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にコードを書かせるだけでなく、実行までさせたい」と考えていませんか？
Claudeが生成したPythonコードを、自分のサーバーやローカル環境でわざわざ動かす手間をかけたくない方へ。
Claude APIのCode Execution Toolを使うと、Anthropic側のサンドボックスでコードがそのまま実行され、結果だけが返ってくるようになります。
いずみtool_resultを自前で組み立てて返す必要がないので、実装はかなりシンプルです。
ということで、本記事ではClaude APIのCode Execution Toolを使う方法を解説します。
いずみすぐ読み終わるので、ぜひ最後までご覧ください。
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【AI】Claude APIのCode Execution Toolを使う方法
早速、Claude APIのCode Execution Toolを使う方法を見ていきます。
Code Execution Toolの仕組み
Code Execution Toolは、Anthropicが管理する隔離コンテナ上でClaudeがPythonコードとbashコマンドを実行できるサーバーサイドツールです。
リクエストのtools配列にツール定義を追加すると、Claudeが必要と判断したタイミングで自動的にコードを書き、コンテナ内で実行し、実行結果を同じレスポンスの中に含めて返します。
開発者がtool_resultブロックを組み立てて返す一般的なツール利用のループは不要で、API側だけで処理が完結します。
コンテナにはPython実行用とファイル操作用のサブツールが用意されており、ファイルの作成・閲覧・編集もコード実行と組み合わせて行えます。
いずみコードを実行するエージェントを、自前のサンドボックスなしで作れるイメージですね。
対応モデルと必要な準備
Code Execution Toolは、Claude Opus 5・Sonnet 5・Fable 5をはじめ、Opus 4.5以降・Sonnet 4.5以降・Haiku 4.5で利用できます。
現行のツールバージョンは、いずれもanthropic-betaヘッダーなしで呼び出せます。
Pythonから使う場合、必要な準備は公式SDKのインストールとAPIキーの設定だけです。
公式のPython SDKを入れます。
pip install anthropic発行済みのAPIキーを環境変数ANTHROPIC_API_KEYに入れておくと、SDKが自動で読み込みます。
export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-..."キーはコードへ直接書かず、環境変数か.envで管理するのが基本です。
基本的なコード実行
最小構成のリクエストは、tools配列にcode_executionツールを1つ追加するだけです。
import anthropic
client = anthropic.Anthropic()
response = client.messages.create(
model="claude-opus-5",
max_tokens=4096,
messages=[
{
"role": "user",
"content": "[2, 4, 6, 8, 10]の平均と標準偏差をコードを実行して求めて",
}
],
tools=[{"type": "code_execution_20250825", "name": "code_execution"}],
)
print(response.content)ツール定義のtypeは使うバージョンを表し、nameはcode_execution固定です。
上の例では平均と標準偏差の計算をClaudeに依頼しており、Claudeがコンテナ内でPythonを実行して数値を返します。
いずみ「計算して」「実行して」と明示すると、コード実行が選ばれやすくなります。
レスポンスの読み方
レスポンスのcontentには、Claudeが実行したコマンドを表すserver_tool_useブロックと、実行結果を表すbash_code_execution_tool_resultブロックが交互に並び、最後にClaudeのテキスト回答が入ります。
bash_code_execution_tool_result内のbash_code_execution_resultには、標準出力のstdout、エラー出力のstderr、終了コードのreturn_codeが含まれます。
コマンドが$OUTPUT_DIRにファイルを残した場合、contentリストに各ファイルのfile_idが入ります。
for block in response.content:
if block.type == "text":
print(block.text)
elif block.type == "server_tool_use":
print("実行:", block.input)
elif block.type == "bash_code_execution_tool_result":
result = block.content
if result.type == "bash_code_execution_result":
print("stdout:", result.stdout)
print("return_code:", result.return_code)return_codeが0以外なら、stderrを見れば失敗理由がわかります。
コンテナを再利用して状態を引き継ぐ
リクエストごとに新しいコンテナが割り当てられ、作成したファイルは次のリクエストには残りません。
レスポンスのトップレベルにあるcontainerオブジェクトのidを、次のリクエストのcontainer引数へ渡すと、同じコンテナを使い続けられます。
code_execution_20260120以降では、ファイルだけでなくPythonインタプリタの変数などのREPL状態も保持されます。
res1 = client.messages.create(
model="claude-opus-5",
max_tokens=4096,
messages=[{"role": "user", "content": "乱数を1つ作って /tmp/n.txt に保存して"}],
tools=[{"type": "code_execution_20250825", "name": "code_execution"}],
)
res2 = client.messages.create(
container=res1.container.id,
model="claude-opus-5",
max_tokens=4096,
messages=[{"role": "user", "content": "/tmp/n.txt の数値を読んで2乗して"}],
tools=[{"type": "code_execution_20250825", "name": "code_execution"}],
)コンテナは作成から30日で失効し、約5分アクセスがないとチェックポイントされて、次のリクエストで復元されます。
いずみデータ分析を何回かに分けて進めたいときに便利です。
ファイルをアップロードして分析する
手元のCSVやExcelを分析させたい場合は、Files APIでファイルをアップロードし、メッセージ内のcontainer_uploadブロックでfile_idを指定します。
from pathlib import Path
file_object = client.files.upload(file=Path("sales.csv"))
response = client.messages.create(
model="claude-opus-5",
max_tokens=4096,
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{"type": "text", "text": "アップロードしたCSVを月次で集計してグラフを作って"},
{"type": "container_upload", "file_id": file_object.id},
],
}
],
tools=[{"type": "code_execution_20250825", "name": "code_execution"}],
)Claudeが生成した画像やレポートは、$OUTPUT_DIRに保存されたものがfile_id付きで返るので、Files APIのダウンロードで取得できます。
for block in response.content:
if block.type == "bash_code_execution_tool_result":
result = block.content
if result.type == "bash_code_execution_result":
for output in result.content:
meta = client.files.retrieve_metadata(output.file_id)
data = client.files.download(output.file_id)
data.write_to_file(meta.filename)サンドボックスの制約
コンテナには次のような制約があります。
- Pythonは3.11、OSはLinux（x86_64）
- メモリ5GiB、ディスク5GiB、CPU1コア
- インターネット接続は無効で、実行時のパッケージ追加インストールは不可
- 使えるのはpandas・numpy・scipy・scikit-learn・matplotlib・openpyxl・pillow・python-docxなどの事前インストール済みライブラリのみ
- 実行できるのはClaude API・Claude Platform on AWS・Microsoft Foundryで、Amazon BedrockとGoogle Cloudは非対応
いずみ外部APIを叩く処理はサンドボックス内では動かない点に注意です。
料金の考え方
web_search_20260209やweb_fetch_20260209と一緒にリクエストへ含めた場合、コード実行分の追加課金はありません。
単独で使う場合は実行時間で課金され、組織ごとに月1,550時間の無料枠があり、超過分はコンテナ1台あたり1時間0.05ドルです。
実行時間は最低5分としてカウントされ、ファイルを添付したリクエストはツールが呼ばれなくてもコンテナへ読み込むため課金対象になります。
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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
Code Execution Toolにベータヘッダーは必要ですか？
現行の3バージョン（code_execution_20250825 / code_execution_20260120 / code_execution_20260521）は、いずれもanthropic-betaヘッダーなしで利用できます。
REPLの状態保持やプログラマティックなツール呼び出しが必要な場合はcode_execution_20260120以降を指定します。
サンドボックスから外部APIを呼び出せますか？
コンテナはインターネット接続が無効なので、外部への通信や実行時のパッケージインストールはできません。
使えるのは事前インストール済みのライブラリと、アップロードしたファイルだけです。
長い処理でレスポンスが途中で止まりました。
処理が長引くと、stop_reasonがpause_turnになってターンが一時停止することがあります。
返ってきたレスポンスの内容をそのまま次のリクエストのメッセージへ渡せば、Claudeが続きを実行します。
Amazon BedrockやGoogle Cloudでも使えますか？
Code Execution Toolが使えるのはClaude API・Claude Platform on AWS・Microsoft Foundryです。
Amazon BedrockとGoogle Cloudでは利用できないため、コード実行が必要なワークフローはClaude API側で組む必要があります。
まとめ
今回は、Claude APIのCode Execution Tool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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