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トークン、コンテキスト & 料金

初級
What you'll learn
  • Anthropic 自身のツールで（他モデルのトークナイザではなく）トークンを正しく数える
  • max_tokens とコンテキストウィンドウを見分ける——そしてその違いがなぜ重要か
  • 入力 + 出力トークンからモデル別レートで API コストを見積もる
  • 品質を落とさずコストを削る：適正化、キャッシュ、トリム、バッチ

API でのコストと上限はすべて**トークン**（およそ単語の¾）で測られます。正しく押さえるべきことが3つあります。

1. トークンを正しく数える​

当てずっぽうにせず、他モデルのトークナイザを使わない（例：tiktoken）——トークン数はモデルファミリーごとに異なります。Anthropic のトークンカウントエンドポイント／SDK ヘルパーを使って、送信する前にリクエストを測りましょう。

Pro tip
  • 大まかな計画ルール：約750語 ≈ 約1,000トークン（1トークンはおよそ単語の¾）。

2. max_tokens ≠ コンテキストウィンドウ​

この2つの上限は混同しやすいですが、別のものを支配します。

上限何を制限するかいつ変えるか
max_tokens返信の長さ（出力のみ）出力が途切れるなら上げる
コンテキストウィンドウ入力 + 出力の合計予算大きな入力は出力の余地を減らす
Watch out
  • max_tokens はタスクが必要とする値に設定する。低すぎると返信が切れる。無駄に高くてもコストは増えない——実際に生成されたトークンにだけ課金される——が、返信がだらだらしうる。

3. コストを見積もる​

入力トークン + 出力トークンに対して、モデル別レート（Opus > Sonnet > Haiku）で課金されます。手早い見積もり：

cost ≈ (input_tokens × input_rate) + (output_tokens × output_rate)

現在のレートは公式の料金ページから取得してください——ここでは意図的にハードコードしていません。

コストを削る（品質を落とさずに）​

Guided walkthrough1 of 4
  1. Sonnet から始め、難しい部分のために Opus を温存します。モデルを選ぶ (/docs/api/choosing-a-model) を参照。

さらなる戦略はコスト & レイテンシのトレードオフで。

理解度チェック

0/4
  1. リクエストを計画していて、送信前にトークン数を知りたい。何を使うべき？
  2. 返信が文の途中で切れ続ける。どの設定を変える？
  3. API ではどう課金される？
  4. 品質を落とさずコストを削る最初の一手として最良なのは？
Key takeaways
  • すべてはトークン（およそ単語の¾）で測られる；約750語 ≈ 約1,000トークン。
  • トークンは Anthropic 自身のツールで数える——他モデルのトークナイザは決して使わない。
  • max_tokens は返信を制限する；コンテキストウィンドウは入力 + 出力の合計予算。
  • 課金 = 入力トークン + 出力トークン、モデル別レート（Opus > Sonnet > Haiku）で。
  • モデルの適正化、接頭辞のキャッシュ、入力のトリム、バッチ化でコストを削る。

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