Claude Codeの初期トークン消費は競合の4.7倍

AnthropicのClaude Code（Anthropic提供のAIコーディング支援CLI）が、利用者の指示を処理する前の初期ロードだけで約3万3000トークン（AIがテキストを処理する最小単位）を消費していることが、AIコンサルティング企業Systimaの測定で明らかになった。オープンソースの競合ツール「OpenCode」の約4.7倍にあたり、MCP（AIと外部ツールを接続する共通規格（Model Context Protocol））サーバーや設定ファイルを加えた実用構成では約7万5000トークンに達する。ただし作業全体ではリクエスト回数の少なさから総消費量が逆転するケースもあり、単純な初期負荷だけでは優劣を判断できないことも示された。

Systimaの測定手法と空環境での結果

Systimaは同一マシン上でClaude Code（v2.1.207）とOpenCode（v1.17.18）を動かし、AIモデルにはClaude Sonnet 4.5（AnthropicのClaude 4.5世代の中位モデル）を指定した。MCPサーバーや個人設定を除いた空の作業環境で「OKとだけ出力してください」と入力し、中継サーバーでモデルへ送信されたデータを記録した（Systimaブログ）。

Claude Codeの初回リクエストは約3万2800トークンで、うち約2万4000トークンは標準搭載の27種類のツール説明が占めていた。ツールをすべて無効にしてもシステムプロンプトだけで約6500トークンを消費する。一方OpenCodeは10種類のツール説明を含めて合計約6900トークンだった。

実用構成で約7.5万トークンに増大する構造

実際の開発現場では、プロジェクト固有ルールを記した指示ファイル「CLAUDE.md」やMCPサーバーを接続して利用する。Systimaが72KBの指示ファイルを追加したところ、Claude Code・OpenCode双方でリクエストあたり約2万トークンが上乗せされた。さらにMCPサーバー1つにつき約1000〜1400トークンが加算され、5つ接続すると約5000〜7000トークン増加する。

指示ファイル・MCPサーバー・プラグインを組み合わせた実用構成では、Claude Codeが利用者の入力前に送信するデータは約7万5000トークン（ツール118種類・送信サイズ311KB）に達した。20万トークンのコンテキストウィンドウ（AIが一度に処理できる情報の最大容量）を使う場合、コードや会話を読み込む前から全体の約6分の1を占有する計算になる。

Claude CodeとOpenCodeの初期負荷比較

項目	Claude Code (v2.1.207)	OpenCode (v1.17.18)
空環境での初回リクエスト	​約3万2800トークン​	​約6900トークン​
ツール説明のトークン数	約2万4000（27種類）	―（10種類）
システムプロンプトのみ	約6500トークン	約2000トークン
実用構成の初回リクエスト	​約7万5000〜8万5000	―
実タスク総消費量（ファイル作成テスト）	約12万1000（3リクエスト）	約13万2000（9リクエスト）

空環境の初期負荷はClaude Codeが約4.7倍大きいが、実タスクではClaude Codeが複数ツールをまとめて呼び出すため3回のリクエストで完了し、入力トークン合計は約12万1000トークンだった。OpenCodeはツールを個別に呼び出して9回のリクエストを要し、合計約13万2000トークンとClaude Codeを上回った。

さらにClaude Codeのサブエージェント機能で2つの副次AIに作業を分担させた場合、各サブエージェントがシステムプロンプトとツール説明を個別に読み込むため、入力トークン合計は約51万3000トークンへ急増した。

測定の限界と未確認事項

今回の測定には以下の制約がある。

• ​環境依存​: 測定はClaude Code v2.1.207 + Claude Sonnet 4.5の特定構成で実施されており、モデルやバージョン、MCPサーバーの種類によって数値は変動する
• ​コスト影響の未算出​: プロンプトキャッシュ適用時の実料金への影響は報告されていない。キャッシュで再送コストは下がるが、コンテキストウィンドウの占有量は変わらない
• OpenCodeのツール詳細​: OpenCode側のツール説明トークン数の内訳は報告内で明示されていない
• Anthropicの公式見解​: Anthropicはこの測定結果について公式コメントを出していない

トークン監視がAIエージェント運用の判断材料になる

Systimaは、AIエージェント運用では料金画面だけでなく、モデルへ実際に送信されるデータを記録し、指示ファイルやMCPサーバーを1つずつ追加しながら負荷を確認すべきだと指摘している。今回の測定が示すのは、初期負荷の大きさとタスク全体の効率は必ずしも一致しないという点であり、ツールの選定にあたっては初回リクエストの大きさだけでなく、実際の作業パターンでのリクエスト回数や総消費量を含めた複合的な評価が求められる。

引用元：GIGAZINE