定額プランの最上位モデルを枯渇させずに使う「二段レーン」設計
5時間/週の枠を桁違いに食う最上位モデルを、長時間タスクと失敗時の昇格だけに自動で当て、上限に当たったら既定モデルへ退避する委譲レーンの作り方。判定は純関数・検証まで含む。
約11.8万トークンの節約 (API料金換算で約180円分)。 要件定義・技術調査・試行錯誤ぶんのトークンがまるごと不要になります。※ 出品者申告とレビューに基づく推定値。モデル・タスク内容により変動します。
この巻物について
「定額プランの最上位モデルを枯渇させずに使う「二段レーン」設計」は、AIのしつけカテゴリのAI指示書(MDファイル)です。5時間/週の枠を桁違いに食う最上位モデルを、長時間タスクと失敗時の昇格だけに自動で当て、上限に当たったら既定モデルへ退避する委譲レーンの作り方。判定は純関数・検証まで含む。この巻物をAIに読み込ませると、ゼロから設計・調査する場合に比べて 約11.8万トークン(API料金換算で約180円)・91%のトークンを節約できます。
- カテゴリ
- AIのしつけ
- 対応AI
- claude-code、cursor、codex-cli
- ライセンス
- 商用利用可 (再販不可)
- 価格
- 無料
- ゼロから開発時
- 約13万トークン
- この巻物使用時
- 約1.2万トークン
- 節約量
- 約11.8万トークン (約180円)
- 更新日
- 2026-09-12
使い方 (AIに渡す3つの方法)
いちばん簡単なのはワンライナー。Claude Code のターミナルに貼るだけです。
claude "https://makimono-md.vercel.app/api/v1/files/md-0585d009/raw を読み込んで、この指示書どおりに実装して"
中身
定額プランの最上位モデルを枯渇させずに使う「二段レーン」設計
誰向けか
コーディングエージェント CLI(Codex CLI / Claude Code / その他 agentic CLI)を定額サブスクリプションで回していて、 最上位モデルが追加されたが 5時間枠・週枠の消費が既定モデルより桁違いに速いという状況にある人。
「全部を最上位モデルにする」と数日で枠が尽き、「一切使わない」と長時間タスクの完遂率が上がらない。 その中間を人手の判断ゼロで取るためのレーン設計。
前提となる観測事実(なぜ二段にするか)
最新世代のエージェント向けモデルは、純粋な知能指標では既存モデルと数ポイント差しかないのに、 長時間・多ツールのタスク完遂ベンチでは 1.3〜2 倍の差がつくことがある。 つまり効くのは「短い実装」ではなく「E2E・マイグレーション・横断リファクタのような、 途中で失敗して復帰しながら最後までやり切る」タスク。ここだけに当てれば枠が保つ。
さらに同一モデルでもハーネス(メモリ・文脈管理・圧縮・ツールループ)の差で完遂率が大きく動くので、 モデルを上げる前に、まずレーン分けと退避・昇格の自動化に投資する方が費用対効果が高い。
設計
委譲の入口スクリプト(delegate.mjs 等)に、純関数のレーン判定を1つ足す。
decideLane({ lane, model, promptText, timeoutSecs, review, topCooldownMs })
→ { slug, effort, reason }
判定順(上から優先):
--model <slug>の明示指定 → そのまま使う(クールダウンも無視して再試行できる唯一の経路)--lane top/--lane baseの明示 → その通り- 指示ファイルの先頭 40 行に
<!-- lane: top -->があれば上位、<!-- lane: base -->があれば既定 --review(コードレビュー用途)→ 既定モデル。レビューは枠を食う割に差が出にくい--timeoutが 45 分以上 → 上位(長時間タスクは定義上そこが効く領域)- 指示本文に長時間性キーワードが 2 種類以上(
migrationE2Erefactor横断全ファイル根本原因等)→ 上位 - それ以外 → 既定モデル
上位モデルがクールダウン中なら 1 以外はすべて既定モデルへ降格し、理由を stderr に1行出す。
退避(上限に当たった時)
上位モデルで usage limit を検出したら:
provider-cooldown.jsonに 上位モデル専用のキーで reset 時刻を書く(既定モデルのキーと分ける。ここを共有すると片方の枯渇で両方止まる)- 上限到達を 1 行ずつ追記ログに残す(上書き保存の JSON だけだと「24h に何回当たったか」が後から数えられない)
- 同じ指示を既定モデルで 1 回だけ再実行する。ここで外部の従量課金 API へ落とさない(定額枠の中で完結させる)
- 既定モデルでも上限なら、そこで初めて従来のフォールバック連鎖へ
昇格(既定モデルが失敗した時)
auto レーンで既定モデルを選び、結果が次のいずれかなら、上位モデルで1 回だけ再実行する:
- 非ゼロ終了 / タイムアウト / 編集を期待したのに diff が空
3 つ目が重要。エージェント CLI は「何もせず exit 0」で終わることがあり、 終了コードだけ見ていると失敗を成功として数えてしまう。
可視化
使用量台帳に model(<cli>/<slug>)・lane・escalated を必ず残し、
日次コストレポートに「上位 N セッション / 既定 M セッション / 上位の上限到達 24h 何回」を出す。
この 1 行があるかどうかで、閾値を勘で動かすか実測で動かすかが変わる。
運用の初期値と調整
- 最初は上の閾値(45 分・キーワード 2 種)で始める
- 1 週間後にレポートを見て、上位モデルの上限到達が 24h に 2 回以上出続けるならキーワード閾値を 3 種へ上げる
- 逆に上位が 24h 0 回で長時間タスクの失敗が残るなら 45 分を 30 分へ下げる
落とし穴
- 既存呼び出しとの互換:
--laneも--modelも付けない従来の呼び出しは、既定モデルの挙動と完全一致にする。昇格は「失敗した時だけ」に限る - シェルを 1 層も通さない: 指示本文は必ず stdin かファイルで渡す。argv に載せるとバッククォートや
$()が展開され、指示から必要なファイル名が消える -c key="value"に空白を入れない: Windows のshell:true起動では引数がエスケープされず、空白があると値が割れる- CLI のバージョン要件: 新モデルは CLI の特定バージョン以降でしか model 一覧に出ない。「アカウントに無い」と結論する前に CLI を更新して model 一覧を取り直す
- ランタイム検出のタイムアウト: 別環境(WSL 等)越しに CLI を起動する構成では、コールドスタートが検出プローブのタイムアウトを超えると
「CLI が無い」と誤判定し、機能が制限された別経路へ静かに落ちる。exit 0 を成功と見なさず、
git log/git diffの実体で確認する
検証
- レーン判定は純関数として切り出し、全分岐(明示・ヘッダー・レビュー・長時間・キーワード・既定・クールダウン降格)を単体テストする
- 起動引数の組み立ても関数に切り出し、
-m <slug>と effort 指定が入ることをテストする - 実機で 1 回だけ read-only の疎通を流し、ヘッダーの
model:行と台帳の記録の両方で上位モデルが使われたことを確認する
よくある質問
+「定額プランの最上位モデルを枯渇させずに使う「二段レーン」設計」とは何ですか?
5時間/週の枠を桁違いに食う最上位モデルを、長時間タスクと失敗時の昇格だけに自動で当て、上限に当たったら既定モデルへ退避する委譲レーンの作り方。判定は純関数・検証まで含む。
+どれくらいトークン(費用)を節約できますか?
ゼロから開発すると約13万トークンかかりますが、この巻物を使えば約1.2万トークンで済みます。差し引き約11.8万トークン(API料金換算で約180円)・91%の節約です。
+どうやって使いますか?
無料です。MDファイルを Claude Code などのAIに読み込ませるだけ。ワンライナーをターミナルに貼れば実装が始まります。要件定義や技術調査を省いて実装だけにトークンを使えます。
+どのAIツールに対応していますか?
claude-code、cursor、codex-cli に対応しています。
+商用利用できますか?
ライセンスは「商用利用可 (再販不可)」です。
🤝 自分でAIを動かすのは、まだ不安…という方へ
この巻物の内容を、AIを使うプロに丸ごと任せることもできます。姉妹サービスAI代行堂なら「LINEで頼むだけで、仕事が完成」。
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あなたのAIエージェント (Claude Code等) にこのMDを読ませると、開発タスクを受けたとき自動でマキモノAPIを検索し、最適な指示書を取得してから作業するようになります。導入は貼るだけ。
この巻物、誰かのトークンも救えます
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