cost-session

cost-anomaly がセッションを >3.5σ の外れ値としてフラグ付けしたら、次に知りたいのは「どのメッセージにコストがかかったのか？」です。cost-session がそれに答えます。

質問	スキル
「最もコストが高かったセッションは？」	cost-conversation
「外れ値のセッションは？」	cost-anomaly
「このセッションでコストがかかったメッセージは？」	cost-session ← これ

アルゴリズム

実装：scripts/session.mjs。

1. セッションの jsonl を特定します：--session-id <id>（~/.claude/projects/*/ をスキャン） または --latest（デフォルト。最終更新日時が最も新しい jsonl を選択）。
2. usage ブロックを含むすべてのアシスタントメッセージを解析します。
3. 共通の PRICING（_prices.mjs）を使って各メッセージのコストを計算します。
4. cost_usd の降順に並べ替え、上位 N 件を表示します（デフォルトは 20 件）。
5. セッション内のパーセンタイルを把握できるよう、メッセージコストの p50／p90／p99 を計算します。
6. 最上位のメッセージが p99 の 2 倍を超える場合、セッション内の外れ値としてフラグ付けします。

重要な理由：キャッシュ書き込みは見えにくいコストです

実際のセッションの例、最上位のメッセージ：

| # | Model    | In | Out | Cache W | Cache R | Cost      |
| 1 | opus-4-7 | 6  | 569 | 881898  | 0       | $16.58    |

Cache W 列がないと、「出力トークン 569 個に $16 かかった」ように見えますが、これは 380 倍も誤っています。実際のコストは、opus の料金での一時的な 1 時間キャッシュへの書き込みです：881,898 トークン × $18.75/100 万 = $16.54。

表を読む運用担当者は、すぐに「モデルが一時キャッシュに 881K トークンを書き込んだ」とわかります。そこから「入力 6 件のリクエストで、なぜコンテキスト 881K トークンをキャッシュしたのか？」という疑問が生まれます。これは実際のエンジニアリング上のシグナルです。

詳細調査のワークフロー

# Step 1: find outliers across all sessions
cost anomaly --alert-on-outliers 1 || cost anomaly  # see which session-ids

# Step 2: drill into the flagged session
cost session --session-id <flagged-id> --top 10

# Step 3: open that jsonl at the timestamp the top message reports,
# inspect the prompt + tool calls

パーセンタイルの把握

出力の先頭：

| p50 (median) message | $0.85 |
| p90 message          | $1.45 |
| p99 message          | $1.74 |

これにより、運用担当者は自分で計算しなくても、「この最上位のメッセージは 2 倍の外れ値なのか、それとも 380 倍なのか？」と確認できます。「top is >2× p99」というフッターは、答えが「はい、これは調査する価値のあるセッション内の外れ値です」の場合に表示されます。

--since フィルター

長いセッション内の特定の時間範囲を詳しく調べるのに便利です：

cost session --since 2026-06-16T13:00:00Z --top 5

timestamp >= --since を満たすメッセージのみが対象になります。

エッジケース

• コストが計算されたアシスタントメッセージがない場合 → 「コストが計算されたアシスタントメッセージはありません」を表示して、終了コード 0。
• --session-id がどのプロジェクトの jsonl にも見つからない場合 → エラーを表示して、終了コード 2。
• --top は正の整数でなければなりません → 終了コード 2。