原文（日本語）
Taskツールの結果にトークン数、ツール使用回数、実行時間のメトリクスを追加しました。
原文（英語）
Added token count, tool uses, and duration metrics to Task tool results.
概要
Taskツールを使用してサブエージェントを実行した際に、パフォーマンスメトリクスが自動的に表示されるようになりました。トークン消費量、ツールの使用回数、実行時間を確認できるため、タスクの効率性を評価し、最適化の判断材料として活用できます。
基本的な使い方
Taskツールを通常通り実行すると、結果に自動的にメトリクスが含まれます。
Claudeに探索タスクを依頼実行結果の例：
Task completed successfully
Metrics:
- Token count: 1,234 tokens
- Tool uses: 5 calls (Glob: 2, Read: 2, Grep: 1)
- Duration: 12.3 seconds実践例
コードベースの探索効率を測定
大規模なコードベースで特定の機能を探す際のコスト把握：
「認証機能の実装場所を探してください」メトリクスから分かること：
- Token count: 2,500: 中規模の調査、適切な範囲
- Tool uses: 8 (Grep: 4, Read: 4): 効率的な検索パターン
- Duration: 18.5s: 許容範囲内のレスポンス時間
複数アプローチの比較
同じタスクを異なる方法で実行した場合の効率比較：
アプローチ1: 広範囲検索
「プロジェクト全体でエラーハンドリングのパターンを調査してください」- Token count: 8,000
- Tool uses: 25
- Duration: 45s
アプローチ2: 絞り込み検索
「src/utilsディレクトリ内のエラーハンドリングパターンを調査してください」- Token count: 1,500
- Tool uses: 8
- Duration: 12s
より具体的な指示により、トークン消費を80%削減できました。
バッチ処理のパフォーマンス監視
複数ファイルの一括処理時のリソース使用量：
「docs/配下のすべてのMarkdownファイルを読んで構造を分析してください」メトリクスの確認ポイント：
- Token count: ファイル数に対して妥当か
- Tool uses: 効率的にRead/Globを使用しているか
- Duration: 処理時間が許容範囲か
コスト最適化の意思決定
トークン消費が多い場合、タスクを分割すべきか判断：
Before: 一度に全調査
「プロジェクト全体の技術スタックとアーキテクチャを分析してください」- Token count: 15,000 (高額)
- Tool uses: 40
- Duration: 2分
After: 段階的調査
1. 「package.jsonとREADMEから技術スタックを確認してください」
- Token count: 500
- Tool uses: 2
- Duration: 3s
2. 「src/ディレクトリ構造を調査してください」
- Token count: 1,200
- Tool uses: 5
- Duration: 8s段階的アプローチで必要な情報のみを取得し、トークンを90%削減。
パフォーマンスのベンチマーク
定期的なタスクのパフォーマンス変化を追跡：
週次レポート生成タスク
- 第1週: Token count: 3,000, Duration: 25s
- 第2週: Token count: 3,200, Duration: 27s
- 第4週: Token count: 5,500, Duration: 48s (←肥大化を検知)
メトリクスの増加傾向から、タスクの見直しが必要と判断できます。
エージェントタイプの選択最適化
異なるエージェントタイプのコスト比較：
Explore agent (medium thoroughness)
- Token count: 2,000
- Tool uses: 10
- Duration: 15s
General-purpose agent
- Token count: 4,500
- Tool uses: 18
- Duration: 35s
Exploreエージェントの方が効率的と判断し、今後はこちらを使用。
注意点
- メトリクスは目安: トークン数や実行時間は、タスクの複雑さやコードベースのサイズによって大きく変動します
- ツール使用回数の解釈: 多い=悪いではありません。複雑なタスクでは自然に増加します
- トークンコスト意識: 特に大規模タスクでは、トークン消費がAPI利用料に直結するため注意が必要です
- 実行時間の変動: ネットワーク状況やシステム負荷により変動する可能性があります
- 最適化のバランス: パフォーマンスを追求しすぎて、タスクの品質を下げないよう注意してください
メトリクスの読み方
Token count（トークン数）
- 500以下: 小規模タスク
- 500-2,000: 中規模タスク
- 2,000-5,000: 大規模タスク
- 5,000以上: 非常に大規模、分割を検討
Tool uses（ツール使用回数）
- 使用されたツールの種類と回数
- 効率的なツール選択ができているか確認
- 同じツールの繰り返し使用は最適化の余地あり
Duration（実行時間）
- タスクの完了までの実時間
- ユーザー体験に直結する指標
- 30秒以上の場合、タスク分割を検討