Tare: Claude Codeのトークン使用量とクォータ制限の診断

Tareは、Claude Codeにおける急速なトークン消費とクォータ枯渇の原因を特定するために設計された、ローカルファーストの診断ツールです。ユーザーのローカルマシンに既に保存されているセッションログを分析することで、Tareは開発者が自然な英語で利用履歴を照会し、どのファイル、ツール、または自動化プロセスがクォータを消費しているのかを正確に特定することを可能にします。

トークン監査と制限の診断

Tareは、単なるトークン数のカウントを超えて、使用量の急増の根本原因を特定するために、生のセッションログを実行可能なインサイトへと変換します。このツールは、以下のような具体的な運用上の質問に答えます：

クォータ枯渇: ユーザーが5時間のローリングウィンドウ制限に達したのか、それとも週間の上限に達したのかを特定します。
トークンの帰属: どのプロジェクト、モデル、または特定のファイルが最も多くのトークンを消費しているかを判断します。
uma バックグラウンドプロセスや自動化スクリプトが、コストを膨らませる並列セッションを生成しているかどうかを特定します。
最適化: /clear を使用してコンテキストをリセットするなどの戦略を実装する前と後の使用パターンを比較します。

高度な使用量分析

単純なトークンカウントとは異なり、Tareはレポートの正確性を確保するために、いくつかのロジックレイヤーを実装しています：

重複排除: Claude Codeのログ形式は、APIレスポンスを複数回繰り返すことがよくあります。Tareは、これらを重複排除して合計値の膨張を防ぎます（一部のケースでは最大86%に達することがあります）。
コンテキストに応じたコスト計算: Tareは、セッション内のファイル読み込みのコストを、その後のすべてのメッセージに帰属させます。これは、セッションの初期段階で読み込まれた大きなファイルが、その後のコンテキストウィンドウを支配し続けることを認識しているためです。
ローリングウィンドウの追跡: このツールは5時間のローリングウィンドウを追跡し、ロックアウトの瞬間にクォータがどの程度埋まっていたかをユーザーに正確に伝えます。
自動化の検出: Tareは、数百の短期間の並列セッションのシグネチャを認識します。これは通常、人間による操作ではなくスクリプトによるものであることを示しています。

プライバシーと技術要件

Tareは、デフォルトでプライバシーを重視するように設計されています。すべての分析はユーザーのローカルマシン上で行われ、スクリプトはネットワーク接続を行いません。共有可能なサマリーを生成する際、ツールはプロンプト、ファイルパス、およびアカウント識別子を伏せ字にし、合計値、日付、およびツール名のみを提供します。

技術要件:

OS: macOS または Linux。
Runtime: Python 3.9+。
Compatibility: 現在は Claude Code のログのみをサポートしています。

インストールとインターフェース

ユーザーは、以下のコマンドを使用して、Claude Code のスキルとして Tare をインストールできます：

npx skills add kelviq/tare -g -y --copy --agent claude-code

インストールが完了すると、ユーザーは Claude Code 内で自然な英語のクエリを通じて Tare と対話するか、特定の斜めスラッシュコマンドを使用できます：

Command	Function
`/tare`	トークン使用量と原因の完全な診断
`/tare usage`	帰属情報を含む概要パネル
`/tare window`	5時間のローリングウィンドウの状態
`/tare tools [days]`	コンテキストを埋めるツールの分析
`/tare report [days]`	HTML形式の使用量レポートを生成して開く
`/tare share [days]`	公開共有用に伏せ字にされたサマリーを作成する

コミュニティのインサイトと代替案

コミュニティの議論では、トークン制限の「ブラックボックス」的な性質に対する繰り返される苦闘が強調されています。一部のユーザーは、不意の制限に遭わないように、リアルタイムで使用量を確認するために独自のカスタムステータスラインを実装しています。

"I just used Claude to write a plug-in which changed the bottom of the CLI to say: ( ) Usage: 34% (resets in 2h 47m) Context: 56%... That way if my usage starts shooting up, it's very easy to notice."

他のユーザーは、急速なクォータ枯渇は、多くの場合、複数のサブエージェントをディスパッチするオープンエンドなリクエストや、大きなコンテキストキャッシュの期限切れによって、繰り返される高コストな読み込みが発生することによって引き起こされると指摘しています。