Claude Code を無制限に使う

Claude Code は、Anthropic 公式のソフトウェア開発向け command-line agent です。200k context window を前提に動作し、独立した context を持つ subagents を起動し、ファイル全体を会話履歴へ読み込み、さらに毎ターン full context を再送します。そのため長い session では token 使用量が二次関数的に増え、現在利用できる開発者向けツールの中でも特に token 消費が大きい部類に入ります。Claude Code を AI Prime Tech Unlimited のような定額・無制限 gateway に接続すると、残量を気にして節約しながら使うツールではなく、常時起動できる本物の開発パートナーとして使えるようになります。

Claude Code の token 消費が二次的に増える理由

API 側から見ると、Claude Code は各 turn の間で state を保持しません。あなたが送るすべての message には、それまでの会話履歴全体が含まれます。過去の user message、読まれたファイル内容、tool の実行結果、assistant の返答、検討の流れに必要な context がまとめて再送されます。最初の request は 5,000 tokens 程度で済むかもしれません。しかし 10 回目のやり取りでは、追加された新しい内容に加えて 50,000 tokens 近い履歴を送ることがあります。20 回目になると、1 request あたりの context が 150,000 tokens を超えることも珍しくありません。通常の chat では短い質問と回答で終わることが多い一方、Claude Code は repository を読み、diff を作り、test output を解釈し、複数ファイルの状態を維持するため、token の増え方がまったく違います。

subagents を使うと、この増加はさらに大きくなります。Claude Code が作業を subagent に委任すると、その agent は独自の context window を持ち、親 agent とは別に履歴を蓄積し始めます。親 agent の context には subagent の summary が追加され、subagent 側では research、implementation、verification のための token が別途積み上がります。Agent teams のように複数の subagents が並行して協調する構成では、この傾向がさらに強くなります。複雑な refactor では、親 agent 1 つと subagent 3 つがそれぞれ 100k tokens 以上の context を持ち、同じ claude api キーで同時に動くこともあります。per-token 課金の Claude API 料金では、こうした使い方は心理的にも金額的にも重くなりがちです。

/compact command は、履歴を要約して古い context を切り詰めることで token 使用量を抑える助けになります。ただし、これは詳細さと引き換えに context の容量を回復する手動操作です。per-token billing では、多くの user が claude api 料金を抑えるために頻繁に compact し、まだ有用な情報まで早めに捨ててしまいます。claude 無制限の定額 gateway では、会話を自然に成長させ、context quality が落ちてきたときだけ compact し、subagents も cost の暗算なしで自由に使えます。長い debugging session、設計相談、multi-file migration、test 追加のような作業では、この差が開発体験に直結します。

Environment Variable の設定

Claude Code は API 設定を environment variables から読み取ります。基本になる変数は ANTHROPIC_BASE_URL と、ANTHROPIC_API_KEY または ANTHROPIC_AUTH_TOKEN のどちらかです。AI Prime Tech Unlimited を使う場合、ANTHROPIC_BASE_URL には https://claudeapikey.dev を設定します。ここで重要なのは、末尾に /v1 を付けないことです。Anthropic SDK は API path を自動で追加するため、base URL は root host のままにします。key には、gateway が標準的な Anthropic 形式の x-api-key header authentication を期待するなら ANTHROPIC_API_KEY を使います。Claude Code API キー設定でつまずく多くの原因は、この base URL と key 名のどちらかです。

永続的に使う場合は、.bashrc、.zshrc、PowerShell の $PROFILE など shell profile にこれらの値を追加します。Windows では、Advanced System Settings から system environment variables として登録する方法もあります。Claude Code は startup 時に environment variables を読み込むため、値を変更した後は既存の Claude Code session を終了し、新しく起動し直してください。terminal で export しただけの一時的な値は、その shell session 内では動きますが、別の terminal、IDE 経由の process、subagent の生成方法によっては引き継がれない場合があります。安定運用するなら system level または profile level に設定するのが安全です。

project ごとに設定を切り替えたい場合は、project root に .env file を作成します。Claude Code は working directory から .env file を読み込みます。これにより、ある project では AI Prime Tech Unlimited の claude 無制限 gateway を使い、別の project では direct Anthropic billing を使う、といった使い分けができます。.env file は system environment variables より優先されるため、team project で共通の gateway 設定を置く場合にも便利です。ただし claude api キーのような secret は repository に commit しないよう注意してください。.env.example には変数名だけを置き、実際の key は各 developer が自分の環境で設定する運用が一般的です。

Sonnet、Opus、Haiku、Fable の Model Mapping

Claude Code は内部的な model alias を使っており、それを environment variables で上書きできます。ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL は default の 'sonnet' 選択時に使われる model を制御します。ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL は 'opus' の選択を上書きします。ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL と ANTHROPIC_DEFAULT_FABLE_MODEL は残りの tier を制御します。これらには、gateway が対応している正確な model ID を設定してください。model ID は大文字小文字や version suffix を含めて一致している必要があります。dashboard に表示される identifier をそのまま使うのが確実です。

たとえば ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL=claude-sonnet-4-5、ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL=claude-opus-4-6 のように設定します。Claude Code の中で /model command を使ったり、startup flag で model tier を選んだりすると、その tier はあなたが mapping した model ID に解決されます。これは、gateway が独自の model identifier を公開している場合や、特定 version に pin したい場合に特に役立ちます。team で同じ挙動を再現したいときも、mapping を明示しておくことで「誰の環境では別 model が動いていた」というズレを減らせます。

無制限 plan では、model choice はほぼ quality と speed の判断になります。tier ごとの追加 cost を気にする必要がないため、最大品質を優先するなら Opus を default にし、速い iteration が必要な場面だけ Sonnet や Haiku に落とす、という使い方が自然です。per-token の claude api 料金では高性能 model の利用をためらう場面でも、定額 gateway なら設計レビュー、security review、large refactor の検討に高品質 model を惜しまず使えます。さらに /effort command を組み合わせると、Claude Code が task にどれだけ丁寧に取り組むかを調整できます。Opus と high effort を組み合わせると、最も能力を引き出しやすい構成になります。

Subagents、Agent Teams、Background Agents

Claude Code は subagents を起動できます。subagent は独立した Claude instance として動作し、それぞれ自分の context window を持ち、委任された subtasks を処理します。main agent が複雑な task に遭遇すると、調査、実装、検証、test failure の解析などを subagent に任せられます。subagent は fresh context から開始し、その task に必要な会話履歴を独自に蓄積します。これにより main thread を整理しつつ、複数の観点から作業できますが、API 使用量としては別の会話が増えるのと同じです。

Agent teams は、この考え方をさらに拡張し、複数の subagents が関連作業を同時に進められるようにします。main agent は coordinator として work を dispatch し、結果を synthesize します。大規模変更では非常に強力です。たとえば subagent の 1 つが module A を refactor し、別の subagent が module B の test を更新し、さらに別の subagent が migration impact を調べる、といった進め方ができます。一方で、active agents の数に比例して API consumption も増えます。per-token billing では便利さと cost のトレードオフが常につきまといますが、claude 無制限の gateway なら、必要な agent 構成を素直に選べます。

Background agents は、main session で作業を続けている間に非同期で動きます。別 task を実行し、完了時に結果を報告します。たとえば main session で実装を進めながら、background agent に関連 docs の更新案を作らせたり、test coverage の不足箇所を洗い出させたりできます。per-token billing で複数の background agents を同時に走らせると cost が急増しやすいですが、定額 plan では flat rate の範囲で複数 agent を立ち上げられます。もちろん fair-use rate limits の範囲内で運用する必要はありますが、開発フローの自由度は大きく上がります。

custom gateway を使う場合は、CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC=1 を設定し、Claude Code が telemetry や non-essential requests を送らないようにするのがよい practice です。余計な request noise を減らし、gateway 側の log や monitoring も見やすくなります。さらに CLAUDE_CODE_ENABLE_GATEWAY_MODEL_DISCOVERY=1 を設定すると、Claude Code は hardcoded list ではなく gateway に available models を問い合わせるようになります。AI Prime Tech Unlimited で提供される model set を反映したい場合や、model lineup が更新される環境では、この設定が役立ちます。

Headless Mode と CI/CD Integration

Claude Code の headless mode は --headless flag で起動します。interactive prompts なしで実行できるため、CI/CD pipeline、automated code review、batch processing、定期的な maintenance task に向いています。headless mode では Claude Code が stdin または command-line arguments から入力を読み取り、結果を stdout に出力します。task が完了すると追加入力を待たずに終了するため、script や pipeline step の一部として扱いやすいのが特徴です。developer が terminal で対話する使い方とは違い、再現性のある自動実行に向いています。

CI integration では、pipeline configuration に environment variables を設定します。GitHub Actions secrets、GitLab CI variables、Jenkins credentials などに ANTHROPIC_BASE_URL と ANTHROPIC_API_KEY を登録し、task description を argument として claude --headless を実行します。よくある用途としては、PR の自動 review、変更内容に合わせた documentation generation、未検証 module の test writing、migration script の作成、release note の下書き、lint failure の解析などがあります。claude code api キー設定を CI に入れる場合は、log に secret が出ないよう masking と permission を確認してください。

無制限 plan では、headless mode による high-throughput workflow が現実的になります。repository 内のすべての PR に対して Claude Code review を走らせる、未テスト module に対して batch で test suite を生成する、release のたびに docs 更新を自動化する、といった処理を per-invocation cost を気にせず実行できます。通常の claude api 購入では usage と請求額を見ながら実行回数を絞りがちですが、AI Prime Tech Unlimited の定額 gateway では、fair-use rate limits の範囲で volume 全体が flat rate に含まれます。これにより、Claude Code を個人の補助ツールから、team の automation layer として使う選択肢が広がります。

CLAUDE.md Project Memory と Hooks

CLAUDE.md file は、Claude Code が自動的に読み込む persistent project context です。project root に CLAUDE.md を置き、coding standards、architecture decisions、よく使う patterns、project-specific instructions、禁止事項、test の実行方法などを書いておきます。この内容は各 request の system prompt に含まれるため、毎回 token は増えますが、回答品質と一貫性を大きく改善します。特に large codebase では、Claude Code が毎回 repository の前提を推測しなくてよくなるため、不要な確認や誤った実装方針を減らせます。

per-token billing では、user は cost を抑えるために CLAUDE.md を短くしがちです。CLAUDE.md の 1 word は session 中のすべての request に token として乗るため、長い document はそのまま請求に効いてきます。一方、claude 無制限の定額 gateway では、本当に役立つ context を十分に書けます。詳細な architecture docs、full style guide、dependency の説明、team convention、API 設計の歴史的理由、よくある落とし穴などを含めても、request ごとの追加 token に追加料金はかかりません。Claude Code が毎回正しい前提を持てるため、長期的には修正回数が減り、quality improvement がすべての interaction に積み上がります。

Hooks は、Claude Code の実行中の特定 point で custom scripts を走らせる仕組みです。tool call の前後、session start、compact のタイミングなどで処理を挟めます。dynamic context の注入、変更内容に対する CI validation、auto-format、security scan、notification、local policy check などに使えます。Hooks は API level ではなく CLI level で動くため、AI Prime Tech Unlimited の gateway と自然に併用できます。たとえば hook で lint や unit test を走らせ、その結果を Claude Code が読み、修正を続ける flow を作ると、agentic coding の loop がかなり実用的になります。

Claude Code Gateway の Troubleshooting

Claude Code が接続できない場合、まず ANTHROPIC_BASE_URL が /v1 なしの root host に設定されているか確認してください。terminal では echo $ANTHROPIC_BASE_URL、PowerShell では $env:ANTHROPIC_BASE_URL を実行して値を確認します。正しい値は https://claudeapikey.dev です。Anthropic SDK は /v1/messages を自動で追加します。base URL に /v1 を含めてしまうと request path が /v1/v1/messages になり、404 error が返ります。Claude Code API キー設定で 404 が出る場合は、key より先に base URL の末尾を確認するのが近道です。

model-not-found error が出る場合は、mapping variable に設定した model ID が gateway の提供する identifier と一致していません。AI Prime Tech dashboard で supported identifiers を確認し、ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL や ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL を更新してください。model ID は case-sensitive で、version suffix も含めて一致する必要があります。古い blog post や別 provider の例をそのまま使うと、似た名前でも gateway 側に存在しない model を指定していることがあります。/model で tier を切り替えた直後に失敗する場合も、対象 tier の mapping を見直してください。

main session は動くのに subagents だけ失敗する場合、subagents が environment variables をどのように inherit しているかが原因のことがあります。spawn 方法や OS によって、child process が current shell session の local variables を引き継がない場合があります。特に Windows では、PowerShell で一時的に設定した値が別 process に渡らないことがあります。ANTHROPIC_BASE_URL と ANTHROPIC_API_KEY は、可能であれば system level、shell profile、または project の .env file に置いてください。claude api キーが正しいのに agent team や background agent だけ失敗する場合は、まず同じ terminal から env var が見えているか、Claude Code を再起動したか、IDE 経由で別 environment になっていないかを確認します。

# Shell environment（.bashrc / .zshrc / $PROFILE に追加）
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://claudeapikey.dev"
export ANTHROPIC_API_KEY="<your AI Prime Tech Unlimited key>"
export ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL="claude-sonnet-4-5"
export ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL="claude-opus-4-6"
export CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC=1

# または project ごとの .env file:
# ANTHROPIC_BASE_URL=https://claudeapikey.dev
# ANTHROPIC_API_KEY=sk-...
# ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL=claude-sonnet-4-5

# Claude Code を実行:
# claude            (interactive)
# claude --headless (CI/CD mode)

FAQ

Claude Code はなぜ通常の chat より多くの tokens を使うのですか？
Claude Code は毎 turn で会話履歴全体を再送します。API 側では stateless なので、session が長くなるほど過去の messages、file contents、tool results がすべて request に含まれます。その結果、session の 20 回目の message が最初の 10〜20 倍の大きさになるような二次的 token 増加が起きます。

Subagents の使用量は別々に課金されますか？
各 subagent は独立した conversation と context window を持って動きます。AI Prime Tech Unlimited の無制限 plan では、parent agent、subagents、background agents を含む agent conversations が定額に含まれます。agent ごと、conversation ごとの追加 surcharge はありません。

ANTHROPIC_BASE_URL に /v1 を含めるべきですか？
いいえ。root host の https://claudeapikey.dev を設定してください。Anthropic SDK が自動的に /v1/messages を追加します。変数に /v1 を含めると path が二重になり、404 error の原因になります。

無制限 plan で Claude Code の headless mode を CI/CD に使えますか？
はい。pipeline secrets に ANTHROPIC_BASE_URL と ANTHROPIC_API_KEY を設定し、task arguments と一緒に claude --headless を実行します。CI usage も同じ flat rate に含まれますが、fair-use rate limits の範囲内で利用する必要があります。

Claude Code で model を切り替えるにはどうすればよいですか？
session 中に /model command を使うか、ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL や ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL などの environment variables を設定して tier ごとの model を制御します。無制限 plan では model 間の追加 cost 差がないため、quality と speed の基準で選べます。