Claude Codeが密かにあなたを無効にしている

あなたはClaude Codeアシスタントのために50のスキルを丹念に厳選し、パーソナライズされた強力なツールへと変貌させました。データ分析、コンテンツ生成、複雑なワークフロー自動化のためのツールを統合し、究極のAIコンパニオンに自信を持っていました。しかし、最近、アシスタントが…制限されているように感じます。かつて広範だった機能が縮小されたように見え、まるで静かな力が、あなたの丹念に構築した設定に積極的に働きかけ、明示的な知識なしにスキルを無効にしているかのようです。

最近の、文書化が不十分なClaude Codeのアップデートが、まさにその原因です。バージョン2.1.129では、新しい重要な設定である`skillListingBudgetFraction`が静かに導入されました。この機能は、より広範なユーザーベースにはほとんど気づかれず、インストールされているすべてのスキルの合計メタデータを、Claude Codeの重要なコンテキストウィンドウのわずか1%に密かに制限します。結合されたスキル説明がこの小さな予算を超えると、システムは使用頻度の低いスキルの説明を容赦なく削除し、それらを事実上無効にします。これは明確で実行可能な通知なしに発生するため、アシスタントが突然特定のタスクを実行できなくなる理由に戸惑うことになります。

これは単なる不便さではありません。日々のワークフローで深く多様なスキルセットに依存するパワーユーザーにとって、これは重要な発見です。多くのユーザーは、パフォーマンスの低下や個々のスキルの障害と認識していた問題のトラブルシューティングに何週間も費やしてきましたが、AIアシスタントのコア機能を損なうシステム変更に気づいていませんでした。Claude Codeは起動時に「Skill listing will be truncated 10 descriptions dropped (full descriptions kept for most-used skills) (1.3%/1% of context)」のような、見過ごされやすい一時的な警告メッセージしか表示せず、ほとんどのユーザーは真の問題について全く知らされないままです。

その影響は単なる機能性にとどまりません。過剰なスキルメタデータによって負担がかかる管理されていないコンテキストウィンドウは、直接的に高いトークン使用量とAPIコストの増加につながり、静かにリソースを消耗させます。`skillListingBudgetFraction`に加えて、Claude Codeは`skillListingMaxDescChars`も導入しました。これはデフォルトで1536文字に設定されており、全体予算が適用される前に個々の説明を切り詰めます。この階層的なスキル管理アプローチは、知らないユーザーにとって診断をさらに複雑にします。

幸いなことに、この静かなる妨害を我慢する必要はありません。私たちはこの変更の背後にある隠されたメカニズムを解明し、シンプルで効果的な修正策を特定しました。これには、`settings.json`で`skillListingBudgetFraction`を調整すること、`/skills`スラッシュコマンドを利用すること、または個々のスキル説明を150文字に短縮することなどが含まれます。間もなく、あなたはAIアシスタントを完全に制御できるようになり、苦労してインストールしたすべてのスキルを再び管理できるようになるでしょう。

Claude Code 2.1.129は、AIの運用効率を管理するために設計された重要な設定`skillListingBudgetFraction`を静かに導入しました。この新しいパラメータは`settings.json`ファイル内にあり、デフォルトでは制限的な1%に設定されています。この割合は、インストールされているスキルの説明に割り当てられるClaudeのコンテキストウィンドウの最大部分を決定し、どのスキルが完全にアクセス可能であるかに直接影響します。

Anthropicは、AIのパフォーマンスを最適化するための意図的な機能としてこれを実装しました。その根拠は、「スキルブロート」という一般的な問題に対処することにあります。これは、多数のインストールされたスキルがコンテキストウィンドウの有効性を低下させ、予期せぬ動作を引き起こす可能性がある問題です。スキルメタデータを制限することで、Claudeは過剰な説明に圧倒されることなく、コア機能が応答性を維持するようにします。これは、パフォーマンスの低下を防ぐための予防策です。

実際には、1%の予算は約1,500トークンに相当します。一般的なトークンが約4文字を表すことを考えると、この予算では合計で数百語のスキル説明しか許容されません。例えば、予算を2%増やすと、セッションごとに約3,000トークンが余分に消費されます。集合的なスキルメタデータがこの許容量を超えると、Claude Codeは頻繁に使用されるスキルを優先し、その完全な説明を保持する一方で、あまり使用されないスキルは完全に削除することが多く、実質的にスキルを無効にします。

コンテキストウィンドウは、あらゆる大規模言語モデルにとって有限かつ重要なリソースです。これはAIの短期記憶を表し、特定のクエリを処理し、一貫性のある応答を生成するために必要なすべての情報を保持します。このウィンドウを冗長なスキル説明で過負荷にすると、実際の会話データに利用できるスペースが減少し、応答能力が低下し、トークンコストが大幅に増加します。このスキルリスト予算を管理することは、AIアシスタントの最適なパフォーマンスとコスト効率を維持するために不可欠です。

インストールされたスキルのキュレーションされたメタデータ（説明とパラメータを含む）が1%のコンテキストウィンドウ予算を超えると、Claude Codeはサイレントな選別プロセスを開始します。バージョン2.1.129で導入されたこの洗練されたメカニズムは、まず`skillListingMaxDescChars`を介して1536文字を超える個々のスキル説明を切り詰めます。累積データが依然として予算を超えている場合、システムはスキル全体を削除するプロセスに進みます。

これはランダムな削除ではありません。Claude Codeは、最も使用頻度の高いスキルをインテリジェントに優先し、その完全な説明が損なわれずにアクセス可能であることを保証します。逆に、最も使用頻度の低いスキルはコンテキストから完全に削除され、ユーザーの直接的な介入なしにスキルが実質的に無効になります。この設計は、関連性の高いインタラクションのためにコンテキストウィンドウを最適化することを目的としています。

さらに問題を複雑にするのは、Claude Codeがこの選別を微妙な起動時警告メッセージでのみ通知することです。この短い通知は、しばしば「Skill listing will be truncated X descriptions dropped...」として表示され、他のシステムログの中や迅速なアプリケーション起動中に見過ごされがちです。ユーザーは、消滅したスキルを呼び出そうとするまで、アシスタントの能力が低下していることに気づかないことがよくあります。

このインテリジェントな優先順位付けは、古いClaude Codeバージョンからの大きな転換点となります。以前のバージョンは、使用状況に基づいたロジックや透明なフィードバックなしにスキル説明を単に切り詰める、より粗雑で文書化されていない文字数制限に依存していました。公式のClaude Code settings - skillListingBudgetFractionのようなリソースでさらに詳しく説明されている現在のシステムは、より微妙でありながらも同様に不透明なAIの機能管理を提供し、多くのパワーユーザーが知らず知らずのうちに能力の低下したツールセットで操作している状態にあります。

AIはトークンエコノミーに基づいて動作します。これは、処理されるすべてのデータが直接的なコストを伴うという基本的な概念です。`skillListingBudgetFraction`は、あなたのスキルを密かに無効にする設定であり、このデジタル通貨に直接変換されます。これは、貴重なコンテキストウィンドウのどれだけがインストールされた機能の説明に費やされるかを決定します。

「コンテキストウィンドウ」をClaude Codeの短期記憶と捉えてください。これは、各セッション中に情報を処理するための有限な空間です。このウィンドウ内のすべての要素はトークンを消費します。チャット履歴、システムの指示、そして特に重要なのは、インストールされている50個のスキルの説明です。この消費は、すべてのインタラクションで発生します。

スキルの説明は、しばしば冗長で詳細ですが、静的なメタデータではありません。Claude Codeは、特定のスキルを呼び出すかどうかに関わらず、新しいセッションごとにそれらをコンテキストウィンドウに挿入します。この絶え間ない送信により、AIは利用可能なツールを理解できますが、同時に持続的なトークンの消費も生み出します。

`skillListingBudgetFraction`をデフォルトの1%（0.02、つまり2%）から倍にすることは、わずかな調整に見えるかもしれません。しかし、この一見小さな増加は、1回のセッションあたり約3,000トークンの追加消費に相当します。頻繁にインタラクションを行うユーザーにとって、これらのコストは急速に蓄積されます。

1日に100セッションを実行すると想像してみてください。その3,000トークンのオーバーヘッドは、すぐに1日あたり300,000トークンの追加となり、1ヶ月で数百万に達します。この隠れたトークン税は、APIの請求に直接影響し、認識されていた利便性を予期せぬ経済的負担に変えてしまいます。

したがって、スキル管理は単なる機能性を超えたものです。これはパワーユーザーにとって、財務コスト管理の重要な側面となります。`skillListingBudgetFraction`を無視することは、実際には積極的に使用していない可能性のあるスキルの説明に対して料金を支払っていることになります。

スキルの説明における追加の文字、有効になっている不要なスキルの一つ一つが、この継続的なトークン消費に寄与します。説明を150文字に短縮することは一つの緩和策ですが、根本的な問題は割り当てられた総予算にあります。

各インタラクションで静かに課されるこの目に見えないコストは、Claude Codeの根底にあるメカニズムを理解することの重要性を浮き彫りにします。スキルを管理することは、パフォーマンスを最適化するためだけでなく、継続的でしばしば隠れたトークンの流出からあなたの財布を守るためでもあります。

AIアシスタントの適切な管理には、トークン予算への注意深い監視が含まれるようになりました。これに対処しないと、Claude Codeの拡張された機能に大きく依存するユーザーにとって、認識されていない多大な経済的オーバーヘッドにつながる可能性があります。

あなたは、`skillListingBudgetFraction`が密かにスキルを無効にしている状況から制御を取り戻すための、3つの明確な戦略を持っています。これらの方法は、生のパワー変更から綿密な最適化まで、幅広い制御を提供し、Claude Codeアシスタントがその可能性を最大限に発揮できるようにします。

パワーユーザーは、Claude Codeの`settings.json`ファイルを編集することで、デフォルトの`1%`予算を直接上書きできます。設定ディレクトリに移動し、`settings.json`を開いて`skillListingBudgetFraction`エントリを見つけるか追加します。この値を`0.02`に設定すると、スキルメタデータ予算がコンテキストウィンドウの`2%`に実質的に倍増します。これにより、より多くのスキルの説明がアクティブなままになり、その機能が失われるのを防ぎます。

`settings.json`ファイル内に以下の行を追加または変更して、この変更を実装してください。 ```json "skillListingBudgetFraction": 0.02 ```

重要なトレードオフを理解してください。予算を増やすことは、トークン消費量の増加に直接つながります。例えば、`0.02`の設定は、1回のセッションごとに約`3K`の追加トークンを発生させます。特に、勤務時間中にClaude Codeを頻繁に利用する場合は、この隠れたコストをAPIの使用量に考慮に入れてください。

よりトークン効率的なアプローチには、Claude Code内で直接`/skills`スラッシュコマンドを活用してください。このコマンドは、インストールされている`50`個のスキルすべてをインタラクティブなリストで表示し、その使用状況を確認したり、めったに呼び出さないスキルを無効にしたりできます。未使用のスキルを削除することは、追加のトークン料金を発生させることなくコンテキストウィンドウのスペースを解放する、最も費用対効果の高い戦略です。

スキルの説明をその本質的な目的に合わせて短くすることで、簡潔さを追求してください。デフォルトの`1%`予算内に収まるスキルの数を最大化するために、`150文字`未満の説明を目指しましょう。この細心の注意を払ったアプローチにより、各アクティブスキルが最小限のコンテキストを消費し、説明がサイレントに切り捨てられることなく、核となる機能が伝わるようになります。

最適な戦略は、使用パターンと予算によって異なります。包括的な機能を優先するパワーユーザーは、より高い`skillListingBudgetFraction`のトークンコストを受け入れるかもしれません。カジュアルユーザーは、`/skills`コマンドが即座に、費用ゼロで解決策となるでしょう。究極の制御と効率のために、賢明な削除と正確でミニマリストな説明を組み合わせましょう。

最初の`skillListingBudgetFraction`設定を超えて、AIアシスタントの機能を管理するために連携して機能する、もう1つの同様に重要なパラメーターがあります：`skillListingMaxDescChars`。この設定は、*個々の*スキルの説明の最大文字数を規定し、過度に冗長なエントリがコンテキストウィンドウ全体を時期尚早に消費するのを防ぎます。そのデフォルト値は1536文字です。

`skillListingMaxDescChars`は重要な事前計算ステップを実行します。Claude Codeが全体の`skillListingBudgetFraction`を考慮する前に、まずこの1536文字の制限を超えるスキルの説明をすべて切り捨てます。これにより、どんなに詳細なメタデータを持つ単一のスキルであっても、割り当てられたトークン予算を一方的に使い果たすことがないようにします。

この2段階プロセスは、洗練されているものの、あまり知られていないスキル管理のアプローチを提供します。まず、Claude Codeは個々のスキルの説明を`skillListingMaxDescChars`の制限内に収まるように短縮します。次に、システムは切り捨てられたメタデータを集約し、その合計サイズを`skillListingBudgetFraction`と照合します。結合されたメタデータが依然として予算を超えている場合、Claude Claude Code 2.1.129のようなバージョンで観察されるように、Claude Codeは優先度の低いスキルの完全な説明を削除します。

Anthropicは当初、これらの変更をほとんど宣伝することなく展開しましたが、この多層的なアプローチは意味のあるアップグレードを表しています。これは、スキルの説明の冒頭に埋め込まれた重要なキーワードや主要な機能がサイレントに切り捨てられるのをインテリジェントに保護し、スキル全体を単に削除するよりも大幅な改善です。Claude Code by Anthropic | AI Coding Agent, Terminal, IDEでのエクスペリエンスを最適化しようとしているパワーユーザーにとって、これらの設定を理解することは不可欠です。AIツールキットで何が機能し続けるかについて、より大きな制御を得ることができます。

以前、Claude Codeのスキルシステムは、不透明で文書化されていない文字数制限（推定15,000文字）の下で動作していました。この目に見えない上限は、ユーザーが多数のスキル、または長い説明を持つスキルを蓄積すると、一部が警告なしにアクティブなコンテキストから単に消えてしまうことを意味しました。数十のカスタムツールでAIアシスタントを細心の注意を払って作成していたパワーユーザーは、最も価値のあるユーティリティがサイレントに無効になっていることに頻繁に気づき、深い不満と開発労力の無駄につながりました。このサイレントな妨害行為は、信頼と効率性を損ないました。

Claude Claude Code 2.1.129 は、より構造化された `skillListingBudgetFraction` と `skillListingMaxDescChars` の設定を導入し、決定的な転換点となりました。この重要なアップデートは、ネイティブの slash command 統合や堅牢な hot-reloading 機能といった重要なプラットフォーム機能も提供した Claude Claude Code 2.1 内の広範な機能強化の中で行われました。この変更は、急成長するエコシステムに秩序をもたらすことを目的としており、任意で目に見えない制限から、より明示的ではあるものの複雑なスキルメタデータのリソース管理モデルへと移行しました。

これらの新しい予算管理を導入することは、その静かな導入と、それに続く「スキルの無効化」という影響により、当初は物議を醸しましたが、急速な成長を遂げているプラットフォームにとって、必要な進化を意味します。Claude Code が成熟し、ユーザーベースが拡大するにつれて、堅牢で予測可能なスキル管理システムは、安定性と最適なパフォーマンスの両方を確保するために不可欠となります。これは、スキルが静かに消滅し、過剰な context window トークンを消費していた以前の混乱に対する、直接的ではあるものの、当初は伝達不足だった対応でした。

重要なことに、スキルシステムは Claude Code の拡張性の根幹をなしており、重要なサードパーティツールがその機能に大きく依存しています。カスタムスキルの強化された管理と展開を提供する Better Stack の MCP server のようなソリューションは、この基盤となるアーキテクチャを直接活用しています。したがって、skill listing の整合性と予測可能性は、単なるユーザーの利便性にとどまらず、Claude Code エコシステム全体の基盤となる要素であり、その有用性、信頼性、そして将来の開発軌道を支えています。

`skillListingBudgetFraction` と `skillListingMaxDescChars` の複雑な相互作用を超えて、Claude Code の全体的な context window を理解することは、AIアシスタントをマスターするために不可欠です。この context window は、AIの即時作業記憶として機能し、応答を生成したりタスクを実行したりする際に、AIが積極的に考慮するすべての情報の合計です。このウィンドウ内のすべての文字はトークンコストを発生させ、パフォーマンスに直接影響します。

スキルは、そのメタデータが慎重に管理されていても、この重要なメモリのほんの一部に過ぎません。他の重要なコンポーネントが常にこのスペースを占め、それぞれがAIの注意を引き、貴重なトークンを消費します。これらには、進行中の会話履歴、現在開いているファイルのコンテンツ、プロジェクトの `CLAUDE.md` ファイル内で指定された指示、およびその適応型自動メモリが含まれます。

この結合されたコンテキストを効率的に管理することは、スキルが静かに消滅するのを防ぐことだけではありません。AIの一貫性、速度、および運用コストに直接影響します。肥大化した context window は、応答の遅延、無関係な脱線、そしてすべてのインタラクションにおけるAPIコストの大幅な増加につながる可能性があります。送信するすべてのトークンが請求に加算されます。

コンテキストを最適化するために、いくつかのベストプラクティスを採用してください。プロンプトは正確にし、必要な詳細のみを提供してください。積極的に作業していない不要なファイルは閉じ、その内容が継続的にコンテキストにストリーミングされるのを防ぎます。新しい無関係なタスクを開始する際には、AIの焦点をリセットするために、会話履歴を定期的にクリアしてください。

プロジェクト全体の指示やペルソナ定義には、CLAUDE.md ファイルの活用を検討してください。ただし、簡潔に保つことが重要です。その内容はセッション間で保持され、すべてのプロンプトで繰り返すことなく一貫したガイダンスを提供します。ただし、AIの焦点を希薄にする可能性のある余分な情報で埋め尽くす誘惑に抵抗してください。

トークン消費量を積極的に監視することは、コスト管理とパフォーマンスチューニングにとって非常に重要です。Claude Codeは、この使用状況を視覚化するのに役立つ組み込みツールを提供しています。チャットインターフェース内で /cost コマンドを実行すると、現在のセッションのトークン支出の概要をすぐに取得できます。

より詳細で永続的な概要については、`ccusage` のようなコミュニティ開発ツールが高度な分析を提供します。これらのユーティリティを使用すると、トークン使用量を経時的に追跡し、リソースを大量に消費するワークフローを特定し、コンテキスト最適化が最も大きな利益をもたらす領域を特定できます。コンテキストをマスターすることは、AIをマスターすることです。

`skillListingBudgetFraction` のような機能が静かに導入されたことで、AIコミュニティ内で大きな議論が巻き起こりました。ユーザーは、Claude Codeアシスタントのために何十ものスキルをキュレーションし、しばしば複雑なワークフローを構築するためにかなりの時間を費やしましたが、彼らの洗練されたツールが静かにスキルを無効にしていることを発見しました。スキルメタデータに対するデフォルトの1%のコンテキストウィンドウ上限が、`skillListingMaxDescChars` の切り捨てロジックと組み合わさることで、重要な機能が明確な通知なしに消滅しました。起動時に表示される、ほとんどの人が見逃しやすい微妙な警告メッセージは、このような影響の大きい変更に対しては不十分であることが判明しました。

この透明性の欠如は、開発者コミュニティと独立系クリエイターの極めて重要な役割を浮き彫りにしています。Better Stackのようなチャンネルは、彼らの鋭い「Claude Code is SECRETLY Disabling Your Skills」という動画を通じて、Claude Codeが密かにスキルを無効にしていたことを公表する上で重要な役割を果たしました。これらのコミュニティの取り組みは、公式ドキュメントや公開された変更履歴が不十分な場合に、しばしば重要なギャップを埋め、隠れたメカニズムに関する重要な洞察を提供します。これらの設定のニュアンスを探るさらなるコミュニティの発見と詳細な技術的分析は、このclaude-code-skill-budget-research.md - GitHub Gistで入手できます。

Anthropicを含むAI開発者は、膨大なユーザーベースのためにモデルのパフォーマンスを最適化し、APIコストを管理するという途方もないプレッシャーの下で活動しています。デフォルトの1%の`skillListingBudgetFraction`のような機能を通じてコンテキストウィンドウを自動的に管理することで、意図せず過剰なトークンコストを発生させたり、過度に冗長なスキル説明によってモデルの応答性を低下させたりすることを防ぎます。この自動的なコンテキストウィンドウ管理は、複雑な`settings.json`設定に深く踏み込まないかもしれない平均的なユーザーに対して、よりスムーズで費用対効果の高いエクスペリエンスを提供することを目的としています。

しかし、このような強力な自動管理は、効率性とユーザーの主体性および透明性との間で慎重なバランスを取る必要があります。スキル説明を削除したり切り捨てたりすることで、コア機能を静かに変更することは、ユーザーの信頼を損ない、高度にカスタマイズされたAIツールに対してきめ細かな制御を期待するパワーユーザーをひどく苛立たせる可能性があります。これらの変更が当初文書化されていなかったことで、「機械の中の幽霊」という認識が生まれ、AIアシスタントが不可解にパフォーマンスを低下させたり、機能を失ったりしました。これは、開発者の俊敏な最適化の必要性と、ユーザーが自身の体験に直接影響する変更について明示的な同意と明確なコミュニケーションを期待することとの間の根本的な緊張関係を浮き彫りにしています。

核心的な疑問は残ります。Anthropicのような企業は、迅速な製品開発と包括的なユーザー透明性の間のこの緊張関係をどのように乗り越えるべきでしょうか？影響力のある新機能は常にオプトインであるべきか、それとも目立つダッシュボードアラートで明確に伝えられるべきでしょうか？あるいは、最初は不透明であっても、`settings.json`ファイルを開くことのない大多数のユーザーにとっては、デフォルトの「スマート」管理システムの方が最終的に望ましいのでしょうか？自動化された最適化と、AIのskill listing budgetおよび機能に対する完全な文書化された制御をユーザーに与えることの間に、どこで線を引きますか？

Claude Codeのskill management systemに関するこの詳細な分析は、現代のAIユーザーにとって譲れない真実を明らかにします。デジタルアシスタントの積極的な管理は、もはやオプションではなく必須です。Claude Claude Code 2.1.129によって、当初はほとんど注目されずに導入された`skillListingBudgetFraction`と`skillListingMaxDescChars`は、一見些細なアップデートがAIの機能にどれほど深く影響を与えるかを示しています。これらの文書化されていない機能は、スキルメタデータをcontext windowの1%に制限したり、1536文字を超える説明を切り捨てたりすることで、密かにスキルを無効にし、ワークフローを損ないます。

*すべての*高度なAIプラットフォームで、スキル、設定、ワークフローを定期的に監査することが最も重要になります。Claude Codeで50個のインストールされたスキルを管理している場合でも、他のモデルでプロンプトを微調整している場合でも、基盤となるトークンエコノミーとcontext windowの制限を理解することは不可欠です。Claude Codeの1%のメタデータ上限のような目に見えないデフォルトは、パフォーマンスを劇的に変化させ、予期せぬコストを発生させる可能性があり、多くの場合、見逃しやすい起動時の警告によってのみ通知されます。

これらの洗練されたツールに内在する複雑さを受け入れてください。単なるインストールを超えて、AIを管理するメカニズムを理解してください。個々のスキル説明が1536文字に切り詰められる方法や、合計スキルメタデータがcontext windowの何パーセントを消費するかを知ることで、パフォーマンスを最適化し、サイレントな劣化を防ぐことができます。この習熟度がAIの真の、妨げられない可能性を解き放ち、厳選されたすべてのスキルを効果的に活用できるようになります。

真に将来にわたって通用するAIパワーユーザーになるためには、利用可能なリソースを活用してください。AIプラットフォームに関する包括的な洞察を得るために、公式ドキュメントを深く掘り下げてください。これらの隠れたメカニズムを簡潔に説明しているBetter Stackのビデオ「Claude Code is SECRETLY Disabling Your Skills」をご覧ください。さらに、AIの進化する機能を管理するための継続的な議論、共有されたベストプラクティス、および回避策については、コミュニティフォーラムとGitHub Gistを参照してください。

Claude Codeにおける`skillListingBudgetFraction`とは何ですか？

これはバージョン2.1.129で導入された`settings.json`内の設定で、すべてのスキルの合計メタデータをcontext windowのパーセンテージに制限し、デフォルトは1%です。

Claude Codeのスキルが突然機能しなくなったのはなぜですか？

結合されたスキル説明が`skillListingBudgetFraction`の予算を超えると、Claude Codeは最も使用頻度の高いスキルを保持し、残りの説明を破棄するため、それらのスキルは自動トリガーから事実上無効になります。

無効になったClaude Codeのスキルを修正する最善の方法は何ですか？

最もトークン効率の良い修正方法は、`/skills`コマンドを実行して使用しないスキルを無効にすることです。あるいは、`settings.json`で`skillListingBudgetFraction`を増やすこともできますが、これによりトークンコストが増加します。

スキル予算を増やすとコストは高くなりますか？

はい。予算を1%から2%に増やすと、セッションごとに約3,000トークン余分に使用され、時間の経過とともにAPIコストが大幅に高くなる可能性があります。