【AI】Claude APIでトークン数を事前にカウントする方法

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に送るリクエストのトークン数を、実行前に把握したい」とお考えではありませんか？

Claude APIはリクエストの入力トークン数に応じて課金されます。

送信前にトークン数が分かれば、コストの見積もりやコンテキストウィンドウの上限管理がやりやすくなります。

いずみ

Anthropic公式のトークンカウント用エンドポイントを使えば、推論を走らせずにトークン数だけを取得できます。

数行のコードで済むので、サクッと解説します。

ということで、本記事ではClaude APIでトークン数を事前にカウントする方法を解説します。

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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執筆者／監修者

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【AI】Claude APIでトークン数を事前にカウントする方法

早速ですが、Claude APIでトークン数を事前にカウントする方法を解説します。

トークンカウント用エンドポイントとは

Claude APIには、メッセージ作成用の/v1/messages とは別に、トークン数だけを返す/v1/messages/count_tokens というエンドポイントがあります。

Python SDKではclient.messages.count_tokens() として呼び出せます。

メッセージ作成と同じ形式でmodel ・messages ・system ・tools を渡すと、入力トークンの合計だけが返ってきます。

推論は実行されないため、出力トークンは発生しません。

いずみ

トークンカウントの呼び出し自体には課金されません。

ただし通常のメッセージ作成とは別のレート制限が設けられています。

事前準備

Python SDKを使う準備をします。

pip install anthropic

export ANTHROPIC_API_KEY=your_api_key

基本的なトークンカウント

まずはメッセージだけを渡してトークン数を数えてみます。

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

response = client.messages.count_tokens(
    model="claude-opus-5",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Claudeについて教えてください。"}
    ],
)

print(response.input_tokens)

レスポンスのinput_tokens に、入力トークンの合計が入ります。

トークン数はモデルごとに異なるため、実際に推論で使うモデルと同じmodel を指定します。

システムプロンプトやツールを含めて数える

システムプロンプトやツール定義もトークンを消費します。

メッセージ作成時と同じ引数を渡せば、まとめてカウントされます。

response = client.messages.count_tokens(
    model="claude-opus-5",
    system="あなたは丁寧なテクニカルサポート担当です。",
    tools=[
        {
            "name": "get_weather",
            "description": "指定した都市の天気を返す",
            "input_schema": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "city": {"type": "string", "description": "都市名"}
                },
                "required": ["city"],
            },
        }
    ],
    messages=[
        {"role": "user", "content": "東京の天気は?"}
    ],
)

print(response.input_tokens)

システムプロンプトやツール定義を追加するとinput_tokens が増えることを確認できます。

いずみ

画像やPDFを含むリクエストも、メッセージ作成と同じ形式で渡せばカウントできます。

概算コストを求める

取得した入力トークン数に、モデルごとの100万トークンあたりの単価を掛ければ、入力コストの概算が出せます。

INPUT_PRICE_PER_MTOK = 5.0  # モデルの料金表に合わせて設定（将来変更される可能性あり）

tokens = response.input_tokens
estimated_cost_usd = tokens / 1_000_000 * INPUT_PRICE_PER_MTOK

print(f"入力トークン: {tokens}")
print(f"概算コスト: ${estimated_cost_usd:.6f}")

単価は公式の料金ページで公開されており、変更される可能性があるためコード側で定数として管理しておくと差し替えが楽です。

出力トークンは事前に確定できないため、max_tokens で上限を決めて別途見積もります。

カウント時の注意点

トークンカウントの結果はあくまで見積もりです。

実際にメッセージを作成したときの入力トークン数と、わずかにずれる場合があります。

OpenAI向けのtiktoken で代用するのは避けます。

tiktokenはClaudeのトークナイザーと分割方法が異なり、日本語やコードでは特に誤差が大きくなります。

いずみ

正確な数値が欲しいときは、必ずcount_tokensエンドポイントを使いましょう。

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いずみ

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いずみ

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いずみ

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いずみ

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よくある質問

まとめ

今回は、Claude APIでトークン数を事前にカウントする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。

まとめ

• Claude APIには入力トークン数だけを返すcount_tokens エンドポイントがある。
• client.messages.count_tokens() にmodel ・messages ・system ・tools を渡すとinput_tokens が返る。
• 単価を掛ければ入力コストの概算が出せる。
• 結果は見積もりであり、tiktokenでの代用は避ける。

まとめ

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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