結論
小さな読み取り作業(4ファイルの説明)では、サブエージェントに分けるとトークンは約3.6倍、費用は約2.9倍でした。n=3・1作業・1モデルの小さな実験です。
実験条件
- 作業: リポジトリ内の4ファイルが何をして互いにどう関係するかを説明(読み取りのみ)
- 単独: 1つのエージェントが4ファイルを全部読む
- 分割: 親が1ファイルにつき1つ、計4つのサブエージェントを起動し、要約をまとめる
- 環境: Claude Code 2.1.303 / claude-sonnet-5-5 / 各3回
printf '%s' "$PROMPT" | claude -p --model sonnet --output-format json \
--permission-mode bypassPermissions --allowedTools "Read,Grep,Glob,Task,Agent"
(--allowedTools の直後にプロンプトを置くと、プロンプトがツール名として解釈され Input must be provided... で失敗します。標準入力で渡してください。)
出力 JSON の modelUsage の4種(input / output / cache read / cache creation)を合計しました。サブエージェント分も含みます。subagent_stats.spawned が4、completed が4であることを確認しています。
結果
| 実行 | 合計トークン | 出力 | 費用 USD |
|---|---|---|---|
| 単独1 | 105,879 | 1,244 | 0.214 |
| 単独2 | 106,129 | 1,430 | 0.103 |
| 単独3 | 105,999 | 1,319 | 0.102 |
| 分割1 | 291,886 | 5,650 | 0.441 |
| 分割2 | 390,903 | 4,958 | 0.458 |
| 分割3 | 466,718 | 5,526 | 0.336 |
平均: 単独 約106,000 / 0.14ドル、分割 約383,000 / 0.41ドル。合計の大半はキャッシュ読み取りで、通常の入力より安いため、費用の倍率はトークンの倍率より小さくなります。
注意点(言えないこと)
- 1作業・各3回なので統計的な結論ではありません。
- 単独1回目だけ費用が高く、キャッシュが温まっていなかったと推測していますが未確認です。
- 分割3回目は所要時間の項目が他と食い違ったため、時間の比較はしていません。
- ファイルが小さく1コンテキストに収まる作業で、分離の利点がない条件です。大量の検索結果やログでメインの会話があふれる作業は測っていません。
原典で確認した他の数字
- Anthropic(マルチエージェント調査システム): エージェントはチャットの約4倍、マルチエージェントは約15倍のトークン。BrowseComp ではトークン使用量だけで性能の分散の80%を説明。
- arXiv 2505.18286: 7データセットで、マルチエージェントは入力トークンが単独の4〜220倍、理想的な再利用でも出力トークンは2〜12倍。
- arXiv 2604.02460: 思考トークンの予算を揃えると、複数ステップ推論では単独が同等以上。
- Snorkel AI: ツール3個では分割の費用が増え、100個では減った。
作業も測り方も違うため、上の3.6倍と直接比較はできません。
使い分けの目安
分ける: 検索・ログで会話があふれる、権限を絞りたい(読み取り専用レビュー)、独立した作業を並列で進めたい。
分けない: 小さなファイルを数個読むだけ、手順が密に依存している。
生データ(JSON)と集計は筆者のリポジトリにあります。詳細版: https://pmdesk.dev/blog/subagent-token-cost-measured/
(筆者は複数エージェントのセッション管理アプリ PMDesk を開発しています。再現にはこのアプリは不要です。)