トークンカウント
Claudeに送信する前に、メッセージ内のトークン数をカウントします。トークン数を使用して、レート制限とコストの管理、モデルルーティングの判断、目標の長さに合わせたプロンプトの調整を行えます。
「token counting」(トークンカウント)を使用すると、Claudeにメッセージを送信する前に、そのメッセージ内のトークン数を確認できます。これにより、プロンプトと使用量について、情報に基づいた判断を下せます。トークンカウントを使用すると、次のことが可能になります。
- 「rate limit」(レート制限)とコストを事前に管理する
- 適切なモデルルーティングの判断を行う
- プロンプトを特定の長さに最適化する
メッセージのトークンをカウントする方法
トークンカウントエンドポイントは、メッセージ作成時と同じ構造化された入力リストを受け付けます。これには、「system prompt」(システムプロンプト)、ツール、画像、PDFのサポートも含まれます。レスポンスには入力トークンの合計数が含まれます。
このエンドポイントは、Messages APIが受け付けるいくつかの入力に対してinvalid_request_errorを返します。対象となるのは、ウェブ検索、ウェブフェッチ、コード実行、ツール検索などのサーバーツール(アドバイザーツールを除くすべてのサーバーツール)、「Model Context Protocol」、すなわちMCPのコネクタ、およびurlまたはfileソースを持つimageまたはdocumentブロックです。画像とPDFをカウントするには、base64として送信してください。サーバーツールまたはMCPサーバーを使用するリクエストの場合、Messages APIのレスポンスのusageオブジェクトで、使用されたトークンが報告されます。
サポートされているモデル
すべてのアクティブなモデルがトークンカウントをサポートしています。
基本的なメッセージのトークンをカウントする
client = anthropic.Anthropic()
response = client.messages.count_tokens(
model="claude-opus-5-5",
system="You are a scientist",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello, Claude"}],
)
print(response.json()){ "input_tokens": 14 }ツールを含むメッセージのトークンをカウントする
client = anthropic.Anthropic()
response = client.messages.count_tokens(
model="claude-opus-5-5",
tools=[
{
"name": "get_weather",
"description": "Get the current weather in a given location",
"input_schema": {
"type": "object",
"properties": {
"location": {
"type": "string",
"description": "The city and state, e.g. San Francisco, CA",
}
},
"required": ["location"],
},
}
],
messages=[{"role": "user", "content": "What's the weather like in San Francisco?"}],
)
print(response.json()){ "input_tokens": 403 }画像を含むメッセージのトークンをカウントする
import base64
import httpx2
image_url = "https://platform.claude.com/docs/images/vision-example.jpg"
image_media_type = "image/jpeg"
image_data = base64.standard_b64encode(httpx2.get(image_url).content).decode("utf-8")
client = anthropic.Anthropic()
response = client.messages.count_tokens(
model="claude-opus-5-5",
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "image",
"source": {
"type": "base64",
"media_type": image_media_type,
"data": image_data,
},
},
{"type": "text", "text": "Describe this image"},
],
}
],
)
print(response.json()){ "input_tokens": 1028 }"oversized_image": "error"を設定した埋め込み画像ブロックは、Messages APIが拒否するのとまったく同じように、カウント時に拒否されます。
思考を含むメッセージのトークンをカウントする
client = anthropic.Anthropic()
response = client.messages.count_tokens(
model="claude-opus-5-5",
thinking={"type": "adaptive"},
messages=[
{
"role": "user",
"content": "Are there an infinite number of prime numbers such that n mod 4 == 3?",
},
{
"role": "assistant",
"content": [
{
"type": "thinking",
"thinking": "This is a nice number theory question. Let's think about it step by step...",
"signature": "EuYBCkQYAiJAgCs1le6/Pol5Z4/JMomVOouGrWdhYNsH3ukzUECbB6iWrSQtsQuRHJID6lWV...",
},
{
"type": "text",
"text": "Yes, there are infinitely many prime numbers p such that p mod 4 = 3...",
},
],
},
{"role": "user", "content": "Can you write a formal proof?"},
],
)
print(response.json()){ "input_tokens": 88 }PDFを含むメッセージのトークンをカウントする
import base64
import anthropic
client = anthropic.Anthropic()
with open("/path/to/document.pdf", "rb") as pdf_file:
pdf_base64 = base64.standard_b64encode(pdf_file.read()).decode("utf-8")
response = client.messages.count_tokens(
model="claude-opus-5-5",
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "document",
"source": {
"type": "base64",
"media_type": "application/pdf",
"data": pdf_base64,
},
},
{"type": "text", "text": "Please summarize this document."},
],
}
],
)
print(response.json()){ "input_tokens": 2188 }Claude FableおよびClaude Mythosモデルでのトークン数
Claude Fable 5.1、Claude Mythos 5.1、Claude Fable 5、Claude Mythos 5は、Claude Opus 4.7で導入されたトークナイザーを共有しています。プロンプトのカウントはこの4つのモデルすべてで同じであり、Claude Opus 4.7より前のモデルと比べて約30パーセント多くなります(正確な増加量はコンテンツによって異なります)。トークンカウントエンドポイントは、渡したmodelのトークナイザーに基づいてカウントします。ワークロードでの差を測定するには、同じリクエストを2回(1回は現在のモデルで、もう1回は移行予定のモデルで)カウントし、2つのinput_tokensの値を比較してください。
料金とレート制限
トークンカウントは無料で使用できますが、使用量ティアに基づく1分あたりのリクエスト数のレート制限が適用されます。より高い制限が必要な場合は、レート制限ページのRequest rate limit increaseを使用してください。
| 使用量ティア | 1分あたりのリクエスト数(RPM) |
|---|---|
| Start | 5,000 |
| Build | 10,000 |
| Scale | 20,000 |
よくある質問
いいえ、トークンカウントはキャッシングロジックを使用せずに推定値を提供します。トークンカウントのリクエストでcache_controlブロックを指定することはできますが、「prompt caching」(プロンプトキャッシング)は実際のメッセージ作成時にのみ行われます。
次のステップ
トークンカウントエンドポイントの完全なAPIリファレンスをお読みください。
トークン数を使用して、プロンプトをモデルのコンテキストウィンドウ内に収めます。
リクエストを送信する前にトークン数を確認し、使用量ティアの範囲内に収めます。
プロンプトのプレフィックスをキャッシュすることで、繰り返し使用するプロンプトのコストとレイテンシを削減します。
Compatibility
- Supported platforms
- Claude API
- Claude Platform on AWS
- Amazon Bedrock
- Google Cloud
- Microsoft Foundry
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