ユーザー構築のPTC for Claude Codeは、コード記述ではなく分析タスクにおいて40〜65％のトークン節約を示しています。
ある開発者がClaude Code向けにローカルのプログラム的ツール呼び出し（PTC）実装を構築し、実際のメリットを測定するために79の実際の使用セッションを分析しました。PTCは通常のツール呼び出しと異なり、エージェントが隔離環境で実行するコードを記述し、すべての中間ステップではなく最終結果のみがコンテキストウィンドウに入力される点が特徴です。
構築されたもの
開発者はThalamusというローカルMCPサーバーを作成し、Claude CodeにPTCのような機能を提供しました。これにはexecute()（プリミティブ付きでPythonを実行）、search、remember、contextの4つのツールが含まれています。この実装には143のテストがあり、Python標準ライブラリのみを使用し、完全にローカルで実行されます。開発者は、これはAnthropic公式のPTCではなく独自の実装であることを強調しています。
79セッションからの測定結果
- 呼び出しあたりのトークンフットプリント：
execute()は平均約2,600文字、Readは平均約4,400文字 - JSONLサイズ削減：PTCを使用したセッションでは-15.6%のサイズ削減
- 分析・調査タスクでの節約：40-65%
- コード記述タスクでの節約：約0%
開発者は、これらの実世界の数値がAnthropicとCloudflareが最適シナリオで報告した「98%節約」とは「かけ離れている」と指摘しています。
エージェントが実際にexecute()をどのように使用したか
112回のexecute()呼び出しの内容分析により明らかになったこと：
- 64%は標準Python（os.walk、open、sqlite3、subprocess）を使用 — PTCプリミティブではない
- 30%は単一のプリミティブ（1つのfs.readまたはfs.grep）を使用
- 5%が真のバッチ処理（2つ以上のプリミティブを組み合わせ）を実施
「5回のReadを1回のexecuteに置き換える」パターンは、実際の使用のわずか5%で発生しました。エージェントは主に、プロジェクト外のファイルへのアクセス、集計の実行、データベースのクエリのために、execute()を汎用計算環境として使用していました。
採用パターン
初期測定では、セッションの25%のみがPTCを使用しており、エージェントはデフォルトでRead/Grep/Globを使用していました。CLAUDE.mdに約1,100トークンの操作マニュアルを追加した後、採用率は42.9%に跳ね上がりました。コード記述（Edit + Bashが支配的）に焦点を当てたセッションでは、PTCの使用はゼロでした。
開発者は、PTCが分析、デバッグ、クロスファイル調査タスクでは優れているが、編集中心の開発ワークフローでは効果的ではないと結論付けています。
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
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