0
0

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?

CLAUDE.md のトークン数を計測した——4,696文字の内訳と削減ポイント

0
Posted at

この記事でわかること

  • CLAUDE.md(4,696文字・115行)が毎リクエストで何トークン消費しているかの推計値
  • セクション別の文字数内訳(どこが重いか)
  • トークン削減のための参照置換アプローチ

環境

  • Claude Code(Pro)で個人開発プロジェクト(masatoman.net)を日次運用
  • 対象 CLAUDE.md: masatoman.net リポジトリの設定ファイル
  • 計測方法: Python で文字種別(日本語 / ASCII)に分類し、公開推計式を適用

問題提起

CLAUDE.md にルールを追記し続けると、いつの間にかファイルが膨らむ。行数は wc -l で見えるが、毎リクエストで何トークン消費しているかを確認したことがない、という状態になりやすい。

今回は「どこが重いか」を数字で見るための計測を行った。

実測結果

ファイル全体

指標
総文字数 4,696文字
行数 115行
日本語文字(CJK・ひらがな・カタカナ) 1,938文字(41%)
ASCII文字(英字・記号・スペース等) 2,730文字(58%)

推計トークン数

Claude の公式 countTokens API は未使用のため、文字種別推計で算出。

推計シナリオ トークン数
低(日本語 1.0 tok/char) 約 2,620
高(日本語 1.8 tok/char) 約 4,170
中間値(参考) 約 3,400

「数千トークンが毎リクエストに乗る」という規模感は確認できた。

セクション別文字数(H2見出し単位)

セクション 文字数 全体比
記事執筆時の絶対原則 1,350 29%
コマンド 803 17%
ターゲット 640 14%
ヒーロー画像フォント指定 429 9%
ディレクトリ構成 212 5%
重要ルール 127 3%
技術スタック 79 2%

最も重いのは「記事執筆時の絶対原則」(29%)。禁止パターン・推奨記事タイプ・標準記事構造・書く前の自問を含む複合セクション。

計測スクリプト(再現用)

content = open('CLAUDE.md', 'r').read()

def is_japanese(c):
    cp = ord(c)
    return (0x3000 <= cp <= 0x9FFF) or (0xF900 <= cp <= 0xFAFF) or (0xFF00 <= cp <= 0xFFEF)

jp_chars = sum(1 for c in content if is_japanese(c))
ascii_chars = sum(1 for c in content if c.isascii())

jp_tokens_low = jp_chars * 1.0
jp_tokens_high = jp_chars * 1.8
ascii_tokens = ascii_chars / 4.0

print(f"Total chars: {len(content)}")
print(f"JP chars: {jp_chars}, ASCII chars: {ascii_chars}")
print(f"Token estimate: {jp_tokens_low + ascii_tokens:.0f} - {jp_tokens_high + ascii_tokens:.0f}")

削減方針

削除よりも参照置換の方が維持コストが低い。

Claude Code は @docs/xxx.md 形式で参照ファイルを読み込めるため、「必要なときだけ詳細を読む」構造にできる。

セクション 対処案
記事執筆原則(1,350文字) docs/writing-guide.md との重複を確認して参照化
ターゲット定義(640文字) SNAPSHOT.md が正準値と書いてあるなら、詳細は参照1行に
ヒーロー画像フォント指定(429文字) docs/image-gen-guide.md に移して参照行に置換

コマンド一覧と重要ルールは Claude への直接命令のため、参照化せず残す。

まとめ

CLAUDE.md が何トークン消費しているかは、計測しないと分からない。今回の計測で「記事執筆原則セクションが全体の29%を占める」ことが分かった。削減の最初の一手は「参照化」。


AI ツールを業務に組み込む設計の実験ログを書いています。 https://masatoman.net

0
0
0

Register as a new user and use Qiita more conveniently

  1. You get articles that match your needs
  2. You can efficiently read back useful information
  3. You can use dark theme
What you can do with signing up
0
0

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?