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@yurukusa(ゆるくさ)

extractMemoriesをOFFにしたらClaude CodeのAPIコストが半分になった——1行の環境変数で効くデフォルトONのバグ

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結論だけ先に書く。CLAUDE_CODE_DISABLE_AUTO_MEMORY=1 を ~/.bashrc に書き足して shell を開き直す。それだけでClaude Code経由のAPIコストが最大50%落ちる。

これはNoteでもRedditでも「10倍溶けた」「$200のquotaが19分で尽きた」と騒がれた4月第1週のTokenocalypseの主犯バグの1つだ。Jacek MariańskiがClaude.exeのbinary disassemblyでAPI callの2倍経路を発見したことでようやく対策が確定した。

本記事は800+時間のClaude Code自律運用と、claude.exe binary stringsでの実在確認、公式changelogの突き合わせを元に、「なぜ効くのか / 何が失われるのか / どう検証するか」の3点を書く。

そもそも何が起きているか

Claude Codeは各ターンの終了時に、バックグラウンドで追加のOpus呼び出しを走らせている。extractMemories という機能で、会話の要約や事実抽出を自動的に「記憶」として保存する仕組みだ。

問題は、この背景呼び出しが:

  • 別の tools[] 構成 (Main conversationの9+ toolsに対して extractMemories は 3 tools)
  • 別の system prompt (memories抽出専用)
  • 別のcache chain として扱われる

という独立したAPI経路になっていることだ。

つまり、Main conversationで cache_read で安く済んでいるトークンが、extractMemories 側では毎ターン cache_creation でゼロから払い直す。Mariańskiの実測では、Main 20 turns × 650K contextで発生するAPIコスト $3.90に対し、extractMemories が同等の $3.90。合計のAPIコストが実質2倍になっている。

普段「Claude Codeは1回 $X」と感じている人の半分は、このバックグラウンド抽出に払っている計算になる。

これはデフォルトONだ

重要なのは「何もしていない」ユーザーほど影響を受けている点だ。Claude Codeのインストール直後からこの機能はONになっている。

claude.exe binaryの strings を見ると:

$ strings claude.exe | grep -E "autoMemory|extractMemories|DISABLE_AUTO_MEMORY"
autoMemoryEnabled
autoMemoryDirectory
CLAUDE_CODE_DISABLE_AUTO_MEMORY
extractMemoriesPrompt
...

autoMemoryEnabled は実装中に 11箇所出現し、CLAUDE_CODE_DISABLE_AUTO_MEMORY という環境変数名が実在することも確認できる。「隠し設定」と書いたが、正確には「ドキュメントで前面に出ていないがbinary上は一級の設定項目」だ。

OFFにする2つの経路

方法A（shell env、再起動で永続化）:

# ~/.bashrc または ~/.zshrc
export CLAUDE_CODE_DISABLE_AUTO_MEMORY=1

方法B（Claude Code内のslash command）:

/config set autoMemoryEnabled false

どちらも同じbackground Opus callを停止する。Mariańskiのbinary解析ではこの2経路が同じflag groupを参照している事が確認されている。/config slash commandの実在もclaude.exeで確認済み。

どちらか片方で十分。shell env の方が各セッションに効くため、自分は方法Aを使っている。

何が失われるのか

OFFにしても会話中のCLAUDE.md参照・明示メモリ・ユーザー指示は全て維持される。失うのは:

  • 会話から自動抽出される類推メモリ
  • 次のセッション開始時の自動的な前セッション要約

ただしこの抽出は精度が低く、再利用率も低い。エージェント的なロールプレイで前日までの会話を自動的に引用し続けたいケース以外、多くのユーザーは恩恵を受けていない。

開発ワークフローでは OFFがデフォルトであるべきだ、というのが自分の結論だ。

効果を実測する手順

v2.1.118で /cost と /stats が統合された /usage コマンドが実装された。これで自分のトークン消費を model別・cache_read別・cache_creation別に分解できる。

実測手順:

  1. /usage を走らせて現在の per-model トークン消費を記録
  2. ~/.bashrc に export CLAUDE_CODE_DISABLE_AUTO_MEMORY=1 を追記
  3. shell を開き直して新しいClaude Codeセッションを起動
  4. 同じような規模の作業を2-3ターン実行
  5. /usage でper-modelトークン消費を再度確認

ありがちな観測パターン:

  • OFF前: Opus使用量が想定の1.8-2.2倍
  • OFF後: Opus使用量がMain conversationに沿った値に低下

Mariańskiの実測では1:1の比率（Main : extractMemories）が綺麗に出ているが、自環境では会話長・toolset・MCP接続の有無で倍率が揺らぐ。**「Main と extractMemories の比率が1:1に近いほど、本バグに暴露されている」**と覚えておけばいい。

どうやってここまで確定できたか

Tokenocalypseの騒動直後、Reddit r/ClaudeAIには「20x max usage gone in 19 minutes」(330+コメント)、r/ClaudeCodeには「Claude Code Limits Were Silently Reduced」(360+コメント)が並んだ。Anthropic公式はThe Register 4/13記事で「cache tweaks 起因ではない」と否認、しかし原因は明示しなかった。

この空白を埋めたのがJacek Mariańskiの "Claude Code Cache Crisis: A Complete Reverse-Engineering Analysis" (Medium 2026-04)。Claude.exeのbinaryを逆アセンブルし、5つの根本バグを特定した。本記事で扱った extractMemories Double Cache Chain はそのうちの1つで、コストを実質2倍にしている主犯に該当する。

残る4バグ（Resume Attachment Relocation / Dynamic Tool Descriptions / Native Sentinel Replacement / Fire-and-Forget Background Calls）もそれぞれ 3-10倍のmultiplierを追加する条件付きバグだ。どれに暴露されているかは /usage の出力パターンで判定できる。

本記事はその中から「1行で効く対策」だけを抜粋した。

次に来るバグはOpus 4.7の新tokenizer

念のため付記すると、4月第1週のTokenocalypseとは別系統の問題が4月16日のOpus 4.7 launchで発生した。

  • MRCR 1M context: 78.3% → 32.2% (-46pt)
  • 256k 8-needle: 91.9% → 59.2% (-32.7pt)
  • Simon Willison 実測: 1.46x のトークン消費増

これは意図的設計変更に伴う互換性破壊で、対策ツリーはTokenocalypseと別物になる。extractMemories OFFとOpus 4.7 regression対策の両方が必要になる時期に来ている。

まとめ

  • CLAUDE_CODE_DISABLE_AUTO_MEMORY=1 または /config set autoMemoryEnabled false を設定する
  • 効果: APIコスト最大50%削減（会話長に比例して効く）
  • デフォルトONのバックグラウンドOpus呼び出しを停止する
  • 失うもの: 自動抽出される類推メモリのみ（CLAUDE.mdや明示メモリは維持）
  • 検証: v2.1.118以上の /usage でper-modelトークン消費の変化を見る

Claude Codeのコストが「なんとなく高い」と感じている人は、まずこの1行を試してほしい。特別なことは何もしていないのに、このバグに暴露されている可能性が高い。

トークン消費を根本から減らしたい方へ

本記事は800+時間の自律運用と4月第1週のTokenocalypseの原因分析から抜粋した1対策。残り4つの根本バグ (Resume Attachment Relocation / Dynamic Tool Descriptions / Native Sentinel / Fire-and-Forget) と、それぞれの /usage ベースの検知・対策を体系化した本があります:

Claude Codeの事故防止の全体像を知りたい方へ

トークン節約の前提になる「そもそも壊さない」を20のチェック項目と8つのhookで体系化した本もあります:

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