いずみこんな悩みを解決できる記事を書きました！
僕は現役フリーランスエンジニア（歴10年）で、資格は13個保有しています。
「Claude APIで1Mトークンの長いコンテキストウィンドウを使う方法を知りたい」とお考えではありませんか？
長い技術文書やコードベース全体をClaude APIに読み込ませて質問したいと考えている方へ。
Anthropicの一部モデルでは、最大100万トークンまでの入力を1回のリクエストで渡すことが可能です。
いずみサクッと解説します。
ということで、本記事ではClaude APIの1Mトークンコンテキストウィンドウを使う方法を解説します。
いずみすぐ読み終わるので、ぜひ最後まで読んでくださいませ。
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【AI】Claude APIの1Mトークンコンテキストウィンドウを使う方法
早速ですが、Claude APIの1Mトークンコンテキストウィンドウを使う方法を解説します。
1Mトークンコンテキストウィンドウとは
1Mトークンコンテキストウィンドウは、1回のリクエストで最大100万トークンの入力を受け付けられる機能です。
Claude Opus 5やClaude Sonnet 5などの一部モデルでは、特別な設定なしに標準で100万トークンまでの入力に対応しています。
一方で対応していないモデルも存在し、anthropic-betaヘッダーにcontext-1m-2025-08-07を指定することで、100万トークンの入力を有効化できる仕組みになっているモデルもあります。
巨大なコードベース全体や、数百ページに及ぶ技術文書をまとめて読み込ませて質問できる点が大きなメリットです。
いずみコードベース丸ごと読み込ませて質問できるのは地味に便利ですよ。
事前準備
Claude APIの1Mトークンコンテキストウィンドウを使う前に、Anthropic Python SDKをインストールします。
以下のコマンドでAnthropic公式のPython SDKをインストールします。
pip install anthropicインストール後、APIキーを環境変数に設定します。
export ANTHROPIC_API_KEY="your_api_key"長いコードベースや技術文書をテキストファイルとして用意します。
いずみ社内のドキュメント一式をまとめて読み込ませる、といった使い方もできます。
実装（コード付き）
実際にPythonで1Mトークンコンテキストウィンドウを使ったコードを書いてみます。
import anthropic
client = anthropic.Anthropic()
with open("large_document.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
document_text = f.read()
message = client.messages.create(
model="claude-opus-5",
max_tokens=1024,
messages=[
{
"role": "user",
"content": f"以下のドキュメントを要約してください。\n\n{document_text}"
}
]
)
print(message.content[0].text)Claude Opus 5は標準で100万トークンまでの入力に対応しているため、特別なヘッダーを指定せずにそのままリクエストできます。
いずみファイルを読み込んでプロンプトに埋め込むだけなので、実装自体はシンプルです。
message = client.messages.create(
model="claude-sonnet-4-5",
max_tokens=1024,
messages=[
{
"role": "user",
"content": f"以下のドキュメントを要約してください。\n\n{document_text}"
}
],
extra_headers={"anthropic-beta": "context-1m-2025-08-07"}
)標準で1Mトークンに対応していないモデルの場合は、extra_headersでanthropic-betaヘッダーを追加することで100万トークンの入力を有効化できます。
いずみモデルごとに対応状況が違うので、公式ドキュメントで確認してから使うと安心です。
print(message.usage.input_tokens)
print(message.usage.output_tokens)レスポンスのusage.input_tokensを確認すれば、実際に何トークン分のドキュメントを送信したかを把握できます。
長文コンテキストを扱う際の注意点
入力トークン数が増えるほど、1リクエストあたりの料金は大きくなります。
同じ大きなドキュメントを繰り返し参照する場合は、プロンプトキャッシュを併用するとコストを抑えられます。
message = client.messages.create(
model="claude-opus-5",
max_tokens=1024,
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": document_text,
"cache_control": {"type": "ephemeral"}
},
{
"type": "text",
"text": "上記のドキュメントについて質問に答えてください。"
}
]
}
]
)cache_controlを指定した部分はキャッシュされるため、同じドキュメントに対する2回目以降のリクエストではコストを削減できます。
いずみ大きなドキュメントを何度も使い回すなら、プロンプトキャッシュはセットで検討する価値ありです。
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【厳選】フリーランスエンジニアにおすすめなエージェント3選
フリーランスエンジニアになるにはエージェントから案件をもらう必要があります。
僕が実際に利用しているおすすめエージェントを紹介しますね。
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いずみ週2〜3日の案件はある程度スキルがないと紹介してもらえない印象です。
とはいえ、週5の案件ももちろんありますし、僕が利用した時は迅速・丁寧に対応していただきました！
よくある質問
1Mトークンとはどのくらいの文章量ですか？
日本語の場合、1トークンはおおよそ1〜2文字に相当するため、100万トークンは書籍数冊分のボリュームに相当します。
英語の場合は1トークンが単語の一部に対応するため、日本語よりも多くの文章量を100万トークンに収められます。
1Mトークンコンテキストウィンドウは全モデルで使えますか？
いいえ、1Mトークンコンテキストウィンドウに対応しているのは、Claude Opus 5やClaude Sonnet 5など一部のモデルに限られます。
対応していないモデルでは、より小さいコンテキストウィンドウの上限が設定されています。
長いコンテキストを送ると料金は高くなりますか？
1Mトークンコンテキストウィンドウに対応したモデルでは、入力トークン数に応じた通常料金がそのまま適用される仕組みになっています。
ただし入力トークン数自体が増えるため、リクエストごとの合計コストは大きくなりやすい点には注意が必要です。
対応していないモデルでも1Mトークンを使えますか？
モデルによっては、anthropic-betaヘッダーにcontext-1m-2025-08-07を指定することで100万トークンの入力に対応できる場合があります。
対応状況はモデルごとに異なるため、公式ドキュメントで確認してから使うと安全です。
まとめ
今回は、Claude APIの1Mトークンコンテキストウィンドウを使う方法について解説しました。
以下が本記事のまとめになります。
いずみ最後までお読みいただき、ありがとうございました！
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