Claude Code v2.1.278、オートモードのデフォルトをサーバーサイド分類器に設定
Claude Code v2.1.278では、自動モードが分類器を選択する仕組みが変更されました。Claude APIとEnterpriseのユーザー、さらにBedrock、Vertex、Foundry、ゲートウェイ上で実行しているすべてのユーザーに対して、自動モードはサーバー側分類器をデフォルトで使用するようになりました。実用的なメリットは、このパスでは分類器のオーバーヘッドが課金されないことです。
変更点
- サーバー側分類器がデフォルトに:Claude APIユーザー、Enterpriseユーザー、およびBedrock、Vertex、Foundry、ゲートウェイ上のデプロイメントが対象。
- 分類器のオーバーヘッドは課金されない:サーバー側パスでは。
- オプトアウトフラグ:
CLAUDE_CODE_AUTO_MODE_SERVER=0で、Bedrock、Vertex、Foundry、ゲートウェイ上のサーバー側分類器を無効化できます。 - 課金フォールバック警告: 分類器の処理に対して課金されるパスにフォールバックすると、CLIが警告を表示します。
セッションが使用する分類器の確認方法
v2.1.278では、/status の出力にAuto mode server行が追加されました。セッションで /status を実行すると、そのセッションの自動モード分類器がサーバーで実行されているか、ローカルにフォールバックしているかを確認できます。環境間でのコストや動作の違いをデバッグする際に便利です。
オプトアウト
Bedrock、Vertex、Foundry、またはゲートウェイを使用していて、クライアント側分類器を維持したい場合は、起動前に環境変数を設定してください:
CLAUDE_CODE_AUTO_MODE_SERVER=0 claude
リリースノートによると、このオプトアウトはこれら4つのデプロイメントパスに固有のものです。Claude APIとEnterpriseのユーザーはデフォルトでサーバー側分類器が適用されます。
課金の詳細
リリースでは、自動モード分類器の完全な課金動作についてAnthropicのドキュメントを参照するよう案内しています:https://code.claude.com/docs/en/auto-mode-classifier-billing。ゲートウェイやクラウドマーケットプレイスのデプロイメントでトークン単位やリクエスト単位のコストを追跡している場合は、環境変数を変更する前にこのページをお読みください。デフォルト変更の狙いは、サーバー側パスの方が安価であることです。
誰に関係するか
Bedrock、Vertex、Foundry、または自己管理ゲートウェイを通じてClaude Codeの自動モードを実行しているすべてのユーザー、および請求書の分類器項目を監視しているEnterpriseアカウントが対象です。
📖 Read the full source: GitHub Claude-Code
👀 See Also

OpenAIの国防総省との契約条件は、潜在的な監視を含む「あらゆる合法的な使用」を許可しています
OpenAIは国防総省と「合法的な使用」という文言を含む新たな条件を交渉し、情報筋によれば、これにより軍が技術的に合法であれば大規模監視プログラムにOpenAIの技術を利用できるようになったとされる。Anthropicは、アメリカ人に対する大規模監視と致死性自律兵器の禁止という2つのレッドラインを譲らなかったため、ブラックリストに掲載された。

llama.cppのQ8_0量子化は、SYCLリオーダーフィックスによりIntel Arc GPUで3.1倍の高速化を達成
llama.cppのSYCLバックエンドに対する修正により、Intel Arc GPU上でのQ8_0量子化の理論メモリ帯域幅使用率が21%から66%に向上し、Arc Pro B70でのQwen3.5-27Bの処理速度が従来の4.88トークン/秒から15.24トークン/秒に改善されました。

南アフリカ内務省の職員2名、政策文書におけるAIの誤情報で停職処分
南アフリカ内務省は、市民権、移民、難民保護に関する改訂白書の参考文献リストにAIの幻覚が含まれていたため、2人の職員を停職処分とした。同省はAIチェックを導入し、2022年11月以降のすべての政策文書を再点検する。

マイクロソフト幹部、AIエージェントに「シート機会」としてソフトウェアライセンスが必要になる可能性を示唆
マイクロソフトの幹部であるラジェシュ・ジャ氏は、AIエージェントが独自のソフトウェアライセンスを必要とする可能性があり、各エージェントが企業システムにおける「シート」としてカウントされると示唆しています。これは、AIが人間のユーザーを置き換えることでライセンス数を削減するという見解とは対照的です。