何が起きたか
45人のエンジニアチームが30日間にわたりClaude Codeを使用した際、入力トークンの14%のみがユーザーのプロンプトであり、残り86%は過去の会話履歴、MCP（他社ツール連携）スキーマ、ファイル出力など明示的に指定されていない文脈であることが判明しました。Uberは約5,000人のエンジニアにClaude Codeを展開し、開発者1人あたりの月額請求が500ドル～2,000ドルに達しています。
なぜ重要か
Claude Codeの月額請求は可視化されにくく、エンジニアはコスト要因を把握できていません。Anthropicのコンソールは総トークン数を表示しますが、どのコンポーネント（古い会話、ツール結果、MCP定義など）が費用を食べているかは不明であり、企業全体での経営判断が困難になります。
注目点
Cost Intelligenceというツールが、トークンの出所を可視化し、MCP削減やSonnetモデルへの切り替え（Opus比で0.6xコスト）などで推定22～48%の削減を提案しています。Cometの内部チームは設定最適化で出力コストを229ドルから181ドル（百万トークン単位）に21%削減しました。
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Claude Codeの真の費用構造は極めて不透明です。Anthropicのコンソールは組織全体のトークン消費を表示しますが、その内訳は示されません。/costコマンドはセッション総額、/contextコマンドは現在のコンテキスト使用率を表示しますが、時系列の傾向追跡や開発者間の比較、コスト要因の特定はできません。手動監査は個人レベルなら可能ですが、50～100人の開発者それぞれが独自の設定を持つ組織では破綻します。
費用の実態は、プロンプトそのものより、アーキテクチャの宿命に根ざしています。ステートレスなAPI呼び出し、毎ターンの文脈再構築、10個のMCPサーバーで最大16,000トークン/ターンのスキーマオーバーヘッド、前回のアシスタント応答の78%が再利用されるツール結果——これらは個別の設定不備ではなく、プロダクト設計の必然です。Cometの実験では、構成の中央化、スキルの常時オンから要求時への切り替え、短いセッションループの採用により、出力コストを21%削減できました。
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