）で有効な最適化ポイントを整理します。 ツール検索の遅延ロード（Deferred Tools） 以前の Claude Code では、すべてのツール定義がセッション開始時にコンテキストに読み込まれ、大量のトークンを消費していました。ENABLE_TOOL_SEARCH を明示設定することで改善できるという報告もありました。 現在のバージョンでは、この問題はビルトインで解決されています。 ツール定義は「遅延ロード（Deferred Tools）」方式に変わり、ツール名だけがコンテキストに載り、実際のスキーマは必要になった時点で初めてロードされます。ENABLE_TOOL_SEARCH を手動で設定する必要はありません。 プロンプトキャッシュの 5 分 TTL — 今も最大の落とし穴 Claude のプロンプトキャッシュは 5 分で期限切れになる。これは現在も変わっておらず、トークンコストに最も影響する要素だ。 5 分休憩しただけで、会話全体が再処理され、コストが 10 倍以上に跳ね上がることがある。 つまり: 長時間セッションの途中で離席する ちょっと休憩してから作業再開する 別の作業をしてから Claude Code に戻ってくる といった行動がすべて、想定外のコスト増につながる。「休憩明けの最初のメッセージが一番高い」というのは、このキャッシュ再処理が原因だ。 キャッシュを意識した作業フロー 5 分以内に次の操作を行う — キャッシュが維持される 長い離席の前にセッションを終了する — 戻ってきたら /resume で再開した方が、コンテキストが圧縮されて効率的 タスクの区切りで /compact を実行する — 手動でコンテキストを圧縮し、次のキャッシュミス時のコストを下げる コンテキスト自動圧縮を活かす Claude Code はコンテキストウィンドウの上限に近づくと、過去の会話を自動的に圧縮する。この仕組みのおかげで、長時間セッションでも会話が途切れることはない。 ただし、圧縮時にはトークンが消費される。不要にコンテキストを膨らませないことが、結果的にコスト削減になる。 コンテキストを膨らませない工夫 やりがちなこと 改善策 大きなファイルを全行読む 必要な範囲だけ offset / limit 指定で読む ビルドログをそのまま流す エラー時だけ出力を確認する 試行錯誤を同一セッションで続ける 方針が変わったら新しいセッションで仕切り直す CLAUDE.md に大量の指示を詰め込む 必要最小限に保つ（毎ターンのコンテキストに載る） 現在のビルトイン最適化機能 2026年4月時点で Claude Code に組み込まれている主なトークン最適化機能: ...