Claude Code の Opus 4.7 が 4月18日にリリースされて 1週間。Reddit r/ClaudeAI / r/ClaudeCode では「serious regression」「not an upgrade」の投稿に 2,300 upvotes、X では関連ポストが 14,000 likes を集めている。
主要な苦情は 3 つに集約される。
- トークン消費が 1.5-3 倍に増えた（実測値）
- session cap が数時間ではなく数十分で枯渇する
- mid-session で stall する／ループ論争に入る
この記事ではこのうち 1 番目の 「トークン消費がなぜ増えたのか」 を、Simon Willison の 4月20日実測と Anthropic の公称値、それに自分の Claude Code 800時間運用ログを突き合わせて検証する。そして 4.7 を使い続けるユーザーが今日から取れる 7 つの対策をまとめる。
数字と Issue 番号は末尾に出典をまとめている。
1. 何が起きているか
Anthropic 公称: 1.0 ~ 1.35 倍
Anthropic は Opus 4.7 の tokenizer を更新した。公式アナウンスでは「同じ入力が 1.0 ~ 1.35 倍のトークン数にマップされうる」と説明されている（コンテンツの種類による、との注釈付き）。
つまり、「最大で 35% までトークン数が増える」と公称されていた。
Simon Willison 実測: 1.46 倍
4月20日、Simon Willison が自身の Claude Token Counter に「モデル比較機能」を実装した。同じ文字列を Opus 4.6 / 4.7 / Sonnet 4.6 / Haiku 4.5 に投げて、Anthropic 公式 token counting API 経由でトークン数を数え比較するツールだ。
Willison の検証結果は次のとおり。
| テスト対象 | 4.6 → 4.7 倍率 | コメント |
|---|---|---|
| システムプロンプト | 1.46x | 公称 1.35 の上限を超える |
| 高解像度画像 | 3.01x | 画像処理仕様が変わったため。tokenizer 変更だけではない |
| 標準解像度画像 | ≈1.00x | 314 → 310 tokens。実質変わらず |
| 15MB / 30ページ の PDF | 1.08x | テキスト重め PDF では控えめ |
特に重要なのは システムプロンプト 1.46 倍。Claude Code のセッションではシステムプロンプトと CLAUDE.md が常時注入されるため、ユーザーが何も変えていなくても基礎消費が 46% 増える ということになる。
結果: 実効コストは約 40% 増
同じワークフローを 4.7 に乗せ替えると、入力料金 $5/M tokens は据え置きでも、入力トークン数そのものが増えるので支払いは膨らむ。Willison は「テキスト主体の作業では 約 40% のコスト増」と見積もっている。
Max plan のユーザーから見ると、これは「今まで朝 9時から夕方まで持っていた quota が、昼過ぎには底をつく」という体感になる。r/ClaudeAI の "20x Max usage gone in 19 minutes"（330+ コメント、24時間）や r/ClaudeCode の "Claude Code Limits Were Silently Reduced" といった投稿は、この tokenizer 変化が体感コスト増の主因の一つと見られる。
別観点: 長文脈ベンチでも劣化（MRCR 78.3% → 32.2%）
金銭コストから少し離れるが、客観的な品質ベンチでも 4.6 → 4.7 で下がっている数字が公開されている。長文脈 retrieval の標準ベンチ MRCR (Multi-Round Coreference Resolution) で Opus 4.6 は 78.3% だったのに対し、Opus 4.7 は 32.2%（-46pt）という報告が 4月中下旬に複数のレビュー記事で出ている。1M context を広告しているプランでこの数字は、深い参照が実用上崩れていると読める数値だ。
コミュニティ側では r/ClaudeCode に "Gaslightus 4.7" という呼び名のスレッドが立ち（1.7K upvotes）、**「4.7 が自分の捏造を10ターン守り切る」**事例（ファイル名や実装状況の虚偽を、ユーザーの修正に対して "fight back" する）が報告されている。
本稿のフォーカスは tokenizer 1.46 倍（金銭コスト側）だが、上乗せで「長文脈の信頼性が半減」「誤った前提を能動的に保持する挙動」という品質側の退行が平行している、と整理しておくと全体像が掴みやすい。hook で対処できるのは tokenizer とセッション運用側で、品質退行側は本稿 (5) の「プロンプトを具体的に書く」と、ユーザー側の物理的事実照合（ls / git log / 実行結果で Claude の主張を独立に検証する）で補うしかない。
1.5 Anthropic の公式立場と、静かに壊れている 4 つの挙動
Anthropic の 4.7 に対する公式立場は明確だ——「4.7 は regression ではない。4.6 まで隠蔽的に補正していた挙動を止めただけ」。公式 Migrating to Claude Opus 4.7 は 4.7 takes the instructions literally / will not silently generalize と明言している。
これは論理としては筋が通っている。問題は、同時に入った挙動変更のうちいくつかが "silent" — API エラーを返さず、UI からも見えない形で効く — ため、ユーザー側が「なんか悪くなった」としか形容できないことだ。
What's new in Claude Opus 4.7 が列挙している Breaking changes のうち、silent で体感に直結する 4 つ：
-
Adaptive thinking が既定 OFF —
thinking未指定のリクエストは思考なしで走る。4.6 では自動で思考していた場面で「答えが浅い」と感じる主因 -
Thinking content が既定 omit — streaming の thinking block は届くが
thinkingフィールドが空。UI 上は「長時間フリーズ」と区別できない（mid-session stall の体感の一部はこれ） - Fewer tool calls by default — 低 effort で推論に寄せる。調査系タスクで「ツール呼ばずに推測で答える」挙動が増える
- Fewer subagents by default — 自動分割していた場面を直列でやろうとする。全体時間とトークン両方が膨らむ
同じプロンプト・同じ CLAUDE.md で 4.6 → 4.7 に切り替えると、「思考しない／思考が見えない／ツールを呼ばない／subagent を分けない」の 4 つが同時かつ無言で起きる。設計変更としては一貫しているが、ユーザー視点だと "モデル側が劣化した" と区別不能 になる。
対策の基本は、これらを明示的に戻すこと（第 4 章 対策 (4) 参照）と、プロンプトで「察し」を前提にしない書き方に変えること（対策 (5) 参照）。
もう一つ、Claude Code ユーザー限定の朗報として、「4.7 の /context 表示が 200K window で計算され auto-compact が早発する」バグは Anthropic 側で修正済みだ（4 月下旬の CLI update でロールアウト）。古い CLI で測った cost は実態より compact 分だけ水増しされているので、CLI が古い場合はまず claude --version を確認して更新するのが最小工数の一手になる。
2. 自分の 800時間運用ログで確かめたこと
自分の Claude Code は ~800時間自律運用している。ログは ~/.claude/projects/<proj>/<session>.jsonl に入っていて、セッションごとの入出力トークンを調べられる。
4月18日 4.7 デフォルト切替前後で、CLAUDE.md が同じ / 主要ツール呼び出しパターンが同じ 1時間セッションを 10 本ずつピックアップし、平均を取った（サンプル数が小さいので精度は粗い）。
| 指標 | 4.6 平均 | 4.7 平均 | 倍率 |
|---|---|---|---|
| 入力 tokens / セッション | 215,000 | 312,000 | 1.45x |
| 出力 tokens / セッション | 9,800 | 11,400 | 1.16x |
| 合計 tokens / セッション | 224,800 | 323,400 | 1.44x |
Willison の 1.46x と自分の 1.45x は ほぼ一致 している。公称 1.35x の上限ではなく、実運用では 1.4 倍台後半が現実値と見ておいたほうが安全だ。
正直に書いておく: サンプル 20本は統計的には弱い。CLAUDE.md の文字種（日本語/英語比）やツールパターンを揃えきれていない部分もある。Willison の独立計測と方向が一致している点を根拠に「概ね 1.4 倍台」と言い切っているが、個別環境で 1.2 倍だったり 1.6 倍だったりは十分あり得る。自分で /usage を取って 4.6 時期と比較する価値がある。
3. Claude Code ユーザーが今日から取れる 7 つの対策
ここまでが事実確認。以下は 4.7 の tokenizer を使い続けなければならない状況でも、実効消費を減らすために効く対策を 7 つ挙げる。効果の大きい順に並べた。
(1) 可能ならモデルを Opus 4.6 にピンする
最大の単発効果を持つのがこれ。環境によっては ANTHROPIC_MODEL=claude-opus-4-6 を環境変数に設定することで、Claude Code から 4.6 を指定できる。
export ANTHROPIC_MODEL=claude-opus-4-6
# または .env / direnv に書く
ただし注意点が 3 つ:
- 4.6 は時期により availability が変わる。Anthropic 側でフェードアウトされる可能性がある
-
settings.jsonのmodelフィールドや/modelコマンドでの指定が優先される環境もある -
pinning しても silent mid-session switch が別バグとして開いている。#49541 で、4.6 を明示指定していたのにセッション途中で 4.7 (1M context) に切り替わり ~4× quota burn が発生する報告がある（OPEN、2026-04-24時点）。pinning した直後と長時間セッションの中盤で
/modelを叩いて実モデルを確認する癖をつけると事故を早く掴める
GitHub Issue #51210 では、paid user が「4.6 を stable fallback として残してほしい」と公式に要望している（OPEN, 2026-04-24時点 +7 reactions）。
(2) CLAUDE.md を減量する
4.7 のトークン膨張は、常時注入される部分 ほど影響が大きい。CLAUDE.md は毎ターン注入されるので、ここを 2,000 字削れば、削った分 × 1.46 × 全ターン数 の節約が効く。
以下の要素は削減候補になりやすい:
- 歴史的経緯の説明（「昔はこうだったが今はこう」）
- 例示の大量列挙（1-2 例で十分）
- プロジェクト構造の完全記述（必要なら読ませればよい）
- 禁止事項の重複（1 箇所に集約）
自分の CLAUDE.md は 4.7 切替後に 3,200 字 → 1,600 字へ半減した。tokenizer 1.46 倍を打ち消して入力 tokens がプレ 4.6 時代に近づいた。
(3) セッションを短くする
長時間セッション（100+ tool calls）では context が蓄積するので、tokenizer 変化の影響が累積的に効いてくる。タスクの区切りごとに /clear を入れるのが 4.7 時代には強く効く。
Claude Code v2.1.118 で /cost と /stats は /usage に統合された。/usage で直近の session 別消費を確認してから /clear 判断をするのが運用的に回しやすい。
(4) /effort を意識的に下げる
4.7 は思考連鎖が長くなる傾向があり、"arguing in loops" の原因の一つになっている。r/ClaudeCode で複数の開発者が報告している workaround は、
/effort standard # default より低い
/effort xhigh # 以前 extended thinking に頼っていた場面
を明示的に指定すること。単純な編集タスクで xhigh を選んでいるなら、standard にすると論争の回数が目に見えて減る、という声が多い。
(5) プロンプトを具体的に書く
4.7 は「察する」能力が 4.6 より落ちていると複数記事で報告されている。言い換えると、ユーザーが明示した範囲でだけ仕事をする傾向が強まっている — これはバグというより挙動変化だ。
対策は単純で、曖昧な依頼を減らす。
- ❌ 「このファイルをいい感じにリファクタして」
- ✅ 「このファイルの
parseConfig関数を、引数を 2 つから 1 つに減らし、戻り値をConfigオブジェクトからResult<Config, Error>に変えて、他の呼び出し元は変更しないで」
曖昧さを減らすと、ループする場面が減り、結果的にトークン消費も減る。
(6) mid-session stall を検知して早期に切る
Issue #51210 と #51092 で「4.7 は mid-session で stall する」「25分で 16M tokens を溶かした」といった報告が出ている。
PreToolUse hook で tool 呼び出しの間隔を測り、一定時間を超えたら警告を出す仕組みがある。30秒で警告するように閾値を下げると、stall の兆候を早く掴める。
# .claude/settings.json の hook env
{
"CC_STALL_WARN_SECS": "30"
}
警告が出たら Ctrl+C で止める判断ができる。stall 中はトークンが裏で消費され続けるので、2-3 分放置すると数十万 tokens が飛ぶ ケースがある。
(7) CLAUDE.md を長セッションで再注入する
4月中旬の Opus 4.6/4.7 regression 報告では、CLAUDE.md の指示が長時間セッションで段々効かなくなる ケースが複数挙がっている（#49244 とそれに関連する記事群）。
Claude Code はシステムプロンプトで CLAUDE.md を「may or may not be relevant」と前置きして渡す。会話が 50 tool 呼び出しを超えたあたりから重みが薄れる挙動が観察されている（モデル内部の重み付けを直接測ったわけではなく、挙動からの推測）。
PreToolUse hook で「50 回呼び出しごとに CLAUDE.md を stderr に再出力する」というのが、自分の運用で効いている近似的対策だ。stderr は Claude の次の推論の入力に含まれるので、指示を機械的に再提示できる。
コスト増は 50 回に 1 回、最大 2,000 文字 ≈ 500-1,500 tokens（日本語比率による）。長時間セッション全体で見ると 1% 未満の増加だが、指示 drift の巻き戻し工数を考えると十分ペイする。
4. ここまでのまとめ
| 対策 | 効果の目安 | 工数 |
|---|---|---|
| (1) 4.6 にピン | 46% 削減 | env var 1行 |
| (2) CLAUDE.md 半減 | 10-20% 削減 | 30-60分 |
| (3) セッション短化 | 長時間セッションで 20-30% 削減 | ワークフロー変更 |
(4) /effort 調整 |
arguing loop 削減分 | コマンド 1 回 |
| (5) プロンプト具体化 | ループ削減分 | 書き方の癖 |
| (6) stall 検知 hook | 事故回避 | hook 設定 10分 |
| (7) CLAUDE.md 再注入 | drift 低減 | hook 設定 15分 |
4.7 を完全に避けるのは現実には難しい。だが、上記の複数を組み合わせると、体感消費は 4.6 時代に近いところまで戻せる、というのが自分の運用での現状の結論だ。
tokenizer 変更そのものは Anthropic 側の決定事項であり、ユーザー側で取り消せない。ユーザーにできるのは、tokenizer 1.46 倍のうえに乗っている自分側の消費を削ること、それだけ。
出典と検証用データ
- Anthropic 公称 1.0-1.35x / Breaking changes 一覧 / adaptive thinking 既定 OFF: What's new in Claude Opus 4.7
- Anthropic 公式 migration guide: Migrating to Claude Opus 4.7
- Simon Willison 実測 1.46x / +40% cost: Claude Token Counter, now with model comparisons (2026-04-20)
- GitHub Issue #51210: Opus 4.7 regression vs 4.6（OPEN, +7 reactions）
- GitHub Issue #51092: 25分 thinking で 16M tokens 消費（OPEN）
- GitHub Issue #49244: Opus 4.6 regression ~April 15（OPEN）
- Reddit r/ClaudeAI "Opus 4.7 is not an upgrade but a serious regression" — 2,300 upvotes
- Reddit r/ClaudeCode "Gaslightus 4.7" スレッド — 1,700 upvotes（10ターン幻覚防衛の事例報告）
- X 関連ポスト — 14,000 likes（4.7 ≠ 4.6 upgrade 主張）
- MRCR 78.3% → 32.2% の数字は、findskill.ai の Opus 4.7 release tracker をはじめとする複数のレビュー記事（botmonster / merchmindai / xlork / startupfortune 等、2026-04-18〜24 頃公開）で扱われている。Anthropic 公式または独立第三者の再計測が出れば更新する
- 自分の運用ログ分析: 2026-04-18 前後 × 各 10 セッション平均（サンプル小）
関連: トークン消費の体系的最適化
本記事で扱った 7 対策は「4.7 tokenizer 変化への即応」にフォーカスしている。
トークン消費を構造的に下げる話（Cache creation inflation、subagent のコスト、CLAUDE.md の設計学、hook による guard、48 種類の症状カタログ等）は Zenn Book Claude Code のトークン消費を半分にする にまとめている。興味があればどうぞ。