Claude Code と Codex のトークン使用量を追跡する方法

要点だけ先に：Claude Code も Codex も、セッションごとにローカルへログを残します。Claude Code は ~/.claude/projects/**/*.jsonl、Codex は ~/.codex/sessions/**/rollout-*.jsonl です。中身はトークン数・モデル名・タイムスタンプだけで、あなたのソースコードは含まれません。手動で開く、CLI で集計する、ダッシュボードで見る —— どの方法でも読めます。

Claude Code と Codex はログをどこに保存するか

どちらのツールも、特別な設定なしにセッションごとのログファイルを自動で書き出します。場所は次のとおりです。

Claude Code はセッションごとに 1 つの JSONL ファイルを、プロジェクト単位のフォルダに分けて保存します（フォルダ名はプロジェクトのパスから生成されます）。Codex は日付ごとのサブフォルダの中に、セッションごとの rollout-*.jsonl を書き出します。

ログに入っているもの・入っていないもの

各行が 1 つのイベントです。アシスタントの応答には毎回 usage（使用量）ブロックが付いており、そのやり取りで消費したトークンが記録されています。読み取れるのは次の情報です。

• ✦4 種類のトークン数：入力・出力・キャッシュ読み取り・キャッシュ書き込み
• ✦回答したモデル（例：Claude や GPT のモデル識別子）
• ✦タイムスタンプ、セッション ID、プロジェクトのフォルダ名、多くの場合は git のブランチ名
• ✦AI が付けたセッションタイトルと、メッセージ種別の構造（本当のユーザー発言とツールの結果を見分けるためのもの）
• ✦ただし、あなたのソースコードは含まれません

生のファイルはかなり冗長で、システムプロンプトやメッセージ本文も混ざっています。しかし使用量を集計するだけなら、必要なのはトークンとモデルのフィールドだけで、まともなツールもそこしか見ません。たとえば Token Forest は数値とメタデータだけを読み、あなたのプロンプト・返答・ソースコードを自分のデータにコピーすることも、アップロードすることも一切ありません。

4 種類のトークンと、生の数字が大きく見える理由

キャッシュ読み取り（cache-read）のトークンは、生の数のうえでは圧倒的多数を占めがちですが、実は 1 トークンあたりが最も安い種類です。そのため、生のトークン総数だけを見ると、その巨大な数字に驚いてしまいがちです。

Token Forest 自身の 6 週間のサンプルでは、キャッシュ読み取りが実コストの約 57%、入力と出力を合わせても約 24% でした。つまり、生のトークン数が大きくても請求が高いとは限りません。支出は生のトークン数ではなく、推定コストで判断しましょう。

方法 1：ログを手動で読む

1. 1Claude Code のログフォルダ ~/.claude/projects/ を開きます。プロジェクトごとにサブフォルダがあり、その中に各セッションの .jsonl ファイルが入っています。
2. 2Codex のフォルダ ~/.codex/sessions/ を開きます。セッションは日付ごとのサブフォルダに rollout-*.jsonl として保存されています。
3. 3任意のファイルをテキストエディタで開きます。各行が 1 つの JSON イベントで、アシスタントの応答には 4 種類のトークン数を含む usage オブジェクトがあります。
4. 41 行ずつ読まずに集計したいときは、jq のようなツールにファイルを渡します。ちょっとした確認には便利ですが、何百ものセッションを相手にすると骨が折れます。

# あるセッションのトークン使用量を表示する
jq 'select(.message.usage) | .message.usage' \
  ~/.claude/projects/<プロジェクト>/<セッション>.jsonl

方法 2：コマンドラインツールを使う

自分で JSON を解析したくなければ、CLI が集計してくれます。ccusage（オープンソース、作者 ryoppippi、npm で公開）は、同じ ~/.claude のログ（いまは Codex のログにも対応）を読み、日次・月次・セッション別のコスト表をターミナルに表示します。npx ccusage で実行できます。評価の高い独立系ツールで、ターミナル中心で作業する人にぴったりです。

方法 3（いちばん簡単）：Token Forest のオフライン・ダッシュボード

同じデータを、コマンドラインを触らずに一目でわかるグラフにしたいなら、Token Forest を入れましょう。まったく同じローカルログを読み、すべてを端末上で計算し、互いに裏付け合う 3 つのビューを表示します。何もアップロードされず、ネットワークを完全に切っていても動作します。

1. 1Token Forest（Windows 10/11 または macOS）をダウンロードしてインストールします。無料の公開ベータです。
2. 2初回起動時に、ローカルの Claude Code と Codex のログをスキャンします。アカウントも API キーも不要です。
3. 3ダッシュボードを開き、3 つのビュー（下記）を確認します。

• ✦Growth（生長）：使用量を段階的に育つピクセルの木として表示し、植えてからの日数と「この木 ≈ $X」を示します。
• ✦Usage（使用量）：日 / 週 / 月のグラフ、Claude Code と Codex それぞれのモデル別内訳、26 週間のヒートマップ、バーンレート、プロジェクト別の内訳。
• ✦Chats（会話）：会話ごとに 1 行 —— タイトル、プロジェクト、プロンプト数、4 種類のトークン、推定コスト。

ここでのコストは、内蔵の価格表に基づくオフラインの推定値です。実際の Anthropic や OpenAI の請求額とは差が出ることがありますが、毎回同じ方法で計算されるため、傾向をつかむにはとても向いています。

どの方法を選べばいい？

ポイント：ログはすでにあなたのパソコンの中にあります —— Claude Code と Codex の使用量を見るのに、API キーもインターネットも必要ありません。確認には手動、素早い集計には ccusage のような CLI、一目でわかるダッシュボードには Token Forest。どれを選ぶにせよ、支出は生のトークン数ではなく推定コストで判断しましょう。