概要
https://dev.classmethod.jp/articles/20250731-just-wanted-to-compress-tokens-in-claude-md/
詳細内容
## とにかくToken圧縮をしたかった in CLAUDE.md
https://dev.classmethod.jp/articles/20250731-just-wanted-to-compress-tokens-in-claude-md/
Claude Codeにおける高額なトークン消費と制限問題に対し、ファイル分割、英語による指示、ログ活用という実用的なトークン圧縮手法を詳述する。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:5/5
**Main Journal**: 88/100 | **Annex Potential**: 87/100 | **Overall**: 88/100
**Topics**: [[Claude Code, トークン最適化, AIコスト削減, LLM開発ワークフロー, プロンプトエンジニアリング]]
本記事は、筆者が遭遇したClaude Codeの予期せぬ高額利用費とトークン上限エラーの問題を解決するための具体的な対策を提示する。これは、大規模言語モデル（LLM）を活用した開発において、多くのエンジニアが直面しうる共通の課題である。不透明なトークン消費は開発コストを増大させるだけでなく、作業の中断を招き、生産性を著しく低下させるため、その最適化は不可欠だ。
主要な対策として、以下三つの実践的な手法が紹介されている。第一に、「ファイルの機能別分割」は、単一の肥大化したファイルを機能ごとに細かく分割することで、LLMに渡すトークン量を削減する。特に、保守性を考慮し500〜700行を目安に分割し、リンクや変数定義の整合性を保つよう注意を促している。第二に、「CLAUDE.mdの英訳」は、AI向けの指示書を日本語から英語に翻訳することで、トークン消費量を87〜91%も大幅に削減できると指摘。人間が読むための日本語版と使い分けることで、効率的なコミュニケーションを可能にする。第三に、「参照用のログ出力」は、AIが不必要にテストを再実行しトークンを消費するのを防ぐため、CLAUDE.mdでログフォルダを参照するよう指示する方法を提案。`tee`コマンドなどを活用してテスト結果を明示的に示すことで、AIの無駄な動作を抑制し、トークンの過剰消費を回避する。
これらの手法は、WebアプリケーションエンジニアがAIコーディングアシスタントをより経済的かつ効率的に活用するために極めて重要である。コストの最適化とワークフローの中断防止は、AIを活用した迅速な開発体制を構築する上で直接的な影響を与えるため、本記事で示された具体的な対策は、今後のAI活用における標準的なベストプラクティスとなるだろう。