トークン爆発の記録と反省🙏
◾️ プロローグ：社長の一言
ある日、社長は言いました。
👱♂️「Claude Code、思いっきり使っていいから。俺をビックリさせるくらい使い倒してくれ」
👩🦱「…………はい！🫡」
私は誓いました。 この期待に応えるべく、Claude Codeを使い倒して、社長をビックリさせてみせる、と。
——そして私は、本当にビックリさせてしまった。
金額で。
weeklyの上限に達してしまい 作業ができないぞ… となってしまったので、上限解放の申請を出しました。
すると、CAIO（最高AI責任者）から、
👨🦱「樋口さん、ちょっとMTGしましょうか」
と言われたのでした。
怒られはしなかったものの、異常な上がり方をしているので、
👨🦱「https://ccusage.com/ これで分析しなさい！！！気をつけられるところは気をつけなさい！！！」
と言われ書いた記事です。
◾️ 起こったこと
2026年4月5日〜4月11日の1週間、Claude Codeの利用料金が $1,738.69（約26万円） に達しました。
通常の週（$400〜$500程度）と比較すると 3〜4倍。正真正銘の異常値です。
本記事では ccusage session のデータをもとに、何がこの金額を生んだのか、そして どうやって翌週以降に下げていったのか をまとめます。反面教師にしてください🙇♀️
◾️ 前提条件
- vscodeのclaude code拡張機能
- claude code
- vscodeを開き、思いついた課題をclaude code拡張機能のタブをどんどん開いて、issue立てたり、issueを実装したり、、、拡張機能のタブが開かないくらい重くなってきたら、ターミナル開いてclaude codeを立ち上げて動かし続けるって感じで使っています。
◾️ 週間推移
| 週（日曜始まり） | 期間 | 対象日数 | トークン数 | セッション数 | 金額 |
|---|---|---|---|---|---|
| 03-29週 | 4/1〜4/4（4月分のみ） | 4日 606,319,779 | 46 | $424.59 | |
| 04-05週 🔥 | 4/5〜4/11 | 7日 | 2,369,297,111 | 107 | $1,738.69 |
| 04-12週 | 4/12〜4/18 | 7日 | 2,076,879,218 | 117 | $1,288.47 |
| 04-19週（今週） | 4/20〜4/22 | 3日 | 785,917,677 | 36 | $500.39 |
じわじわ増え続けて4月の2週目に大爆発いたしました。 次の週からもう少し下がってるかなというところですね、はい。
◾️ 日別コスト：一番高かった日は4/9（木）
| 順位 | 日付 | 曜日 | 金額 | トークン数 | セッション数 |
|---|---|---|---|---|---|
| 🥇 1 | 4/9 | 木 | $434.27 | 607,793,935 | 15 |
| 🥈 2 | 4/14 | 火 | $360.20 | 479,395,844 | 28 |
| 🥉 3 | 4/10 | 金 | $334.32 | 506,928,062 | 20 |
| 4 | 4/6 | 月 | $323.01 | 407,347,675 | 27 |
| 5 | 4/13 | 月 | $300.50 | 416,882,348 | 29 |
| 6 | 4/7 | 火 | $281.16 | 417,086,671 | 16 |
| 7 | 4/20 | 月 | $269.29 | 375,086,644 | 11 |
| 8 | 4/8 | 水 | $266.64 | 356,673,385 | 21 |
| 9 | 4/15 | 水 | $228.72 | 343,826,878 | 24 |
| 10 | 4/21 | 火 | $195.92 | 286,033,089 | 15 |
4/9（木）だけで$434.27。恐ろしい。 この日に何をしていたかというと、Figma MCPを使ってfigma to codeの精度検証を何度も繰り返していた 日でした。後述します。
◾️ 何がダメだったのか
1. 1番高いモデル使ってた
モデルの金額にこんなに差があるなんて知らなかった。とにかく使えるだけ使っていいよって言われたから、つっかお〜って感じで使っていました。
それが祟ったんですね。
モデル 用途イメージ 単価感
claude-opus 最上位・複雑な推論向け 高い
claude-sonnet バランス型 中
claude-haiku 軽量・高速 安い
セッション単価でいうと、Opus 1セッション ≒ Haiku 数十セッション分 くらいの差になります。
cookスキルなどで自動的にTaskツールを使う際、model: "haiku" の指定を省略すると、サブエージェントも親セッションのモデル（Opus）を引き継ぐ仕様になっているよう。
2. Figma MCPによるコンテキスト膨張
4/9のセッションでは、Figma MCPを使ってfigma to codeの精度を確認したり、UIの改修で何度も同じセッション内でFigma全体を読み込ませていました。
やってしまっていたこと
① 精度が低かったので、何度も繰り返しFigma全体 & コンポーネント単位で読ませていた
- 👩🦱「なんで精度低いの?」
- 🤖 どのコンポーネントがどのFigmaの要素と一致するのかわかんない。どれを修正したらいいかわかんないよ〜〜〜涙
と返ってきました。 対策として、タグに data-design 属性をつけて、FigmaのnodeIdと紐づけるようにする。
② 同じセッション内でこれを繰り返していた
結果、コンテキストには「Figma全体情報 × 検証回数分」のデータが蓄積され、毎ターンのCache Readが巨大化。これが Cache Readトークンが爆発 した主な要因の1つです。
3. 複数プロジェクト同時進行 & コンフリクト解消の繰り返し
この週は3つのプロジェクトを並行進行していました。
dashboard: 55%
default-data: 40%
japan-cityos-sdk: 4%
思いついただけ作業させてたので、コンフリクト解消も複数回繰り返され、merge→テスト→再修正→再マージのループで会話が長大化しました。
GitHub上のCIテストが長いので、それを監視するコストも地味に効いていたはず。
→ 課題を コース分けせずに、思いついた順にissue化して実装するとコンフリクトが起きやすい。気をつけます。
4. 会話を切らずに継続しすぎ
長い会話を切らずに続けた結果、毎ターンのCache Readコストが累積しました。Cache Readは1回ごとは安くても、巨大なコンテキストを毎ターン読み続ければあっという間に数十ドル単位で飛びます。
◾️ 改善後の効果
指標 爆発週 (04-05週) 直近 (04-19週・3日分)
コスト $1,738.69 $500.39
トークン 約23.7億 約7.9億
セッション 107 36
3日分のデータなのでそのまま比較はできないですが、明らかにペースは落ちています。 この後、モデル変更 + data-design属性付与 の条件での再検証をやる予定です。
◾️ 社長との1on1にて
👱♂️「請求やばいんだけど何したの?」
👩🦱「すみません、figmaのせいです。。ツールもいつもよりかなり重たかったので、、」
👱♂️「こんなにトークン使えるもんか?」
👩🦱「すみません、使えてしまいました。」
👱♂️「不正利用の可能性は?ホームディレクトリに、setting.local.jsonある？」
👩🦱「そのファイルないです！claudeのAPIキーも知らないですし。。。土日稼働してない時はトークンもゼロですし。。不正利用はなさそう。。」
ー 怒ってはいないようで、安心 ー
◾️ 社長からのありがたいお言葉
👱♂️「改善できそうな箇所がある。」
👩🦱「教えてください。。🥹」
👱♂️「figma mcp使いたい理由は？」
👩🦱「UI改善のフローをもっと早くしたいからです！！」
👱♂️「タスク実行時に使ってるスキルもあったよな？」
👩🦱「あります！！」
👱♂️「うん、とりあえず、以下をやれ。」
-
① ローカルサーバー立ち上げた時、UIをfigmaみたいに変更してデザインを変えられるヤツを作る
-
② シェルスクリプトにできるところはシェルスクリプト化する
👩🦱「figmaと連携じゃなくて、もっと便利なやつ作っちゃえってことですね！AI使うより、スクリプトを実行した方が単純で簡単に行くことってありますもんね！」
◾️ エピローグ
ccusage session コマンドのおかげで、モデル別・日別・セッション別のコストが可視化でき、改善アクションに直結できました。
その後、「気をつけてね、これからもどんどん使ってね」 と言っていただけて、会社の懐の深さに感謝しかないです🙇♀️💦
次は コストを抑えつつ、成果でビックリさせる 方向で頑張ります。気をつけます🙏|