Claude APIのコストを削減する7つの方法【実測値付き】

defselect_model(task_type: str) -> str:
    HAIKU_TASKS = {"classify", "summarize", "extract", "translate_simple"}
    SONNET_TASKS = {"write_article", "code_review", "analysis"}
    OPUS_TASKS = {"architecture_design", "security_review", "complex_reasoning"}

    if task_type in HAIKU_TASKS:
        return "claude-haiku-4-5"
    elif task_type in SONNET_TASKS:
        return "claude-sonnet-4-6"
    else:
        return "claude-opus-4-5"

importanthropic

client = anthropic.Anthropic()

# システムプロンプトにキャッシュ指定を追加
response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=1024,
    system=[
        {
            "type": "text",
            "text": "あなたはWordPress記事作成の専門家です。nn" + long_context,  # 長いコンテキスト
            "cache_control": {"type": "ephemeral"}  # ここでキャッシュを指定
        }
    ],
    messages=[{"role": "user", "content": user_message}]
)

classPreFilter:
   """Claude呼び出し前の前段フィルタ"""

    defshould_use_claude(self, text: str, task: str) -> tuple[bool, str | None]:
       """
        Returns: (use_claude, cached_answer)
        """
        # キャッシュチェック
        if cached := self.cache.get(f"{task}:{hash(text)}"):
            return False, cached

        # ルールベース分類
        if task == "sentiment" and len(text) < 50:
            # 短文は正規表現で分類
            if any(w in text for w in ["最高", "素晴らしい", "好き"]):
                return False, "positive"
            if any(w in text for w in ["最悪", "ひどい", "嫌い"]):
                return False, "negative"

        # Claudeが必要
        return True, None

importanthropic

client = anthropic.Anthropic()

# バッチリクエストを作成
batch = client.messages.batches.create(
    requests=[
        {
            "custom_id": f"article-{i}",
            "params": {
                "model": "claude-haiku-4-5",
                "max_tokens": 512,
                "messages": [{"role": "user", "content": text}]
            }
        }
        for i, text in enumerate(article_list)
    ]
)

# バッチIDを保存して後で結果を取得
print(f"Batch ID:{batch.id}")

# 後で結果を取得（バッチ完了後）
results = client.messages.batches.results(batch.id)
for result in results:
    print(result.custom_id, result.result.message.content)

# 悪い例（冗長）
あなたはプロのライターです。以下のトピックについて、読者にとってわかりやすく、
かつ専門的な観点を持ちながら、適切な長さで記事を書いてください。なお、文体は
丁寧語を使い、見出しを適切に配置してください。また、SEOを意識した記事にして
ください。

トピック: {topic}

# 良い例（圧縮）
プロライターとして記事を書いてください。丁寧語・見出しあり・SEO意識。

トピック: {topic}

importanthropic

# トークン数をカウント（実際にAPIを呼ばずにカウント）
client = anthropic.Anthropic()
count = client.messages.count_tokens(
    model="claude-sonnet-4-6",
    messages=[{"role": "user", "content": your_prompt}]
)
print(f"Token count:{count.input_tokens}")

# 要約タスクなら500トークンで十分なことが多い
response = client.messages.create(
    model="claude-haiku-4-5",
    max_tokens=500,  # デフォルトは4096などモデルによる
    messages=[{"role": "user", "content": "以下を3行で要約してください: ..."}]
)

MAX_TOKENS = {
    "summary": 300,
    "classification": 50,
    "article_writing": 2000,
    "code_review": 1500,
}

# APIキーを使わずにClaudeを呼び出す
echo"このコードをレビューしてください:$(catmain.py)"|claude-p

importsubprocess
importjson

defcall_claude_cli(prompt: str) -> str:
   """Claude CodeのCLIを経由してAPIキー消費なしに呼び出す"""
    result = subprocess.run(
        ["claude", "-p", prompt],
        capture_output=True,
        text=True,
        encoding="utf-8"
    )
    return result.stdout.strip()

# 使用例
review = call_claude_cli(f"以下のコードのバグを指摘してください:n{code}")