Anthropic API のトークン最適化によるコスト削減手法

ChatGPTのDeep Research（AI）での出力結果をそのまま掲載しています。ChatGPTのDeep Researchはハルシネーション（誤った情報の生成）が少なくなるよう調整されていますが、あくまで参考程度に読んでください。当記事は検索エンジンに登録していないため、このブログ内限定の記事です。

開発者のユキは、自社のチャットボットにAnthropic社のAIモデル「Claude（クロード）」のAPIを利用しています。ところが、月末になるとAPI利用料金が予想以上に高額になり、プロジェクト予算を圧迫していました。ユキは頭を抱え、「トークン最適化でコスト削減できるらしいけど、具体的に何をすればいいの？」と悩んでいます。そこで先輩エンジニアのヒロが登場し、対話を通じてトークン最適化によるコスト削減手法を分かりやすく教えてくれることになりました。

この記事では、ユキとヒロの会話を物語形式で追いながら、Anthropic APIのトークン最適化について初心者にも理解できるよう解説します。具体的なコスト削減のテクニックや、実際の事例、最新動向、そしてすぐに実践できるガイドラインまで幅広くカバーします。それでは、ユキとヒロの対話を通して学んでいきましょう。

Anthropic APIのトークン最適化の概要

ユキ「ヒロ先輩、まず“トークン最適化”って一体何ですか？APIの料金が高くて困ってるんですが…」

ヒロ「いい質問だね。トークンというのは、AIが文章を処理する最小単位のことだよ。文章を細かく区切った単語や文字の断片みたいなものだね。Claudeなどの大規模言語モデル（LLM）は、このトークンの列を入力として受け取り、トークン単位で出力を生成するんだ。そしてAnthropicのAPI料金は、この処理したトークンの数に比例して課金される仕組みなんだよ。」

ユキ「なるほど…。つまり入力したテキストやモデルからの回答が長ければ長いほど、トークン数が増えて料金も高くなるんですね。」

ヒロ「その通り。Anthropic APIではペイ・アズ・ユー・ゴー（従量課金）のモデルで、入力と出力のトークン数に応じて料金が発生する (Anthropic Claude API: A Practical Guide)。しかもモデルによって単価が違うんだ。たとえば高性能モデルの一つClaude 3.5 Sonnetの場合、100万トークンあたり入力は3ドル、出力は15ドルという料金体系になっている (Anthropic Claude API: A Practical Guide)。一方で、より軽量なClaude 3 Haikuというモデルなら入力100万トークンあたり0.25ドル、出力は1.25ドルと大幅に安い (Anthropic Claude API: A Practical Guide)。このように出力トークンの方が入力より単価が高め（約5倍）に設定されているのがポイントだね。」

ユキ「出力トークンの方が高いんですね…。それは知りませんでした。」

ヒロ「OpenAIのモデルなんかもそうだけど、出力の生成にはより大きな計算コストがかかるから、そのぶん料金も高めなんだ (Anthropic Dominates OpenAI: A Side-by-Side Comparison of Claude 3.5 Sonnet and GPT-4o | In Plain English)。だから無駄に長い回答を出させてしまうとコストが一気に増えてしまう。逆に言えば、必要な分だけ簡潔に答えを生成させることがトークン最適化の基本なんだ。

ユキ「トークン最適化って、要するにトークンの無駄遣いを減らして効率よくモデルを使うことなんですね。」

ヒロ「そのとおり！例えば同じ質問に対しても、プロンプト（AIへの入力文）の書き方次第でモデルが処理するトークン数は変わる。無駄な情報を省いたり、モデルの返答を短くしたりすれば、その分処理トークン数が減ってコスト削減につながるよ。AnthropicのClaudeは最大で20万トークンもの巨大な文脈（コンテキスト）も扱えるけど (Anthropic Claude API: A Practical Guide)、何も考えずにたくさん詰め込めば膨大なトークン料金が発生しかねない。だから「少ないトークンで目的を達成するにはどうするか」を工夫するのがトークン最適化の目的なんだ。」

ユキ「なるほど…。大きなコンテキストウィンドウは魅力的だけど、使い方を間違えるとお財布には優しくないんですね。」

ヒロ「そういうこと。じゃあ具体的にどうすればトークンを節約できるのか、次のセクションで一緒に見ていこうか。」

具体的なコスト削減手法

ヒロはユキに、Anthropic APIでトークン使用量を削減しコストを下げるための具体的なテクニックをいくつか紹介します。ここからは二人の対話を交えながら、そのベストプラクティスを詳しく見ていきましょう。

プロンプトを短く明確にする

ユキ「まず何から手を付ければいいでしょう？プロンプトの書き方ですか？」

ヒロ「そうだね。一番基本的なのはプロンプト（入力メッセージ）を最適化すること。ポイントは『簡潔かつ明確』にだよ (Claude Output Token Limit Explained | Restackio)。つい丁寧に長々と説明を書きたくなるけど、余計な前置きや関係ない詳細は削ってみよう。」

ユキ「確かに私は念入りに説明しすぎてたかも…。例えばユーザーの設定とかを毎回全部プロンプトに書いてました。」

ヒロ「その典型だね。毎回同じ説明を入れると、そのたびに同じトークン分コストを払うことになる。もし毎回共通の前提があるなら、それを一度だけ説明して記憶させる工夫をするといい。AnthropicのClaudeは長い指示も一度与えればある程度覚えてくれるから、毎回くどくど繰り返す必要はないんだ。どうしても必要なら、後で話すプロンプトキャッシュを使う手もあるよ。」

ユキ「わかりました。できるだけシンプルなプロンプトを心掛けます。他に注意点はありますか？」

ヒロ「そうだね、余計な改行やスペース、定型文なんかも削れるなら削った方がいい。例えばRedditの開発者コミュニティでも『プロンプト中の不要な改行を減らすだけでもトークン節約になる』ってアドバイスがあったくらいだ (How do you reduce your LLM costs? : r/SaaS)。あと、日本語だと敬語や丁寧表現で文字数が増えがちだけど、AIにはそこは重要じゃないから省略しちゃっていい。」

ユキ「プロンプト中のマナーは気にしなくていいんですね。確かに改行や丁寧な言い回しはトークンの無駄か…。」

ヒロ「その通り。例えば『どうかお願いいたします』なんて書かなくても、モデルの動作には影響ないからね。それよりも『何をしてほしいか』をはっきり書いてあげる方が大事。シンプルな言葉で短く伝えることがトークン削減にもつながるし、AIの誤解防止にも効果的だよ (Claude Output Token Limit Explained | Restackio)。」

出力を必要最低限に制御する

ユキ「入力を短くする以外に、出力側で気を付けることはありますか？Claudeが饒舌すぎて、求めていないことまで長文で返してくることがあるんです。」

ヒロ「あるある。Claudeは優秀だけど、放っておくと非常に丁寧で詳細な回答を返してくる傾向があるね。それが嬉しい場合もあるけど、コスト面では痛い。そこで出力を制御するテクニックだ。いくつか方法があるよ。

まず回答を簡潔にする指示を出すこと。プロンプトの中で『回答は短く』『箇条書きで答えて』など明示的にお願いしてみよう。Claudeのモデルは指示への従順性（ステアラビリティ）が高まっていて、「短く答えて」と頼めばより短い出力に抑えられるようになっている (Claude Output Token Limit Explained | Restackio)。実際、Claude 3系のモデルはユーザーの出力長の指示にかなり応えてくれるんだ。」

ユキ「なるほど、言われてみれば出力長の指示はあまり活用していませんでした。今度から『3行以内で』とか具体的にお願いしてみます！」

ヒロ「うん、それは効果的だよ。さらに技術的な手段として、APIのパラメータ設定でも出力を抑制できる。Anthropic APIにはmax_tokens（またはmax_tokens_to_sample）というパラメータがあって、モデルが一度の応答で生成する最大トークン数を制限できるんだ (Claude Output Token Limit Explained | Restackio)。例えば最大を100トークンに設定すれば、どんなにClaudeが語りたがっても100トークンで強制的に回答が打ち切られる。」

ユキ「そんな設定があるんですね！それなら誤って長文回答になるのを防げますね。」

ヒロ「そう。必要以上に長い出力を防ぐのにmax_tokens制限は有用だよ (Claude Output Token Limit Explained | Restackio)。ただし注意点もあって、max_tokensを小さくしすぎると回答が不完全で終わってしまう恐れもある。だから実際に何度か実験して、ちょうどいい長さに設定するといいだろうね。加えて、OpenAIのGPT系には出力長を予測して事前に与える“Predicted Output”なんて仕組みもあるけど、Claudeには今のところないから、自分で長さは管理する必要があるね。」

ユキ「わかりました。じゃあ、出力については**『簡潔に』と指示する』『上限トークン数を設定する』の二本立てで、必要最低限の量に抑えるようにします！」

プロンプトキャッシュの活用

ユキ「次はプロンプトキャッシュ…ってさっき言ってた機能ですね。それを使うと本当にコストが90%も削減できるんですか？」

ヒロ「うん、Anthropicが公式にそう謳っている (Anthropic's New Prompt Caching Feature Can Cut Costs Up To 90%)くらいだから効果は大きいはずだよ。プロンプトキャッシュというのは、一言で言えば『使い回しできる文脈を一時保存しておく仕組み』だ。例えば長い説明文や設定を一度キャッシュ（保存）しておけば、次から同じ内容をAPIに送らずに済む。モデル側で『ああ、前にも送られてきたあの長い前置きね？じゃあ今回は省略して良いね』と判断してくれるイメージかな。」

ユキ「そんなことができるんですか！具体的にはどう実装するんでしょう？」

ヒロ「AnthropicのAPIでは、リクエストにキャッシュ用のマーカー（ブレークポイント）を指定できるようになっていてね。その位置より前のプロンプト部分をキャッシュに保存しておいて、次回から同じマーカーを使えばキャッシュからその部分を自動で読んでくれるんだ。開発者は毎回長大な文脈を送る必要がなくなるし、モデル側もキャッシュを参照するだけだから処理が速くコストも激減するわけ (Anthropic's New Prompt Caching Feature Can Cut Costs Up To 90%)。」

ユキ「だから90%ものコスト削減につながるんですね (Anthropic's New Prompt Caching Feature Can Cut Costs Up To 90%)。頻出する長い共通部分を送らなくて済むのは大きい…！」

ヒロ「うん。特に長大なドキュメントやマニュアル、コードベースを扱うようなケースでは効果絶大だよ (Token-saving updates on the Anthropic API \ Anthropic)。例えば何百ページもある社内資料を参照しながらAIと対話するような場合、従来は毎回その資料を丸ごとプロンプトに含めるなんて無理だったけど、キャッシュを使えば最初の一回だけ送ってあとは再利用できる (Anthropic's New Prompt Caching Feature Can Cut Costs Up To 90%)。Anthropicによれば長いプロンプトで最大85%も応答待ち時間を短縮できるというし (Anthropic's New Prompt Caching Feature Can Cut Costs Up To 90%)、リアルタイム性も向上するから一石二鳥だね。」

ユキ「メリットだらけですね！でもキャッシュにも料金はかかるんでしょうか？」

ヒロ「いい指摘だね。キャッシュに保存（ライト）する時と、キャッシュから読み出す時で、少しだけ料金計算が変わる。Anthropicの発表によると、キャッシュへの書き込みは通常の1.25倍料金（25%増し）だけど、キャッシュからの読み出しは通常料金の10%（90%引き）らしい (Anthropic's New Prompt Caching Feature Can Cut Costs Up To 90%)。だから一度キャッシュしてしまえば、以降は10分の1のコストで同じ内容を再利用できる計算だね。」

ユキ「ちゃんと課金体系も公開されているんですね。それなら安心して使えそうです。キャッシュは永遠に残るんですか？」

ヒロ「キャッシュは有効期限が基本5分間とされているよ (Anthropic's New Prompt Caching Feature Can Cut Costs Up To 90%)。ただし再利用されるたびに延長される仕組みだから、頻繁に使う文脈なら事実上長時間キープできる。逆に、しばらく使われないと消えるから、古い情報がいつまでも残って邪魔になることもない。なお、AnthropicのClaude 3.7ではキャッシュ管理が自動化されていて、開発者がいちいち“どのキャッシュを使う”と指定しなくても、Claudeが一番長い過去のキャッシュを自動で使ってくれるらしい (Token-saving updates on the Anthropic API \ Anthropic)。これも最近のアップデートで便利になった点だね。」

ユキ「そんなに便利になってるんですか！知らなかった…早速ドキュメントを読んで試してみます。」

ヒロ「是非やってみて。実際、Anthropicも「まずはキャッシュを使え」と言うくらい効果が高いテクニックだからね (11 Proven Strategies to Reduce Large Language Model (LLM) Costs)。もしAnthropic公式の機能が使えない環境でも、自前で簡易的なキャッシュ（同じ質問が来たら前回の回答を再利用するなど）を実装するだけでも結構違うよ。」

ツール／関数呼び出しの活用

ユキ「他にも新しい機能とかありますか？例えば、モデルに何か計算させたりするのってトークン使いますよね…。」

ヒロ「実は、Anthropic APIには外部のツールや関数をモデルが呼び出せる機能も（ベータ版だけど）登場しているんだ。その名も“トークン効率の良いツール使用 (token-efficient tool use)”機能で、モデルが大量のテキスト出力をする代わりにプログラム的な処理を代行させることができる (Token-saving updates on the Anthropic API \ Anthropic)。これを上手く使うと、出力トークンを最大70%も削減できると報告されているよ (Token-saving updates on the Anthropic API \ Anthropic)。」

ユキ「70%もカットですか！？具体的にはどういう仕組みなんでしょう？」

ヒロ「たとえば、AIに長いリストを作らせたり大量の計算結果を出力させたりすると、普通はそのぶん出力トークンが増えるよね。でもツール呼び出しを使えば、AIは内部で外部関数に処理を投げて、結果だけを取得して簡潔に返すことができる。極端な例を言えば、“AIが電卓を使って計算して結果だけ返す”イメージかな。文章で逐次計算過程を説明させるより、必要な答えだけをアウトプットさせる方がトークンは少なくて済むよね。」

ユキ「なるほど…。確かに人間でも、全部文章で説明されるより結果だけポンともらった方が文字数は少なくて済みますね。」

ヒロ「そう。AnthropicのClaude 3.7では、このツール呼び出しを行う際にトークンを節約する実装が入って、試した開発者は平均して14%程度の出力トークン減少を確認したそうだ (Token-saving updates on the Anthropic API \ Anthropic)。最大で70%というのは理想ケースだけど、それでもケースによっては大きな効果がある。使い方はまだ少し技術的で、APIリクエストのヘッダーに特定のフラグを付けたりする必要があるけど (Token-saving updates on the Anthropic API \ Anthropic)、将来的には一般的な使い方になるかもしれないね。」

ユキ「難しそうですが面白いです…！自前で作った関数をAIに呼ばせるなんて、なんだか未来的ですね。」

ヒロ「現状は上級者向けだけど、構造化データの抽出とか単純作業の自動化なんかにはかなり有用だと思うよ (Token-saving updates on the Anthropic API \ Anthropic)。例えば文章から特定の項目を抜き出してJSON形式で返すような処理は、全部テキストでやらせるよりツール機能でやった方が余計なトークンを消費しないだろうね。ユキのプロジェクトでも、もし繰り返しのパターン処理があるなら検討するといいかも。」

モデルの選択と小型モデルの活用

ユキ「さっき少し料金の話が出ましたけど、モデルを変えるというのも手ですよね？」

ヒロ「その通り。Anthropicは用途に応じていくつかのモデルを提供しているから、自分のニーズに合ったモデルを選ぶことでコストを最適化できるよ (Claude Output Token Limit Explained | Restackio)。例えばユキが使っているClaude 2系（Claude 3.5 Sonnet相当）は確かに高性能だけど、チャットボットの用途によってはより軽量なClaude InstantやClaude 3 Haikuでも十分かもしれない。さっき言ったようにHaikuモデルはトークン単価がSonnetの1/12以下と格安だ (Anthropic Claude API: A Practical Guide)。スピードも速いから、簡単な質問応答やチケット分類などではHaikuが適しているとされている (Claude Output Token Limit Explained | Restackio)よ。」

ユキ「1/12ですか！それは大きい…品質はどれくらい違うんでしょう？」

ヒロ「Haikuは高速・低コストが売りなぶん、やっぱり高度な推論力ではSonnetに及ばないこともある。技術的・専門的に込み入った内容や、創造性の高い文章生成なんかではSonnetやより大きなClaude 3.7モデルが必要になる場合もあるだろう (Claude Output Token Limit Explained | Restackio)。でも雑談や単純なタスクならHaikuやInstant（スピード重視版）で事足りるケースも多いはずだ。必要十分な性能のモデルを選ぶのも立派なコスト最適化だね。」

ユキ「なるほど…。今までは深く考えず常に一番いいモデルを使っていましたが、今後はタスクに応じて使い分けるようにします！」

ヒロ「それがいいね。Anthropicも公式に『ユースケースに合ったモデル選択がトークン使用量最適化の鍵』だと述べている (Claude Output Token Limit Explained | Restackio)。例えば対話の中で、簡単な質問には安価なモデルを使い、難しい質問のときだけ高性能モデルを呼び出す、なんてことも工夫次第で可能かもしれない。少し高度だけど、社内ツールで2種類のモデルを切り替えるような実装をしている例もあるようだよ。」

ファインチューニング（モデルの追加訓練）

ユキ「最後に…ファインチューニングも効果がありますか？自分専用にモデルを訓練し直すって大変そうですが…。」

ヒロ「確かにファインチューニング（追加訓練）はデータ準備や作業コストがかかるから万人向けではないけど、特定の用途では非常に有効な手段だよ。Anthropicも最近になってClaude 3 HaikuモデルのファインチューニングAPIを公開したんだ（Amazon Bedrock上でだけどね） (Fine-tune Claude 3 Haiku in Amazon Bedrock \ Anthropic)。これを使うと、自社のデータを使ってClaudeをカスタマイズできる。モデル自体が賢く用途特化してくれる分、毎回長々と説明する必要が減るんだ。」

ユキ「なるほど、モデルに仕事を覚え込ませてしまうイメージですね。」

ヒロ「そのとおり。例えばAnthropicの実験では、Claude 3 Haikuをファインチューニングして掲示板のコメントをモデレーション（不適切内容の識別）するタスクをやらせたところ、精度が向上しただけでなく1クエリあたりのトークン数が85%も減ったという結果が出ている (Fine-tune Claude 3 Haiku in Amazon Bedrock \ Anthropic)。これはつまり、追加訓練したモデルは余計な説明をしなくてもズバリと回答できるようになったということだね。」

ユキ「85%削減はすごい…！確かに、あらかじめ訓練されていれば逐一説明しなくても察してくれるわけですね。」

ヒロ「そう。さらに小型モデルをファインチューニングすることで大きなモデルを置き換えることも可能になる (Fine-tune Claude 3 Haiku in Amazon Bedrock \ Anthropic)。Anthropicは『Haikuをファインチューニングしてしまえば、高価なSonnetやOpusを使わずに済むケースが増え、結果として高速化と低コスト化につながる』と言っている (Fine-tune Claude 3 Haiku in Amazon Bedrock \ Anthropic)よ。実際、大手通信会社のSK Telecomなんかは自社向けにClaudeをトレーニングしてサポート業務に活用し、顧客満足度を大きく向上させたと報告している (Fine-tune Claude 3 Haiku in Amazon Bedrock \ Anthropic)わけだし、業界でも注目の手法ではあるね。」

ユキ「ファインチューニング、ハードル高そうですが魅力的ですね…。私のプロジェクト規模でもできるかな？」

ヒロ「そうだなあ、Anthropicのファインチューニングは今のところAWS上で行う必要があって少し敷居は高い。ただ、オープンソースの小型モデルで事前に練習してみるのもいいし、将来的にもっと手軽になる可能性もあるから、頭の片隅に入れておくといいよ。無理にとは言わないけど、長期的・大量に同じパターンのプロンプトを投げるような場合は検討の価値がある手法だね。」

ユキ「ありがとうございます！なんとなく対策の全体像が掴めてきました。プロンプトの工夫、出力制御、キャッシュ、ツール機能、モデル選択、ファインチューニング…結構いろいろありますね。」

ヒロ「うん、他にも細かいテクニックはいろいろあるけど、主なところはそんな感じかな。あとは特定の状況に応じてベクトルデータベース＋Embeddingで外部知識を検索して必要部分だけをプロンプトに入れる、とか、要約アルゴリズムで長文を短くしてから与えるとか、高度な方法もある。でも基本は今挙げたもので充分だと思うよ。」

ユキ「盛りだくさんでしたが、とても勉強になりました！」

企業や開発者の具体的事例

ヒロから様々な手法を教わったユキですが、実際にそれらを活用してコスト削減に成功した例が気になるようです。ここでは、企業や開発者がトークン最適化を行った事例をいくつか紹介します。

ユキ「理論は分かってきましたが、現実にどのくらい効果が出るのか想像がつかなくて…。何か実例ってありますか？」

ヒロ「もちろんあるよ。いくつか紹介しよう。

まずAnthropic自身の発表として、さきほど説明したプロンプトキャッシュの効果だ。2024年にAnthropicがこの機能をベータ公開した際、「長いプロンプトで90%のコスト削減」という目玉を打ち出していた (Anthropic's New Prompt Caching Feature Can Cut Costs Up To 90%)。実際、開発者コミュニティでも「Anthropicのキャッシュを使うと、同じプロンプトを何度も呼び出す場合に本当にコストが下がるらしい」という声が上がっていたね (How do you reduce your LLM costs? : r/SaaS)。例えば大量のドキュメントを扱う企業がキャッシュを活用すれば、以前は応答に時間と費用がかかりすぎて難しかったようなケースが、一気に実用的になったんだ。」

ユキ「キャッシュはやっぱりインパクト大なんですね。」

ヒロ「次にファインチューニングの事例を挙げようか。Anthropicのレポートによれば、ある掲示板のモデレーション（内容審査）タスクでClaude 3 Haikuを専用訓練したところ、トークン使用量が85%減少した (Fine-tune Claude 3 Haiku in Amazon Bedrock \ Anthropic)。またSK Telecom（韓国の通信大手）では、このカスタムモデルをカスタマーサポートに組み込んだ結果、顧客対応の指標が向上し、ポジティブなフィードバックが73%増加したとも報告されている (Fine-tune Claude 3 Haiku in Amazon Bedrock \ Anthropic)。つまり精度向上とコスト削減の両方を実現した好例だね。」

ユキ「すごい…。大企業でも積極的に取り入れているんですね。」

ヒロ「あとはスタートアップ企業のROI（投資収益）の話なんかもある。例えばBitoという開発者向けAIツールの会社は、Claudeを使った自動コードレビューエージェントを提供しているんだけど、AIコードレビューに1ドル使うごとに14ドルの価値（ROI）が得られたというデータを公表している (Bito powers agentic AI tools for software development with Claude \ Anthropic)。これは直接“トークン削減”の話ではないけど、裏を返せばClaudeの活用コスト以上に生産性向上の効果が大きかったということ。Bito社もおそらくプロンプト設計やモデル選択をかなり工夫していて、それだけのリターンを引き出したんだと思う。」

ユキ「なるほど、コスト削減も大事ですが、それ以上に価値を生み出せれば投資する意味がありますもんね。」

ヒロ「そういうこと。でもその価値を最大化するためにも、無駄なコストは削る努力をすべきだよね。Bitoの例でも、AnthropicのClaudeを選んだのは大きなコンテキストを活かして開発者の作業時間を節約できるという理由だったし (Bito powers agentic AI tools for software development with Claude \ Anthropic)、Claudeだからこそ実現できた効率化がある。適材適所で上手に使えば、多少コストをかけても十分元が取れるという好例だね。」

ユキ「他の開発者さん達の声としては、Redditで見た『余計な改行を減らせ』とかもそうですが、他に印象的なものってあります？」

ヒロ「そうだね、OpenAIやAnthropicを問わずLLMのコスト対策としては共通する話も多い。例えば「Embedding＋ベクトルデータベースでRAG（検索強化型生成）」という手法を使っているという報告もよく見るよ。RAGを使うと関連する情報だけをピンポイントでプロンプトに含めるから、余計なトークンを大幅に減らせる (How do you make rag without blowing costs? - API) (cost OpenAI usage in RAG retrievel augmented generation Pipeline …)。実際とある開発者はRAGの工夫で50～60%トークン削減できたとMediumで報告していたし、他にもLLMの出力をキャッシュして重複呼び出しを避けるとか、簡単な前処理はコードでやってモデルにはやらせないとか、みんな知恵を絞っているね (How do you reduce your LLM costs? : r/SaaS)。」

ユキ「みんな苦労しながらいろいろ試しているんですね…。私も負けていられない！」

初心者向け実践ガイド：トークン削減テクニックまとめ

最後に、ユキが学んだことを踏まえて初心者にもすぐ実践できるトークン削減のポイントをリストアップします。明日からのClaude API活用に役立ててください。

プロンプトは簡潔に: 不要な前置きや説明を省き、モデルに伝えたい内容を端的に書きましょう。余計な敬語や飾りも極力削減します (Claude Output Token Limit Explained | Restackio)。
同じ内容を繰り返さない: 毎回のリクエストで共通の設定や長文を送るのは避けます。一度説明すれば十分な事項は、2回目以降は「前に説明済み」として省略する工夫を。
出力長を指示でコントロール: モデルの返答が長過ぎる場合、「○文字以内で」「簡潔に答えて」といった指示をプロンプトに加えます。Claudeはユーザーの指示に従って出力を短くまとめてくれます (Claude Output Token Limit Explained | Restackio)。
max_tokensパラメータの活用: API呼び出し時に出力トークンの上限を設定し、極端に長い回答が出ないように制限しましょう (Claude Output Token Limit Explained | Restackio)。必要に応じて適切な上限値を実験して見つけてください。
プロンプトキャッシュを利用する: Anthropic APIのプロンプトキャッシュ機能を有効活用し、繰り返し使う大きな文脈はキャッシュに載せましょう。これによって最大90%のトークンコスト削減が可能です (Anthropic's New Prompt Caching Feature Can Cut Costs Up To 90%)。使い方は公式ドキュメント (Anthropic's New Prompt Caching Feature Can Cut Costs Up To 90%)を参考に、キャッシュブレークポイントを設定します。
必要なら自前でもキャッシュ: もし公式キャッシュが使えない場合でも、同じ質問に対しては前回の回答を保存して再利用するなど、簡易的なキャッシュ戦略を実装しましょう。キャッシュヒット率が上がればその分API呼び出し回数・トークン数が減ります。
ツール呼び出しや関数を併用: 応答の中で大量のデータ列挙や計算が発生する場合、モデルにすべて文章でやらせるのではなく、可能なら自前の関数で処理して結果だけ返すように設計します。Claudeのトークン効率ツール使用機能（ベータ版）を使える場合は活用し、出力トークンを節約しましょう (Token-saving updates on the Anthropic API \ Anthropic)。
適切なモデル選択: タスクの内容に対して過剰に高性能なモデルを使っていないか見直します。例えば簡単なQ&Aや分類タスクなら低コストなClaude InstantやClaude 3 Haikuで十分かもしれません (Claude Output Token Limit Explained | Restackio)。モデルごとの性能とコストを比較し、最適なものを選びましょう (Anthropic Claude API: A Practical Guide) (Anthropic Claude API: A Practical Guide)。必要なら重要度に応じてモデルを使い分けることも検討します。
ファインチューニングの検討: 大量のプロンプトで共通のパターンがある、あるいは独自のフォーマットで常に出力が欲しいといった場合、モデルをタスクに特化させるファインチューニングも視野に入れましょう。初期コストはかかりますが、うまく行けばトークン削減と精度向上の両方が見込めます (Fine-tune Claude 3 Haiku in Amazon Bedrock \ Anthropic)。AnthropicのClaude 3 HaikuはAWS上でファインチューニング可能です (Fine-tune Claude 3 Haiku in Amazon Bedrock \ Anthropic)。
外部知識のスマートな利用: 長大な知識をそのままプロンプトに含めるのではなく、ベクトルデータベース＋Embeddingによる必要部分の検索（RAG）を使って、関連部分だけをプロンプトに入れるようにします。これにより大幅なトークン削減が可能です (How do you make rag without blowing costs? - API)。
継続的なモニタリングと改善: APIの利用状況をログやダッシュボードでモニターし、どのリクエストで大量のトークンを使っているか分析しましょう。無駄が見つかればプロンプトを修正したり、上記の手法を適用したりして、PDCAサイクルで最適化を続けることが大切です。

おわりに

ユキとヒロの対話を通じて、Anthropic APIにおけるトークン最適化の重要性と具体的な手法を学んできました。「トークンはお金」というヒロの言葉どおり、トークン使用量を意識することはAIサービスの運用コストを管理する上で欠かせません。プロンプトの工夫やキャッシュ機能の活用など、少しの手間と創意工夫でコストは大幅に削減でき、その分リソースを他に振り向けることが可能になります。

ユキはさっそく教わったテクニックを自社のチャットボットに適用し始めました。プロンプトを簡潔に整え、必要に応じてキャッシュを使い、モデルにも「短く答えて」とお願いしてみます。すると応答は相変わらず高品質なまま、無駄な冗長部分が減ってきたではありませんか。月末の利用料金レポートには、トークン最適化の効果で大幅なコスト圧縮が数字となって現れました。ユキは安堵し、そして実感します。「効率よくAIを使いこなせれば、こんなにも違うんだ！」と。

AI開発の世界は日進月歩で、Anthropicも次々と新機能やモデルをリリースしています。最新動向にアンテナを張りながら、基本となる最適化の考え方を押さえておくことが、長期的に見て賢いAI活用につながるでしょう。皆さんもぜひ、本記事で紹介した手法を参考に、ご自身のプロジェクトでトークンコストの最適化にチャレンジしてみてください。効率化によって生まれた余裕が、新たなアイデアや価値創出の原資となることを願っています。

参考文献：

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Restack (2025) “Claude Output Token Limit Explained” (Claude Output Token Limit Explained | Restackio) (Claude Output Token Limit Explained | Restackio)
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