Claude Code を使用中に「API Error: Claude's response exceeded the 32000 output token maximum」エラーが発生すると、せっかくの長時間の作業が中断されてしまい、大変困惑することがあります。このエラーは、AI が生成する応答内容が設定された上限を超えた場合に発生する制限エラーです。

本記事では、このトークン制限エラーの仕組みから根本的な解決策まで、実践的な対処法を詳しく解説いたします。エラーを回避するための予防策から、発生時の対応方法まで、Claude Code を効率的に活用するための包括的なガイドをご提供します。

背景

トークンとは何か

トークンは、AI が言語を理解し処理するための最小単位です。単語、文字、記号、空白などがトークンとして扱われ、Claude Code のような AI システムでは、入力と出力の両方でトークン数が計算されます。

日本語と英語では、トークンの計算方法が異なります：

mermaidCopy codeflowchart TD
    text[入力テキスト] --> tokenizer[トークナイザー]
    tokenizer --> jp[日本語処理]
    tokenizer --> en[英語処理]

    jp --> jp_token["こんにちは<br/>→ 3-5トークン"]
    en --> en_token["Hello<br/>→ 1トークン"]

    jp_token --> count[トークン数カウント]
    en_token --> count
    count --> limit{32000トークン以下？}
    limit -->|Yes| success[正常処理]
    limit -->|No| error[エラー発生]

一般的な目安として：

• 日本語：1 文字あたり約 2-3 トークン
• 英語：1 単語あたり約 1-1.5 トークン
• コード：言語により異なるが、1 行あたり約 10-50 トークン

Claude Code の出力制限

Claude Code では、1 回の応答で生成できるトークン数に上限が設定されています。これは以下の理由によるものです：

システムリソースの保護
大量のトークン生成は、サーバーリソースを大幅に消費します。制限を設けることで、すべてのユーザーが安定してサービスを利用できる環境を維持しています。

応答品質の担保
極端に長い応答は、内容の一貫性や品質が低下する傾向があります。適切な長さに制限することで、高品質な回答を提供できます。

コスト管理
AI 処理には計算コストが伴います。トークン制限により、適切なコスト管理を実現しています。

課題

エラーの具体的な内容

提供されたエラーメッセージを詳しく分析してみましょう：

bashCopy codeAPI Error: Claude's response exceeded the 32000 output token maximum. To configure this
behavior, set the CLAUDE_CODE_MAX_OUTPUT_TOKENS environment variable.

このエラーメッセージから以下の情報がわかります：

項目	詳細	意味
1	API Error	Claude API レベルでのエラー
2	response exceeded	応答内容が上限を超過
3	32000 output token maximum	出力トークンの上限値
4	CLAUDE_CODE_MAX_OUTPUT_TOKENS	環境変数での制限値設定

エラーが発生しやすい状況

長文生成タスク

大量のコード生成
複数ファイルにわたるアプリケーションの作成や、包括的な API ドキュメント生成など、大規模なコード生成を依頼した場合に発生しやすくなります。

promptCopy code// 例：大規模なReactアプリケーションの一式生成依頼
// - コンポーネント（10個以上）
// - API接続ロジック
// - 状態管理
// - テストコード
// - ドキュメント
// → 合計で30,000トークンを超える可能性が高い

詳細な技術文書作成
技術仕様書、API 文書、チュートリアル文書など、包括的で詳細な文書作成を依頼した場合も制限に引っかかりやすくなります。

複数の質問を同時に依頼
一度に多数の質問や課題を含むプロンプトを送信した場合、回答が制限を超えることがあります。

コードレビューや分析タスク

大規模ファイルの分析
数千行のコードファイルの詳細分析や改善提案を依頼した場合、元コードの引用と解説で制限を超える場合があります。

包括的なリファクタリング提案
既存コードベース全体の改善提案や、アーキテクチャの見直し提案など、広範囲にわたる変更提案も制限に引っかかりやすいタスクです。

学習・教育関連タスク

詳細なチュートリアル作成
ステップバイステップの詳細なガイド、コード例付きの学習教材作成などは、説明文とコード例の組み合わせで制限を超えることがあります。

mermaidCopy codeflowchart TB
    request[ユーザーリクエスト] --> analysis[タスク分析]
    analysis --> simple{シンプルなタスク？}
    simple -->|Yes| safe[制限内での処理]
    simple -->|No| complex[複雑タスク]

    complex --> estimate[トークン数予測]
    estimate --> over{32000超過予想？}
    over -->|No| proceed[処理継続]
    over -->|Yes| split[タスク分割提案]

    safe --> response[応答生成]
    proceed --> response
    split --> partial[部分的応答]

    response --> check{実際のトークン数}
    check -->|32000以下| success[正常完了]
    check -->|32000超過| error[エラー発生]

制限の技術的詳細

入力トークンと出力トークンの違い

Claude Code では、入力（プロンプト）と出力（応答）で異なる制限が設定されています：

• 入力トークン制限：約 100,000 トークン
• 出力トークン制限：32,000 トークン

累積トークン数の計算

1 回の会話セッションでは、過去のやり取りも含めて累積的にトークン数がカウントされます：

promptCopy code総トークン数 = 初回プロンプト + 初回応答 + 追加プロンプト + 追加応答 + ...

環境変数による制限調整

エラーメッセージに記載されているCLAUDE_CODE_MAX_OUTPUT_TOKENS環境変数により、制限値を調整可能です（ただし、システムの上限内での調整のみ）。

解決策

即座に試せる対処法

タスクの分割

最も効果的な対処法は、大きなタスクを小さな部分に分割することです。

段階的なアプローチ

promptCopy code// 修正前：一度にすべてを要求
「React + TypeScript + Express.jsの完全なeコマースアプリケーションを作成してください」

// 修正後：段階的に分割
1. 「まず、Reactのプロジェクト構成とルーティングを設定してください」
2. 「次に、商品一覧ページのコンポーネントを作成してください」
3. 「ショッピングカート機能を実装してください」
4. 「Express.jsのAPIエンドポイントを作成してください」

機能単位での分割

typescriptCopy code// 1回目のリクエスト：基本構造
interface User {
  id: string;
  name: string;
  email: string;
}

// 2回目のリクエスト：認証機能
interface AuthService {
  login(email: string, password: string): Promise<User>;
  logout(): void;
}

// 3回目のリクエスト：API統合
class UserAPI {
  // API実装
}

出力形式の最適化

簡潔な回答を要求

promptCopy code// 効果的でないリクエスト
「詳細な説明とコメント付きで、包括的なドキュメントも含めて...」

// 効果的なリクエスト
「コードのみ簡潔に提供してください。コメントは最小限で」
「要点のみ箇条書きで教えてください」

コードブロックの分割要求

promptCopy code「長いファイルは複数回に分けて提供してください」
「各関数を個別に説明してください」
「1つのコンポーネントずつ作成してください」

環境変数による制限調整

CLAUDE_CODE_MAX_OUTPUT_TOKENS の設定

Windows 環境

powershellCopy code# PowerShellでの設定
$env:CLAUDE_CODE_MAX_OUTPUT_TOKENS = "16000"

# コマンドプロンプトでの設定
set CLAUDE_CODE_MAX_OUTPUT_TOKENS=16000

# 永続的な設定（システム環境変数）
setx CLAUDE_CODE_MAX_OUTPUT_TOKENS "16000"

macOS/Linux 環境

bashCopy code# 一時的な設定
export CLAUDE_CODE_MAX_OUTPUT_TOKENS=16000

# 永続的な設定（.bashrc/.zshrcに追加）
echo 'export CLAUDE_CODE_MAX_OUTPUT_TOKENS=16000' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

# または .zshrc の場合
echo 'export CLAUDE_CODE_MAX_OUTPUT_TOKENS=16000' >> ~/.zshrc
source ~/.zshrc

Docker 環境

dockerfileCopy code# Dockerfileでの設定
ENV CLAUDE_CODE_MAX_OUTPUT_TOKENS=16000

# docker runコマンドでの設定
docker run -e CLAUDE_CODE_MAX_OUTPUT_TOKENS=16000 your-app

推奨設定値

用途に応じた推奨設定値：

| 用途 | 推奨値 | 理由 | | ---- | -------------- | ------------- | ------------------------ | | 1 | コード生成 | 8,000-16,000 | 関数やクラス単位での生成 | | 2 | 文書作成 | 16,000-24,000 | 章単位での文書作成 | | 3 | 分析・レビュー | 4,000-8,000 | 要点を絞った分析 | | 4 | 学習・質問 | 8,000-12,000 | 適度な詳細レベル |

高度な対処法

プロンプト最適化技術

構造化されたリクエスト

markdownCopy code# 要求内容

TypeScript でのユーザー認証システム

# 制約条件

- 出力は 1 万トークン以内
- コメントは最小限
- エラーハンドリングは省略

# 分割要求

1. インターフェース定義のみ
2. 認証クラスの実装のみ
3. テストコードは別途要求

テンプレート化されたリクエスト

typescriptCopy code// テンプレート：段階的実装リクエスト
interface StageRequest {
  stage: number;
  focus: string;
  tokenLimit: number;
  excludes: string[];
}

const requestTemplate: StageRequest = {
  stage: 1,
  focus: '基本構造とインターフェース',
  tokenLimit: 8000,
  excludes: [
    '詳細コメント',
    'エラーハンドリング',
    'テストコード',
  ],
};

自動分割スクリプト

プロンプト分割ユーティリティ

javascriptCopy codeclass PromptSplitter {
  constructor(maxTokens = 8000) {
    this.maxTokens = maxTokens;
    this.estimatedTokensPerChar = 0.25; // 日本語の概算
  }

  splitByCharacterCount(text, maxChars = 30000) {
    const chunks = [];
    for (let i = 0; i < text.length; i += maxChars) {
      chunks.push(text.slice(i, i + maxChars));
    }
    return chunks;
  }

  splitByLogicalSections(text) {
    const sections = text.split(/\n#{1,6}\s/); // Markdown見出しで分割
    return sections.filter(
      (section) => section.trim().length > 0
    );
  }

  estimateTokens(text) {
    return Math.ceil(
      text.length * this.estimatedTokensPerChar
    );
  }

  createSequentialPrompts(basePrompt, sections) {
    return sections.map((section, index) => {
      const estimatedTokens = this.estimateTokens(section);
      return {
        id: index + 1,
        prompt: `${basePrompt}\n\n段階${
          index + 1
        }:\n${section}`,
        estimatedTokens,
        withinLimit: estimatedTokens < this.maxTokens,
      };
    });
  }
}

// 使用例
const splitter = new PromptSplitter(8000);
const longRequest = '大規模なアプリケーション開発の要求...';
const sections =
  splitter.splitByLogicalSections(longRequest);
const prompts = splitter.createSequentialPrompts(
  '以下の要求を実装してください',
  sections
);

console.log(`分割結果: ${prompts.length}個のプロンプト`);
prompts.forEach((prompt) => {
  console.log(
    `段階${prompt.id}: ${prompt.estimatedTokens}トークン（制限内: ${prompt.withinLimit}）`
  );
});

プロジェクト管理アプローチ

作業セッションの分割

大規模プロジェクトを効率的に進めるための戦略：

mermaidCopy codegantt
    title Claude Code プロジェクト進行計画
    dateFormat YYYY-MM-DD
    section 設計フェーズ
    要件定義     :active, req, 2024-01-01, 1d
    アーキテクチャ設計 :arch, after req, 1d
    section 実装フェーズ
    基本構造     :impl1, after arch, 1d
    コア機能     :impl2, after impl1, 2d
    UI実装      :ui, after impl2, 2d
    section テスト・完成
    テスト作成   :test, after ui, 1d
    統合・デバッグ :debug, after test, 1d

セッション管理テンプレート

markdownCopy code# プロジェクト: [プロジェクト名]

# 進行状況トラッカー

## 完了済みセッション

- [x] セッション 1: 基本設定 (実行日: 2024-XX-XX, トークン使用量: 7,500)
- [x] セッション 2: 認証機能 (実行日: 2024-XX-XX, トークン使用量: 8,200)

## 次回予定セッション

- [ ] セッション 3: データベース接続
  - 予想トークン数: 6,000-8,000
  - 準備事項: 前セッションのコードをコンテキストに含める

## メモ・改善点

- 長い関数は分割して要求する
- エラーハンドリングは最終段階で追加

具体例

実際のトラブルシューティング事例

ケース 1：大規模 Web アプリケーション開発

問題状況
React の管理画面アプリケーション（10 画面以上）の完全な実装を一度に要求し、32,000 トークン制限に引っかかった。

解決アプローチ

promptCopy code// 修正前のリクエスト（制限オーバー）
「React TypeScriptで管理画面を作成してください。ユーザー管理、商品管理、注文管理、レポート機能、認証、ルーティング、状態管理すべて含めて」

// 修正後の段階的リクエスト
セッション1: 「プロジェクト構成とルーティング設定」
セッション2: 「認証機能（ログイン・ログアウト）」
セッション3: 「ユーザー管理画面（CRUD）」
セッション4: 「商品管理画面」
...

実装結果

• 総セッション数：8 回
• 平均トークン使用量：6,000-8,000/セッション
• 開発期間：3 日間（分割により逆に効率化）

ケース 2：API 仕様書の包括的作成

問題状況
REST API の完全な仕様書（30 エンドポイント以上）の生成で制限エラー発生。

分割戦略

bashCopy code# 段階1：基本情報とエンドポイント一覧
curl -X POST "API概要と全エンドポイントのリスト作成"

# 段階2-4：機能別詳細仕様
curl -X POST "ユーザー関連API（5エンドポイント）の詳細仕様"
curl -X POST "商品関連API（8エンドポイント）の詳細仕様"
curl -X POST "注文関連API（7エンドポイント）の詳細仕様"

# 段階5：エラーハンドリングとセキュリティ
curl -X POST "共通エラーレスポンスとセキュリティ要件"

最終的な成果物統合スクリプト

javascriptCopy code// 複数セッションの結果を統合するスクリプト
class ApiDocumentMerger {
  constructor() {
    this.sections = [];
  }

  addSection(title, content) {
    this.sections.push({
      title,
      content,
      addedAt: new Date(),
    });
  }

  generateFinalDocument() {
    let fullDocument = '# API仕様書\n\n';
    fullDocument +=
      '## 生成日時\n' + new Date().toISOString() + '\n\n';

    this.sections.forEach((section, index) => {
      fullDocument += `## ${section.title}\n\n`;
      fullDocument += section.content;
      fullDocument += '\n\n---\n\n';
    });

    return fullDocument;
  }

  exportToMarkdown(filename = 'api-spec.md') {
    const fs = require('fs');
    const content = this.generateFinalDocument();
    fs.writeFileSync(filename, content, 'utf8');
    console.log(`仕様書を${filename}に出力しました`);
  }
}

// 使用例
const merger = new ApiDocumentMerger();
merger.addSection('API概要', 'セッション1の内容...');
merger.addSection('ユーザーAPI', 'セッション2の内容...');
merger.addSection('商品API', 'セッション3の内容...');
merger.exportToMarkdown('complete-api-spec.md');

ケース 3：学習教材の作成

問題状況
プログラミング初心者向けの JavaScript 完全ガイド（基礎から応用まで）の作成で制限エラー。

コンテンツ分割マトリックス

セッション	内容	対象レベル	予想トークン	実際のトークン
1	基礎文法（変数・関数）	初心者	8,000	7,200
2	制御構文（if・for）	初心者	7,000	6,800
3	オブジェクト・配列	中級者	9,000	8,500
4	DOM 操作	中級者	8,000	7,900
5	非同期処理	上級者	10,000	9,200
6	モダン JS（ES6+）	上級者	9,000	8,100

各セッションのテンプレート

markdownCopy code# セッションテンプレート

# 今回のテーマ

[具体的なトピック]

# 制約条件

- トークン制限：8,000 以内
- コード例：実行可能で完結したもの
- 説明：簡潔だが理解しやすく

# 前回の復習要素

[前セッションとの関連性]

# 次回への準備

[次セッションへの橋渡し]

エラー予防のためのチェックリスト

リクエスト前チェック

javascriptCopy codeclass TokenEstimator {
  // 簡易トークン推定器
  static estimateJapanese(text) {
    return Math.ceil(text.length * 2.5); // 日本語の概算
  }

  static estimateEnglish(text) {
    return Math.ceil(text.split(' ').length * 1.3); // 英語の概算
  }

  static estimateCode(code) {
    const lines = code.split('\n').length;
    const chars = code.length;
    return Math.ceil(lines * 5 + chars * 0.5); // コードの概算
  }

  static checkRequestSize(prompt) {
    const estimated = this.estimateJapanese(prompt);
    return {
      estimated,
      safe: estimated < 25000, // 安全マージン
      recommendation:
        estimated > 25000
          ? 'リクエストを分割することを推奨'
          : '問題なし',
    };
  }
}

// 使用例
const longPrompt = '大規模なプロンプトテキスト...';
const check = TokenEstimator.checkRequestSize(longPrompt);
console.log(`推定トークン数: ${check.estimated}`);
console.log(`安全性: ${check.safe ? 'OK' : '注意'}`);
console.log(`推奨アクション: ${check.recommendation}`);

セッション管理ワークフロー

mermaidCopy codeflowchart TD
    start[プロジェクト開始] --> plan[全体計画立案]
    plan --> estimate[トークン数見積もり]
    estimate --> split{分割が必要？}
    split -->|No| single[単一セッション実行]
    split -->|Yes| divide[セッション分割]

    divide --> session1[セッション1実行]
    session1 --> check1{制限内？}
    check1 -->|Yes| save1[結果保存]
    check1 -->|No| adjust1[次回調整]

    save1 --> session2[セッション2実行]
    session2 --> check2{制限内？}
    check2 -->|Yes| save2[結果保存]
    check2 -->|No| adjust2[次回調整]

    save2 --> more{続きあり？}
    more -->|Yes| session2
    more -->|No| integrate[統合作業]

    single --> save1
    adjust1 --> session2
    adjust2 --> session2
    integrate --> complete[プロジェクト完成]

まとめ

Claude Code の 32,000 トークン出力制限エラーは、適切な理解と戦略により効果的に対処できます。本記事で紹介した手法を活用することで、大規模なプロジェクトでも安定して Claude Code を活用できるでしょう。

即効性のある対処法の要点

• タスクの論理的分割（機能別・段階別）
• 簡潔な回答形式の指定
• 環境変数による制限値の調整

根本的な解決策のポイント

• 構造化されたプロンプト設計
• セッション管理による段階的実装
• トークン数の事前見積もりと計画

継続的な改善として

• プロジェクトテンプレートの活用
• 自動分割ツールの使用
• 結果統合ワークフローの構築

大規模なタスクでも、適切に分割して段階的に進めることで、かえって整理された質の高い成果物を得られることが多くあります。制限をポジティブに活用し、効率的な開発プロセスを構築していきましょう。

関連リンク

• Claude Code 公式ドキュメント
• Anthropic API トークン制限ガイド
• Claude API 利用料金
• トークナイザー動作確認ツール
• Markdown 記法リファレンス
• プロジェクト管理手法（アジャイル）
• 効果的なプロンプトエンジニアリング