--- title: コンテキストウィンドウ url: https://platform.claude.com/docs/ja/build-with-claude/context-windows description: コンテキストウィンドウの仕組み、拡張思考とツール使用がどのようにカウントされるか、そして会話が長くなるにつれてコンテキストをどのように管理するかを理解します。 --- 会話が長くなるにつれて、最終的にはコンテキストウィンドウの上限に近づきます。長時間にわたる会話やエージェント型ワークフローでは、[サーバーサイドコンパクション](https://platform.claude.com/docs/ja/build-with-claude/compaction)がコンテキスト管理の主要な戦略となります。 ## コンテキストウィンドウの仕組み 「context window」（コンテキストウィンドウ）とは、言語モデルが応答を生成する際に参照できるすべてのテキストを指し、応答自体も含まれます。これは言語モデルが訓練された大規模なデータコーパスとは異なり、モデルの「作業メモリ」を表します。より大きなコンテキストウィンドウにより、モデルはより複雑で長いプロンプトを扱えるようになりますが、コンテキストが多ければ自動的に良くなるわけではありません。トークン数が増えるにつれて、精度と再現率は低下します。これは*context rot*（コンテキストの劣化）として知られる現象です。そのため、コンテキストに何を含めるかを厳選することは、利用可能な容量の大きさと同じくらい重要です。 長いコンテキストがなぜ劣化するのか、そしてそれをどのように回避して設計するかについての詳細は、[Effective context engineering](https://www.anthropic.com/engineering/effective-context-engineering-for-ai-agents)を参照してください。 次の図は、APIリクエストにおける標準的なコンテキストウィンドウの動作を示しています1： ![会話がトークン上限に近づくまで、ターンがコンテキストウィンドウ（context window）内に蓄積されていく様子を示す図](https://platform.claude.com/docs/ja/images/context-window.svg) *1 [claude.ai](https://claude.ai/)などのチャットインターフェースでは、コンテキストウィンドウをローリング方式の「先入れ先出し」で管理することもできます。* * **段階的なトークンの蓄積：** 会話がターンを重ねて進むにつれて、各ユーザーメッセージとアシスタントの応答がコンテキストウィンドウ内に蓄積され、以前のターンは完全に保持されます。 * **コンテキストウィンドウの容量：** コンテキストウィンドウ（[モデルに応じて最大1Mトークン](https://platform.claude.com/docs/ja/build-with-claude/context-windows#context-window-sizes-by-model)）は、会話履歴とClaudeが生成する新しい出力を保持します。 * **入出力のフロー：** 各ターンは以下で構成されます： * **入力フェーズ：** 以前のすべての会話履歴と現在のユーザーメッセージを含みます * **出力フェーズ：** 次のターンの入力の一部となるテキスト応答を生成します リクエスト内のすべてがコンテキストウィンドウにカウントされます。システムプロンプト、`messages`内のすべてのメッセージ（ツール結果、画像、ドキュメントを含む）、そしてツール定義です。そのターンでClaudeが生成する出力も、拡張思考を含めてカウントされます。すべての応答は、リクエストが消費した量を`usage`フィールドで報告します。[プロンプトキャッシング](https://platform.claude.com/docs/ja/build-with-claude/prompt-caching)を使用する場合、入力のカウントは`input_tokens`、`cache_read_input_tokens`、`cache_creation_input_tokens`に分割され、3つすべてがウィンドウにカウントされます。送信前にリクエストを見積もるには、[トークンカウントAPI](https://platform.claude.com/docs/ja/build-with-claude/token-counting)を使用してください。 ## モデル別のコンテキストウィンドウサイズ Claude Fable 5.1、Claude Mythos 5.1、Claude Fable 5、Claude Mythos 5、Claude Opus 5.5、Claude Opus 5、Claude Opus 4.8、Claude Opus 4.7、Claude Opus 4.6、Claude Sonnet 5.5、Claude Sonnet 5、Claude Sonnet 4.6、Claude Haiku 5.5、および[Claude Mythos Preview](https://anthropic.com/glasswing)は、1Mトークンのコンテキストウィンドウを備えています。これらのいずれに対しても、1回のリクエストで最大128kの出力トークン（`max_tokens`）を生成できます。Claude Sonnet 4.5（非推奨）を含むその他のClaudeモデルは、200kトークンのコンテキストウィンドウを備えています。 1Mトークンのコンテキストウィンドウを持つすべてのモデルでは、1Mがデフォルトです。ベータヘッダーは不要で、長いコンテキストのリクエストは[標準料金](https://platform.claude.com/docs/ja/about-claude/pricing#long-context-pricing)で課金されます（ただし、Claude Haiku 5.5では100,000トークンを超えるプロンプトの料金が高くなります）。 単一のリクエストには、最大600枚の画像またはPDFページを含めることができます（200kトークンのコンテキストウィンドウを持つモデルでは100）。多数の画像や大きなドキュメントを送信する場合、トークン上限に達する前に[リクエストサイズの上限](https://platform.claude.com/docs/ja/api/overview#request-size-limits)に達する可能性があります。 モデル別のコンテキストウィンドウサイズの一覧については、[モデル比較](https://platform.claude.com/docs/ja/models/overview#latest-models-comparison)表を参照してください。 ## 思考を伴うコンテキストウィンドウ [思考](https://platform.claude.com/docs/ja/build-with-claude/thinking)を使用する場合、思考トークンを含むすべての入力トークンと出力トークンがコンテキストウィンドウの上限にカウントされますが、マルチターンの状況ではいくつかの細かな違いがあります。 思考トークンは`max_tokens`パラメータの一部であり、出力トークンとして課金され、レート制限にカウントされます。[アダプティブ思考](https://platform.claude.com/docs/ja/build-with-claude/thinking)では、Claudeが思考の割り当てを動的に決定するため、思考トークンの使用量はリクエストごとに異なります。 以前のアシスタントターンの思考ブロックがコンテキストウィンドウに残るかどうかは、モデルによって異なります。Claude Opus 4.5以降のOpusモデル、Claude Sonnet 4.6以降のSonnetモデル、Claude Haiku 5.5、Claude Fable 5.1、Claude Mythos 5.1、Claude Fable 5、Claude Mythos 5、およびClaude Mythos Previewでは、APIはデフォルトで以前の思考ブロックを保持し、それらは他の入力トークンと同様にコンテキストウィンドウにカウントされます。それ以前のOpusおよびSonnetモデルとClaude Haiku 4.5までのすべてのHaikuモデルでは、以前の思考ブロックを送り返すと、APIが会話履歴からそれらを自動的に除去するため、会話コンテンツのためのトークン容量が確保されます。モデルごとのデフォルトについては、[モデル別の思考ブロックの保持](https://platform.claude.com/docs/ja/build-with-claude/thinking#thinking-block-preservation-by-model)を参照してください。いずれの方向にもデフォルトを上書きするには、[思考ブロックのクリア](https://platform.claude.com/docs/ja/build-with-claude/context-editing#thinking-block-clearing)を使用してください。 次の図は、以前の思考ブロックを削除するモデルで思考が有効になっている場合に、トークンがどのように管理されるかを示しています： ![以前の思考ブロックを除去するモデルでの思考（thinking）を示す図：各ターンの思考ブロック（thinking block）は出力で生成され、後続ターンの入力には引き継がれない](https://platform.claude.com/docs/ja/images/context-window-thinking.svg) * **思考ブロックの削除：** 以前の思考ブロックを削除するモデルでは、思考ブロック（濃い灰色で表示）は各ターンの出力フェーズで生成されますが、後続のターンの入力トークンとしては引き継がれません。思考ブロックを自分で削除する必要はありません。渡し返した場合、Claude APIが自動的に削除します。 * **課金：** 思考トークンは、生成時に一度だけ出力トークンとして課金されます。以前の思考ブロックを保持するモデルでは、保持されたブロックはその後のリクエストの入力の一部となり、会話履歴の他の部分と同様に入力トークンとして課金されます。 コンテキストウィンドウと思考の詳細については、[思考](https://platform.claude.com/docs/ja/build-with-claude/thinking)ガイドを参照してください。 ## 思考とツール使用を伴うコンテキストウィンドウ 次の図は、以前の思考ブロックを削除するモデルで思考とツール使用を組み合わせた場合に、トークンがどのように管理されるかを示しています： ![思考（thinking）とツール使用（tool use）を示す図：思考はそのツール結果（tool result）とともに保持され、以前の思考ブロックを除去するモデルでは次のユーザーターンで破棄される](https://platform.claude.com/docs/ja/images/context-window-thinking-tools.svg) * **入力コンポーネント：** ツール設定とユーザーメッセージ * **出力コンポーネント：** 思考 + テキスト応答 + ツール使用リクエスト * **トークン計算：** すべての入力および出力コンポーネントがコンテキストウィンドウにカウントされ、すべての出力コンポーネントは出力トークンとして課金されます。 * **入力コンポーネント：** 最初のターンのすべてのブロックと`tool_result`。対応するツール結果とともに思考ブロックを返す必要があります。これは思考ブロックを返さなければならない唯一のケースです。 * **出力コンポーネント：** ツール結果がClaudeに渡し返された後、Claudeはテキストのみで応答します（[インターリーブ思考](https://platform.claude.com/docs/ja/build-with-claude/thinking#interleaved-thinking)が有効でない限り、次の`user`メッセージまで追加の思考は行われません）。 * **トークン計算：** すべての入力および出力コンポーネントがコンテキストウィンドウにカウントされ、すべての出力コンポーネントは出力トークンとして課金されます。 * **入力コンポーネント：** すべての入力と前のターンの出力が引き継がれます。完了したツール使用サイクルの思考ブロックは、もはやコンテキストに残る必要はありません。以前の思考ブロックを削除するモデルでは、渡し返すとAPIが自動的に破棄し、以前の思考ブロックを保持するモデルでは、[思考ブロックのクリア](https://platform.claude.com/docs/ja/build-with-claude/context-editing#thinking-block-clearing)でクリアしない限り残ります。ここは次の`user`ターンを追加する場所でもあります。 * **出力コンポーネント：** ツール使用サイクルの外に新しい`user`ターンがあるため、Claudeは新しい思考ブロックを生成し、そこから続行します。 * **トークン計算：** 以前の思考ブロックを削除するモデルでは、以前の思考トークンはもはやコンテキストウィンドウにカウントされません。その他の以前のブロックはすべて引き続きコンテキストウィンドウにカウントされ、現在の`assistant`ターンの思考ブロックも同様です。 * **思考を伴うツール使用に関する考慮事項：** * ツール結果を送信する際は、そのツールリクエストに付随する思考ブロック全体を、署名を含めて変更せずに含める必要があります。 * APIは暗号署名を使用して思考ブロックの真正性を検証します。思考ブロックを変更すると、APIはエラーを返します。 現在のほとんどのClaudeモデルは[インターリーブ思考](https://platform.claude.com/docs/ja/build-with-claude/thinking#interleaved-thinking)をサポートしており、これによりClaudeはツール呼び出しの間（ツール結果を受け取った後を含む）に思考できます。アダプティブ思考を備えたモデルでは自動的に有効です。Claude Opus 4.5、Claude Sonnet 4.5（非推奨）、およびそれ以前のClaude 4モデルでは`interleaved-thinking-2025-05-14`ベータヘッダーが必要で、Claude Haiku 4.5はサポートしていません。 思考とツールの併用に関する詳細については、[ツール使用を伴う思考](https://platform.claude.com/docs/ja/build-with-claude/thinking#thinking-with-tool-use)を参照してください。 ツール定義自体が消費するコンテキストを削減するには、[ツールコンテキストの管理](https://platform.claude.com/docs/ja/agents-and-tools/tool-use/manage-tool-context)を参照するか、[ツール検索ツール](https://platform.claude.com/docs/ja/agents-and-tools/tool-use/tool-search-tool)でツール定義を遅延させてください。 ## コンテキスト認識 Claude Sonnet 5、Claude Sonnet 4.6、Claude Sonnet 4.5（非推奨）、およびClaude Haiku 4.5は、「**context awareness**」（**コンテキスト認識**）を備えています。これらのモデルは、会話全体を通じて残りのコンテキストウィンドウ（「トークン予算」）を追跡します。これにより、モデルは残りのトークン数を推測するのではなく、残っている容量に基づいて長時間実行されるタスクを管理できます。コンテキスト認識は自動的に機能します。有効にする必要のある設定はなく、このセクションで示すタグを自分で送信することもありません。APIがそれらを挿入します。 ### 仕組み すべてのリクエストのシステムプロンプトで、APIはClaudeにコンテキストウィンドウの合計を伝えます： ```xml 200000 ``` 予算は、リクエストで利用可能なコンテキストウィンドウと一致します。Claude Sonnet 5とClaude Sonnet 4.6では1Mトークン、Claude Sonnet 4.5（非推奨）とClaude Haiku 4.5では200kトークンです。このセクションの例は、200kトークンのコンテキストウィンドウを持つモデルを示しています。 各ツール呼び出しの後、APIはClaudeに残りの容量の更新情報を伝えます： ```xml Token usage: 35000/200000; 165000 remaining ``` 画像トークンはこれらの予算に含まれます。 Claude Opus 4.7以降のOpusモデル、Claude Sonnet 5.5、Claude Fable 5.1、Claude Mythos 5.1、Claude Fable 5、Claude Mythos 5、およびClaude Haiku 5.5は、これらの挿入されたタグを受け取りません。これらのモデルでは、ベータ版の[タスク予算](https://platform.claude.com/docs/ja/build-with-claude/task-budgets)を使用して、モデルに明示的な予算を与えることができます。 複数のセッションにまたがるエージェントでは、新しいセッションの開始時にコンテキストの復元が迅速に行えるよう、状態アーティファクトを設計してください。[メモリツールのマルチセッションパターン](https://platform.claude.com/docs/ja/agents-and-tools/tool-use/memory-tool#multisession-software-development-pattern)では、具体的なアプローチを順を追って説明しています。[Effective harnesses for long-running agents](https://www.anthropic.com/engineering/effective-harnesses-for-long-running-agents)も参照してください。 コンテキスト認識の活用に関するプロンプトのガイダンスについては、[プロンプトのベストプラクティス](https://platform.claude.com/docs/ja/build-with-claude/prompt-engineering/claude-prompting-best-practices#context-awareness-and-multiwindow-workflows)を参照してください。 ## コンパクションによるコンテキスト管理 会話が頻繁にコンテキストウィンドウの上限に近づく場合は、[サーバーサイドコンパクション](https://platform.claude.com/docs/ja/build-with-claude/compaction)を使用してください。コンパクションは会話の前半部分をサーバー上で自動的に要約するため、コンテキストウィンドウの上限を超えて会話を続けることができます。Claude 4.6以降のモデルおよび[Claude Mythos Preview](https://anthropic.com/glasswing)でベータ版として利用可能です。 より専門的なニーズには、[コンテキスト編集](https://platform.claude.com/docs/ja/build-with-claude/context-editing)が追加の戦略を提供します： * **ツール結果のクリア：** エージェント型ワークフローで古いツール結果をクリアします * **思考ブロックのクリア：** 以前のターンの思考ブロックを管理します キャッシュされたプロンプトプレフィックスも引き続きコンテキストウィンドウを占有します。[プロンプトキャッシング](https://platform.claude.com/docs/ja/build-with-claude/prompt-caching)は、それらのトークンに対して支払う金額を変えるものであり、カウントされるかどうかを変えるものではありません。 ## コンテキストウィンドウ超過時の動作 入力だけですでにモデルのコンテキストウィンドウを超えている場合、APIはすべてのモデルで400 `invalid_request_error`（「prompt is too long」）を返します。 Claude 4.5以降のモデルでは、入力トークンと`max_tokens`の合計がコンテキストウィンドウサイズを超えても、APIはリクエストを受け付けます。その後、生成がコンテキストウィンドウの上限に達すると、`stop_reason: "model_context_window_exceeded"`で停止します。それ以前のモデルでは、APIは代わりに[バリデーションエラー](https://platform.claude.com/docs/ja/api/errors)を返します。それらのモデルで`model_context_window_exceeded`の動作をオプトインするには、`model-context-window-exceeded-2025-08-26`ベータヘッダーを使用してください。詳細については、[停止理由とフォールバック](https://platform.claude.com/docs/ja/build-with-claude/handling-stop-reasons)を参照してください。 コンテキストウィンドウの上限内に収めるには、[トークンカウントAPI](https://platform.claude.com/docs/ja/build-with-claude/token-counting)を使用して、Claudeにメッセージを送信する前にトークン使用量を見積もってください。 ## 次のステップ コンテキストウィンドウの上限に近づく長い会話を管理するためのサーバーサイドコンテキストコンパクション。 コンテキスト編集により、会話コンテキストが増大するにつれて自動的に管理します。 モデル別のコンテキストウィンドウサイズと入出力トークン価格の一覧については、モデル比較表を参照してください。 複雑なタスクのためにClaudeに強化された推論能力を与え、思考コンテンツの返され方を制御します。