コンテキスト管理

コンテキストって何?（日常の例で理解する）

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│  🟢 余裕あり       🟠 そろそろ危険       🔴 性能低下!  │
│  ████████████████████████████████████████████   │
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  会話が増えるほど右に進む →→→

なぜ重要なの?

コンテキストが埋まると、Claude は:

• 最初に伝えたルールを忘れる
• 関係ない変更を勝手にする
• 同じミスを繰り返す
• 回答の品質が全体的に低下する

覚えておくべき5つのテクニック

1. /clear — リセットする 初心者必須

タスク（やること）が変わったら、/clear で会話をリセットします。

> /clear

これは最も重要で最も簡単なテクニックです。
たとえると、会議が終わったらホワイトボードを消すようなものです。次の議題にきれいな状態で臨めます。

2. 2回ルール — やり直す

同じ修正を2回試してうまくいかなかったら、/clear して最初から別の言い方で頼みましょう。

3. /compact — 圧縮する

同じタスクを続けたいけど容量が心配なとき。会話を要約して圧縮します。

> /compact

たとえると、長い議事録を要点だけにまとめるようなものです。

4. /context — 残量を確認する

> /context

今どれくらいコンテキストを使っているか確認できます。60%以下に保つのが理想です。

5. サブエージェントに調査を任せる 中級者向け

サブエージェント（別のAI）に調査を任せると、メインの Claude のコンテキストを節約できます。 詳しくはサブエージェントのページで解説します。

/clear と /compact の違い

上級テクニック: Document & Clear パターン

Auto-Dream — AIが寝ている間にメモリを整理（2026年新機能）

トークン節約の実践テクニック

Claude Code を使い続けると「すぐに上限に達してしまう」という悩みが出てきます。ここでは、トークン（テキストの量を測る単位。日本語1文字がだいたい1〜2トークン）を節約して、より長く・安く Claude Code を使い続けるための実践的なテクニックを紹介します。

コンテキスト80%で /compact を実行する

/context コマンドで現在のコンテキスト使用量をモニタリング（監視）できます。使用量が80%を超えたら、/compact を実行して会話を圧縮するのが目安です。

> /context
# → 現在のコンテキスト使用量が表示される
# → 80%を超えていたら↓を実行

> /compact コードのサンプルとAPIの使い方だけ残して
# → 会話が要約され、指定した内容が優先的に保持される

予算上限を設定する

API（従量課金）で利用している場合、1セッションあたりの予算上限を設定できます。予想外のコスト発生を防ぐ「安全弁」です。

# 1セッションの上限を5ドルに設定
# --max-budget-usd = 最大予算（ドル）を指定するフラグ（オプション）
claude --max-budget-usd 5

8つの節約戦略

複数のQiita/Zenn記事やX投稿から集約した、実証済みの節約テクニックです:

settings.json での節約設定例

~/.claude/settings.json（Claude Codeのグローバル設定ファイル）に以下の設定を書いておくと、デフォルトで節約モードになります:

{
  // model: デフォルトで使うモデルを指定
  // "sonnet" = バランス型モデル（Opusより安くて十分な性能）
  "model": "sonnet",

  // outputStyle: 出力スタイルを指定
  // "Concise" = 簡潔な出力（冗長な説明を省略してトークン節約）
  "outputStyle": "Concise",

  // permissions: ファイルアクセスの許可/拒否設定
  "permissions": {
    // deny: 以下のファイル/コマンドへのアクセスを禁止
    "deny": [
      "Read(./.env)",       // 環境変数ファイル（秘密情報）の読み取りを禁止
      "Read(./.env.*)",     // .env.local等も禁止
      "Bash(curl:*)",       // curlコマンド（外部通信）を禁止
      "Bash(wget:*)"        // wgetコマンド（外部通信）を禁止
    ]
  }
}

出典: @ai_jitan | Qiita: トークン節約Tips | Zenn: 5フェーズ節約法 | Zenn: コンテキスト最適化