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大規模言語モデルAIコーディングZenn AI/ML掲載日時: 2026年9月29日 10:00

Claude Codeサブエージェント87万トークン

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Claude Codeサブエージェント87万トークン

3つのポイント

  1. 何が起きたか

    2026年9月の1週間で約80セッションを集計したところ、実装担当のサブエージェント1回の委任で約87万トークン・ツール呼び出し約500回に達した。

  2. なぜ重要か

    親セッションのContextは小さく見えても、サブエージェントの合計は平均で親の約3倍。親だけを見ていると利用枠の消費先が見えない。

  3. 注目点

    今回の対策(作業の種類ごとに分割、ドキュメント縮小、検証回数の削減)は同一条件で検証されておらず、効果が複数の変更による可能性がある。

誰に効くか多数のClaude Codeサブエージェントを動かし、親セッションのコンテキストだけを監視している開発者やチームは、負荷の大きい役割を見つけるためにサブエージェントの使用量も合計する必要がある。

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背景と解説

サブエージェント構造は委任した各タスクのコンテキストを分離するためにあるが、筆者のログによれば、分割が作業の種類に沿っている場合にのみ効果を発揮する。最大のセッションでは、27のサブエージェントに分散した最終Context約560万トークンが親の約40万トークンを大きく上回り、外れ値は実機チェックとテスト追従作業だった。

3つの対策はそれぞれ別の方向を指す。1つはテスト作成を実装エージェントに残し、もう1つはテストの整理を実装エージェントから分離した。筆者はどちらも肥大化がどこにあるかで説明する。一方は実機チェックの回数を減らし、もう一方は複数の作業種類が1つのエージェントに溜まるのを止める。導かれた経験則は、1回の委任を1ドキュメントか1変更の大きさに収めることだった。

これらの効果が持続するかは未確定だ。Opus 5.5への切り替え後のセッションは条件が異なり、クリーンなモデル比較ではなかった。また筆者は分割しすぎるとリクエストとレポートのオーバーヘッドが増えると指摘する。ここでの数値は1人の開発者による独自計測であり、他の構成のベンチマークではなく、利用枠がどこへ消えるかを見る手段として有用だ。

よくある質問
開発者はどうやって負荷の大きいサブエージェントを見つけたのか?
Claude Codeが書き出す3つのファイルを読んだ。セッションJSON、親の.jsonl記録、各サブエージェントの.jsonlと.meta.jsonだ。エージェントごとの数値を並べたことで負荷の大きいものが見えた。
専用のUIチェックエージェントはなぜ実行されなかったのか?
定義の先頭のYAMLが、description内の引用符なしの「: 」で壊れていたため読み込まれず、代わりに汎用エージェントが呼ばれた。警告は表示されなかった。
CLAUDE.mdの編集はすぐ反映されるのか?
いいえ。サブエージェントに渡されるのは親セッション開始時のバージョンだ。ファイルを縮小してもセッションを開き直すまで効果はなく、他の自動読み込みドキュメントも同時に縮小された。
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