作業ごとにAIモデルを選ぶ
作業に応じてAIモデルをどう使い分ければ、コストを抑えられますか? 単純作業は小さなモデル、基準のある生成・修正は中間モデル、基準づくりの設計だけ最大モデルに任せ、最終検証は大きなモデル2つに独立して行わせます。
すべての仕事に最も高いモデルを使う必要はありません。基準を作る仕事と、基準どおりに実行する仕事を分けます。
使い方
- 単純な実行(照会、コピー、置換のように手順が決まった仕事)は、小さくて速いモデルに任せます。
- 一般的な実行(仕様やデザイン基準がすでにある生成・修正)は、中間のモデルで十分です。基準があれば、大きなモデルは要りません。
- 設計(基準そのものを作る仕事: 構造、戦略、判断)にだけ、最も大きなモデルを使います。
- 最終検証は、大きなモデル2つに別々に任せ、お互いの結果を見せません。作ったモデル自身が検証すると、自分のミスを見落としやすくなります。
- エージェントを複数動かすときは、サブエージェントごとにモデルを直接指定します。指定しないと、高価なモデルがそのまま複製されます。
コピーして使うプロンプト
作業の分割
この作業を段階に分け、段階ごとに以下の基準でモデルのクラスを付けてください。 - 手順が決まった単純な実行: 小さなモデル - 基準がある生成・修正: 中間のモデル - 基準を作る設計・判断: 大きなモデル - 最終検証: 大きなモデル2つが、お互いを知らずに独立して検討 表で出力してください: 段階 / やること / モデルのクラス / 理由 作業: (ここに作業の説明)