コード生成のコスト：関数単位、ファイル単位、PR 単位

コード生成コストの3階層

関数単位の生成（約50行）

典型的なコンテキスト：200行のファイルをコンテキストとして1関数（50行）を生成。

• 入力：約 3,000 トークン（ファイル + システムプロンプト）を GPT-4o で
• 出力：約 500 トークン（関数本体）
• コスト：3K × $2.50/1M + 500 × $10/1M = $0.0125

開発者1人あたり1日100関数なら $1.25/日 — コーヒー1杯より安い。50人チームなら $62.50/日、月 $1,875 です。

ファイル単位の生成（約300行）

仕様から完全なファイルを生成、関連ファイルをコンテキストに:

• 入力：約 10,000 トークン（関連ファイル3〜5個 + 仕様）を Claude Opus 4.7 で
• 出力：約 3,000 トークン（新規ファイル）
• コスト：10K × $15/1M + 3K × $75/1M = $0.375

3ファイルのリファクタ：約 $1.50。10ファイルに及ぶ複雑な機能：約 $5。

PR 単位の生成（複数ファイル + テスト）

本格的なエージェント製品はここに住みます。典型的な PR は:

• 10〜30 ファイルを読んでコンテキストに：約 50,000 入力トークン
• 計画・編集・テスト・リファインの複数 LLM ターン：約 5〜15 ターン
• 生成コード + テスト + コミットメッセージ：約 10,000 出力トークン

キャッシュなし：50K × 10 ターン × $15/1M + 10K × $75/1M = $8.25/PR（Claude Opus）。 キャッシュあり（ファイルコンテキストの 80% ヒット想定）：約 $2.00/PR に低下。

Claude Opus が支配的な理由

コーディングタスクは、Opus の品質プレミアムが GPT-4o との価格差を最も確実に正当化するワークロードです。リグレッション減、コンパイルエラー減、コードベース規約への忠実度が、人間によるクリーンアップ時間の削減につながります。

大量バックグラウンドタスク（自動フォーマット、Lint 修正、単純リファクタ）は GPT-4o mini や Claude Haiku 4.5 にダウングレードすれば、PR あたりコストは $0.10 を下回ります。

キャッシュは必須

コードエージェントは1タスク中に同じファイルを複数回読みます。キャッシュなしで10ターンのリファクタを走らせると請求は本当に痛い。Anthropic キャッシュの0.1倍読み込みで PR あたり $8 から $2 になるかどうかが決まります。