Token消費量が80%激減、CloudflareがサーバーでMarkdownをネイティブサポート：OpenClawは笑いが止まらない

Cloudflareは、Markdown for Agentsという新機能を発表しました。この新機能により、WebサーバーはAI AgentにMarkdown形式のデータを直接提供できるようになり、肥大化したHTMLを完全に排除できます。

実測データによると、Token消費量は**80%**も激減します。これは、推論コストの削減と応答速度の向上を意味します。

なぜこれが重要なのか？

現在のインターネットは、人間の目向けに設計されており、大規模言語モデル向けではありません。

生のHTMLをAIに与えるのは、中身の手紙を読むのではなく、文字数課金で宅配便の包装箱を読むようなものです。

簡単なWebページのタイトルをHTMLで記述すると<h2 class...>となり、さまざまな無関係なClass、ID、Divラッパーが含まれ、12〜15個のTokenを消費するだけでなく、意味のないノイズでしかありません。しかし、Markdownの##に変換すると、わずか3つのTokenで済みます。

Cloudflareはブログ記事で実際にテストしました。

HTMLバージョンは16180Token
変換後はわずか3150Token

私も試してみましたが、CloudflareのMarkdown for Agentsのブログ記事のHTMLをGoogle AI Studioに直接投げ込んだところ、178,241 tokenと解析されました。これはAIにとって非常に不利です。

Token对比

これが、MarkdownがAI時代の共通言語になりつつある理由です。

どのように機能するのか？

Cloudflareのソリューションは非常に賢く、ソースコードを変更する必要はなく、標準のコンテンツネゴシエーション（Content Negotiation）メカニズムを利用しています。

Claude CodeやOpenClawのようなAI Agentがリクエストを開始すると、HeaderにAccept: text/markdownが含まれます。

Cloudflareのネットワークエッジノードがこのリクエストを検出すると、ソースからHTMLを取得し、リアルタイムでMarkdownに変換して、Clientに返します。

これは、Webサイトに自動翻訳機を設置するようなもので、人間はHTMLを見て、機械はMarkdownを見ます。

レスポンスヘッダーにはx-markdown-tokensも含まれます。これにより、AI Agentはコンテンツを処理する前に、ドキュメントの推定Token数を正確に把握し、コンテキストウィンドウ戦略の計算に役立ちます。

省エネだけでなく、制御権も

フォーマット変換に加えて、CloudflareはContent-Signal（コンテンツシグナル）メカニズムも導入しました。

レスポンスヘッダーには、ai-train=yesやsearch=yesのようなタグが含まれます。これは、コンテンツ作成者が、自分のデータがAIモデルのトレーニングに使用できるかどうか、または検索インデックスに含めることができるかどうかを明確に宣言できることを意味します。

これは、混乱したAIクローラーの世界に交通ルールを確立するものです。

より多くのハードコアな詳細

自動変換できないシナリオのために、Cloudflareは手動ツールも提供しています。

Workers AI：AI.toMarkdown()メソッドをサポートし、HTMLだけでなく、PDFなどのさまざまなドキュメントを処理でき、自動要約もサポートします。
ブラウザレンダリングAPI：JSを多用する動的なページの場合、最初にクラウドブラウザでレンダリングしてから、/markdownエンドポイントを介してプレーンテキストを出力できます。

同時に、Cloudflare Radarもデータディメンションを更新しました。AIクローラーリクエストのMIMEタイプ分布を専門的に追跡できるようになりました。データによると、OpenAIのOAI-Searchbotはすでにこの方法で大量のMarkdownデータを取得し始めています。