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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10月27日 13:00

道具40個の窓口方式、一覧取得で4,225トークン増

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道具40個の窓口方式、一覧取得で4,225トークン増

3つのポイント

  1. 何が起きたか

    Claude Code 2.1.302でMCPツール40個を窓口方式にまとめると初回入力は587から13トークンに減ったが一覧1回取得で4,225増え最終ターン入力は直接37,090–37,372対窓口40,816–40,916となった。

  2. なぜ重要か

    窓口方式は前払いを削る代わりに一覧取得で大きな出費が発生し、この検証では最終ターンの入力が直接方式より重くなった。ツールを1回しか呼ばない仕事では窓口方式が損になる可能性がある。

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背景と解説

著者はXで見かけた「MCPサーバーを1本の窓口にまとめる」設計を、手元のサンドボックスに小さく再現して測定した。直接用と窓口用の4条件を各3回、計12回実行し、成否は出力ファイルのバイト一致で判定している。

測定の結果、窓口方式は前払いを13トークンまで削れる一方、一覧を取得したターンで4,225トークンが加算され、その増分は会話履歴に残って以降のターンでも読み直される。著者はこの理由を、直接方式ではツールの名前だけが最初に渡り説明文は呼び出し直前に取得されるのに対し、窓口の一覧は名前・説明・スキーマをまとめたJSON文字列で、既存の節約機構を打ち消すためと分析している。

また、偽物39個を混ぜてもAIは本物を1発で選び、窓口の使い方を書かない依頼文でも2段呼びに到達した。これらは著者の予想を外した結果であり、ツール選択の頑健性を示す一方、窓口方式のコスト面での不利が浮き彫りになった。著者は一覧を軽くする工夫が必要だと指摘している。

よくある質問
窓口方式にすると、どのくらいトークンが増えますか?
一覧を1回取得すると4,225トークン増える。初回入力の前払いは587トークンから13トークンに減るが、一覧取得の増分が上回る。
偽物のツールが39個混ざっていても、AIは正しいツールを選べますか?
12回の実行で偽物を呼んだ回はゼロで、本物を1発で名指しした。名前が説明的であれば、似た名前が39個並んでも選択は壊れなかった。
窓口の使い方を依頼文に書かなくても、AIは使えますか?
書かなくても3回とも自力でlist_capabilitiesを呼び、次にinvokeへ正しい名前を渡した。使い方を書いた場合との差は初回入力48トークンだけで、ターン数も成否も変わらなかった。
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