【要約】実験！Claude Code各モデルの消費トークン比較してみた！ [Qiita_Trend] | Summary by TechDistill
> Source: Qiita_Trend
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// Problem
Claude Codeの利用者は、週間の利用上限を管理する必要がある。しかし、ProプランのUIではプラン上限に対する割合しか表示されない。そのため、開発者は具体的なコスト計算が困難という課題に直面していた。
- ・モデルごとの詳細なトークン消費量が把握できない。
- ・「高性能モデルほど消費量が多い」という予測が正しいか検証できない。
- ・タスクの種類によってコスト構造がどう変化するか不明である。
// Approach
筆者は、セッションログからモデルごとの正確な消費量を算出する手法を構築した。ログを解析し、APIコストを反映した独自の計算式を適用して検証を行っている。
- ・セッションログ（JSONL形式）を読み込み、usage情報を集計するスクリプトを作成。
- ・独自の計算式
input + output + cache_write + cache_read × 0.1を採用。 - ・「質問タスク」と「ツール作成タスク」の2つのシナリオで比較実験を実施。
- ・各モデルのturns数、input、output、キャッシュ利用量を詳細に記録。
// Result
実験の結果、タスクの性質によってモデルごとの消費傾向が異なることが判明した。これにより、利用者はタスクに応じた最適なモデル選択が可能になる。
- ・質問タスク：Sonnet 5が最多の消費量となり、OpusとHaikuは僅差であった。
- ・ツール作成タスク：Opus 4.8が最多の消費量となり、試行錯誤（turns数）も多かった。
- ・結論：知識ベースの質問にはSonnet、ファイル操作にはOpusが適している。
- ・知見：トークン消費の多さは、モデルによる「深掘り」の度合いを示唆している。
Senior Engineer Insight
> LLMエージェントの運用において、コストと精度のトレードオフは極めて重要だ。本実験は「高性能モデル＝高コスト」という単純な図式を否定している。特に、ファイル操作を伴うタスクでは、Opusが自律的な試行錯誤を行うため、コストが跳ね上がる傾向にある。開発現場では、単純なQAには軽量モデル、自律的な実装には高機能モデルと、タスク特性に基づいた動的なモデル切り替え戦略を検討すべきである。