利用制限 Wiki:リセットはいつ?トークンを節約するには?

制限がいつリセットされるか、どうすれば長く持たせられるかをテーマ別にまとめ、Codex と Claude を分けて答えています。公式ドキュメントにもとづき、原文の引用とリンク付きです。

トークン消費が少ない推論レベルとモデルの選び方は?

日常の作業はデフォルトのレベル(Codex は Medium、Claude Code は high)を使い、上げるのは難しい問題のときだけにします。トークンが厳しいときは、レベルを 1 段、モデルを 1 サイズ下げます。レベルが高いほど遅く、トークンを多く使い、結果が良くなる保証はありません。

Codex

結果が出るいちばん低いレベルから始めます。日常の作業はデフォルトの Medium のままにして、トークンが厳しいときは Fast mode をオフにします。

CLI で /model と入力すると、モデルと推論レベルを一緒に変えられます。レベルは Low、Medium(デフォルト)、High、Extra high、Max、Ultra です。OpenAI は、必要な結果が出るいちばん低いレベルを使うようすすめています。高いレベルほど時間がかかり、トークンを多く使います。Ultra はさらにサブエージェントも動かすので、単一のエージェントより消費が増えます。Fast mode で得られるのは速さだけです。約 1.5 倍速くなる代わりに、現在の主力モデルでは使用量が 2.5 倍になります。OpenAI は、定型のタスクには小さいモデルを使うこともすすめています。同じ枠を長く使えます。

公式ドキュメントの記載

Use the lowest reasoning effort that produces the result you need. Increase it for tasks that need more planning, analysis, or checking.
OpenAI docs · Models
Higher reasoning effort can improve results for complex tasks, but it takes longer and uses more tokens.
OpenAI docs · Models
Higher effort can use more of your allowance and does not always produce a better result.
OpenAI Help Center · Managing usage with GPT-6 Astra in Work and Codex
Different models can use different amounts of your allowance for the same task. Larger inputs and outputs, higher reasoning settings, Fast mode and tasks with multiple steps can also increase usage.
OpenAI Help Center · Managing usage with GPT-6 Astra in Work and Codex
Switch to a smaller model for routine tasks. Using GPT-5.6 Terra or GPT-5.6 Luna can extend your local-message usage limits, depending on the model you switch from.
OpenAI Developers · Codex pricing
For GPT-5.6, GPT-5.5, and GPT-5.4, Fast mode increases model speed by 1.5x. GPT-5.6 and GPT-5.5 consume credits at 2.5x the Standard rate; GPT-5.4 consumes credits at 2x the Standard rate.
OpenAI docs · Speed
Speed configurations increase credit consumption for all applicable models, so they also use included limits faster.
OpenAI Developers · Codex pricing

Claude

日常の作業はデフォルトの high で十分です。トークンを節約するなら /effort medium にして、普段は Sonnet を使い、Opus や Fable は難しい問題に取っておきます。

Claude Code の effort レベルは low、medium、high、xhigh、max の 5 段階で、デフォルトは high です。公式ドキュメントは medium を、知能をいくらか引き換えにトークンを減らすものと説明し、max については、考えすぎになりやすく効果が逓減するとしています。思考トークンは出力トークンとして課金され、折りたたまれて見えない部分も対象です。Anthropic は、ほとんどのコーディングには Sonnet を、複雑なアーキテクチャや多段階の推論には Opus をすすめています。Fable モデルは思考をオフにできず、ほかのモデルより早く週間制限を消費します。

公式ドキュメントの記載

The effort level controls how much thinking Claude applies to a response. Higher effort means more thorough responses, but they take longer and use more tokens, so you'll reach your usage limits faster.
Claude Help Center · Change the model, effort, and thinking settings
Reduces token usage for cost-sensitive work that can trade off some intelligence
Claude Code docs · Model configuration
Can improve performance on demanding tasks but may show diminishing returns and is prone to overthinking.
Claude Code docs · Model configuration
Sonnet handles most coding tasks well and costs less than Opus. Reserve Opus for complex architectural decisions or multi-step reasoning.
Claude Code docs · Manage costs effectively
Thinking tokens are billed as output tokens, and the default budget can be tens of thousands of tokens per request depending on the model.
Claude Code docs · Manage costs effectively
You are charged for all thinking tokens generated, even when collapsed or redacted.
Claude Code docs · Model configuration
You can use up to 50% of your weekly usage limits on Fable models at no extra cost. They draw from your plan's regular weekly usage limits and use them faster than other Claude models.
Claude Help Center · Claude Fable models on your plan
For Claude Code users on subscription plans (Pro/Max/Team/Enterprise), fast mode is available via usage credits only and not included in the subscription rate limits.
Claude Code docs · Speed up responses with fast mode

セッションの途中でモデルを切り替えると、キャッシュがリセットされる

Claude Code では、モデルごとに別のキャッシュがあります。/model で切り替えると、次のメッセージはキャッシュがまったく効かないまま会話全体を読み直すので、長いセッションの途中での切り替えは高くつきます。ほとんどのモデルでは effort レベルの変更でも同じことが起き、Claude Code は先に確認を求めます。サブスクリプションでの最新の Fable モデルは例外で、effort を変えてもキャッシュは保たれます。

モデルと effort は、セッションの最初か、/clear の直後に決めましょう。opusplan は plan mode に出入りするたびにモデルを切り替えるので、そのたびにキャッシュが最初からになります。

セッションの途中でのモデルの切り替えが Codex のキャッシュに影響するかどうかを、OpenAI は文書化していません。

公式ドキュメントの記載

Each model has its own cache. Switching with /model means the next request reads the entire conversation history with no cache hits, even though the content is identical.
Claude Code docs · How Claude Code uses prompt caching
On most models, changing the effort level mid-session means the next request reads the entire conversation history with no cache hits. While the cache is still warm, Claude Code asks you to confirm the change first.
Claude Code docs · How Claude Code uses prompt caching

よくある誤解

  • 推論レベルを最高にすれば、いちばん良い結果が出る

    そうとは限りません。OpenAI は、レベルを上げると枠の消費が増える一方で、結果が良くなるとは限らないと述べています。Anthropic は max について、効果が逓減し、考えすぎになりやすいと説明しています。日常の作業はデフォルトを使い、上げるのは難しい問題のときだけにしましょう。

  • 折りたたまれた思考はカウントされない

    いいえ、カウントされます。Claude は、折りたたまれたものや非表示にされたものを含め、思考トークンを出力トークンとして課金します。OpenAI も、Codex の使用量を増やす要因のひとつに高い推論の設定を挙げています。

  • Fast mode は速くなるだけで、余計にはかからない

    違います。Codex の Fast mode は約 1.5 倍速くなりますが、現在の主力モデルでは標準の 2.5 倍のレートで枠を消費します。Claude のサブスクリプションでは、/fast はプランの制限の対象外で、使用量クレジットに課金されます。

ヒント

  • Codex:/model と入力し、レベルは Medium のままにします。High 以上にするのは、多段階の計画や繰り返しの確認が必要なタスクだけにしましょう。
  • Codex:デフォルトを固定するには、~/.codex/config.toml に model_reasoning_effort = "medium" を追加します。
  • Codex:/fast status と入力すると、Fast mode がオンかどうかを確認できます。トークンが厳しければ /fast off と入力します。
  • Claude Code:/effort と入力して medium を選びます。Enter でデフォルトとして保存され、s ならこのセッションだけに適用されます。/effort medium と入力した場合は Enter と同じです。
  • Claude Code:特定のプロンプトだけ深い推論が必要なときは、セッション全体の effort を上げる代わりに、そのプロンプトに ultrathink と書きます。
  • Claude Code:普段は /model sonnet を使い、モデルの切り替えはセッションの最初か /clear の後に行います。
  • 両方:簡単なサブエージェントには、専用の小さいモデルを割り当てます。

Codex のリセット発表 · Claude のリセット発表