15 コスト最適化速さ・コスト・品質等の指標が良くなるように調整すること構成 — Claude Code を安く使う裏技
⚠️ この章は 個人の独自カスタマイズ です。
公式の Claude Code は Anthropic APIApplication Programming Interface(エーピーアイ)の略。あるプログラムの機能を、別のプログラムから呼び出せるようにした「窓口」(Sonnet/Opus/Haiku)をそのまま使います。 以下は「Anthropic 課金を抑えて GLM/MiniMax にルーティングする」個人のコストカット手法の記録です。
📖 先に読む: 公式の Desktop App vs CLI の違い → 01_基礎概念
なぜ做着ているか
公式の Claude Code(Sonnet)を使い続けると個人開発者にはコストが高い。 以下の策で月額コストを大幅に削減:
| 策 | 効果 |
|---|---|
| GLM-5.3(Z.AI API)への切り替え | GLM Coding Plan で CLI 全域を動作。※四半期$216は契約時点(Claude時代・2026-06頃)の実測値で、現行料金は月額$18/72/160(Lite/Pro/Max・公式)— プラン・料金は契約時に要確認 |
| MiniMax(fallback先用) | スタータープラン $10 で GLM 失敗時の代替 |
| レートプロキシ通信の中継役。「クライアント→プロキシ→本来の宛先」の順に通信を一度経由させる仕組みで、仲介者が経路の切替・集計・制限等を担当する(glm-rate-proxy) | 429 回避+自動フォールバックメインの手段が使えなくなった時に、自動的に予備の手段へ切り替える仕組み。「本命が失敗したら副えに任せる」二段構え |
環境別の全体構成
WSL2 CLI 版
Claude Code → localhost:8787(glm-rate-proxy)→ GLM-5.3
└ 429 時 → MiniMax API(自動フォールバック)
- ベースモデル: GLM-5.3(CLI 自体が GLM で動作)
- glm MCPModel Context Protocol(エムシーピー)の略。AIに外部ツール(検索・GitHub・データベース等)を繋ぐための共通接続規格。USBのような「差せば繋がる」仕組みでAIの能力を拡張する: ❌ 不要(二重呼び出しになる)
- minimax MCP: ✅ 必要(① proxy の自動 fallback 先 ② 明示的呼び出しの 2 役)
Windows Desktop App 版
Claude Code(本体: Sonnet)→ glm MCP → GLM-5.3(コスト委譲先)
→ minimax MCP → MiniMax(大量処理用)
- ベースモデル: Sonnet(固定、変更不可)
- glm MCP: ✅ 必要(Sonnet → GLM への委譲)
- minimax MCP: ✅ 必要(bulk 処理用)
設定ファイルプログラムの動作を決める設定値を書いたファイル。コード本体を書き換えずに、設定だけ変えられるようにするの場所
| 環境 | ファイル | MCP 起動コマンドターミナルに入力してコンピュータに与える一行の指示。lsやcdのように『プログラム名+補足指定』で構成される |
|---|---|---|
| WSL CLI | ~/.claude/settings.json |
bash ~/.claude/scripts/start-glm-mcp.sh |
| Windows Desktop | AppData\Local\Packages\<pkg>\claude_desktop_config.json |
wsl -d Ubuntu -- bash ... |
LLM ルーティングの詳細
| 優先度 | WSL CLI | Windows Desktop |
|---|---|---|
| 1(デフォルト指定がない時に自動的に使われる初期値・初期設定のこと) | GLM-5.3 🟡 | Sonnet 🔵 |
| 2(コスト委譲) | MiniMax 🟠(GLM失敗時) | GLM-5.3 🟡(MCP経由) |
| 3(fallback) | — | MiniMax 🟠(MCP経由) |
WSL CLI のプロキシ仕組み
Claude Code → localhost:8787(glm-rate-proxy)
│
├─ 使用率 <80%: GLM-5.3 に送信
├─ 使用率 80-95%: Claude に切替(Economy モード)
└─ 使用率 >95% or 429: Claude-Flash → MiniMax に fallback
詳細: LLMルーティング(SSOT)
公式仕様「どう動くべきか」の取り決め。仕様書=要件と動作の定義を書いた文書との違いまとめ
| 項目 | 公式 | 個人の構成 |
|---|---|---|
| CLI のベースモデル | Sonnet(Anthropic API) | GLM-5.3(Z.AI API) |
| Desktop の委譲先 | なし(Sonnet まま) | MCP で GLM/MiniMax に委譲 |
| MCP primary | なし | MiniMax(CLI)、GLM(Desktop) |
| コスト | 有料(Anthropic 課金) | 低コスト(ZAI $216/Qtr + MiniMax $10) |
バッジ表示ルール
コスト最適化構成では、使用したモデルに応じてレスポンスの冒頭と末尾にバッジを表示:
| バッジ | モデル | 表示タイミング |
|---|---|---|
| 🟡[GLM] | GLM-5.3 / Claude | 通常時 |
| 🟠[MiniMax] | MiniMax M2.7 | fallback 時・明示的呼び出し時 |
| 🔵[Sonnet] | Claude Sonnet | 事前許可取得後のみ |
トラブルシューティング
| 症状 | 確認コマンド | 参照先 |
|---|---|---|
| プロキシが動かない | curl http://127.0.0.1:8787/proxy/status |
glm-rate-proxy(SSOT) |
| GLM 呼び出し失敗 | tail /tmp/glm-proxy.log |
同上 |
| MiniMax fallback 発動 | cat /tmp/llm-last-used.txt |
自作MCP構造メモ(SSOT) |
💡 やさしい補足(初心者向け)
- この環境は「節約構成」: 公式の高価なAIではなく、GLM・MiniMaxという別のAIに切り替えて、コストを大幅に下げている
- 3段階のAI使い分け: 標準(GLM)→ 失敗時の予備(MiniMax)→ 特別许可時のみ(公式)。基本は一番安いGLM
- バッジで判別: 🟡GLM・🟠MiniMax・🔵公式 と色分け表示で、今どのAIが動いているか分かる
- なぜこんなことを?: 公式AIだと毎月数千円〜数万円かかる処理を、数百円〜数千円に抑えるため