はじめに

Fabel5にKaggleのスコア短縮を頼んだらAPI枠＆予算1ドル使い切った話の続きです。
前回は「寝かせたら枠ゼロ」という 失敗談 でした。

今回は解法ではなく、コストの種類を分けて使い分ける 話です。
Cursor の API 枠、Kaggle の GPU quota、Google Colab の契約プランは 別の通貨 だと意識して無駄なく使用したいという想いから選択制にしました。

シリーズの読み順（コスト周り）: 0009 失敗談 → 本記事 → 0013 ローカル verify
環境の前提: 0010 儀式 · 0011 Skill 分離 · 0008 プロファイル

想定読者

Cursor のエージェントで Kaggle を回している方
API 枠と Kaggle GPU / Colab の どちらに何を任せるか 迷っている方
強いモデルに任せきりにして 深堀り暴走 を防ぎたい方 (｡･ω･｡)

私の属性

エディターは Cursor がメイン
Kaggle は .ipynb、ローカル検証（0013）、Kaggle Notebook を組み合わせる
Kaggle の GPU は 週60時間（無料30h + Colab Pro+ 連携で週30h追加）を前提に計画している
前回記事のとおり、Fabel 5 に丸投げして API 枠と1ドル上限を使い切った 経験あり

3種類の「枠」を分ける

種類	だいたい何に使う	足りなくなると
Cursor API & 通常枠	エージェントの読解・コード生成・Plan	その日〜週の AI 作業が止まる
Kaggle GPU quota	Kaggle Notebook 上の学習・長時間実行	GPU 必須コンペでは提出が難しくなる（コンペ次第）
Colab 契約プラン	Colab 単体 or Kaggle 連携の追加枠	長い Run が途中で切れる・使える GPU が弱くなる

Kaggle の GPU は週次 quota の無料枠、Cursor と Colab はプラン・CU で課金が絡みやすい、と分けて考えています。
GPU で回す本番学習 は Kaggle / Colab 側、設計・短い verify・スクリプト整形 は Cursor 側（0013）と分けました。

Kaggle の GPU quota — 私の前提

私が数えているのは Kaggle アカウント上の週次 GPU 時間 です。
数値は Kaggle Notebooks 公式の quota 説明と、自分の設定画面を照合しています（時期で変わる場合あり）。

項目	私の環境での目安
無料枠	週 30時間程度の GPU quota（公式の基本枠）
Colab Pro+ 連携	週 +30時間の追加 GPU（Colab 連携の実験機能）
合計	週 60時間前後として計画
1セッションの上限	GPU/CPU は最大12時間、TPU は最大9時間（公式。Save & Run All も同じ上限）

※ Colab Pro は +15時間/週、Pro+ は +30時間/週 と公式に書かれています。
※ 連携は Kaggle の Notebook エディタから Colab アカウントをリンクする（詳細は上記公式）。

「週60時間あるから安心」ではなく、「1回の連続実行は切られる」 のがポイントです。
GPU で12時間、TPU なら9時間を超える Run All は、その時点で止まります。
長時間学習は セッションを分ける か、ローカル verify で短く確認してから GPU に載せる（0013）方が無駄が少ないです。

quota の残りは Kaggle のアカウント設定・Notebook エディタ上で確認できます。
エージェントに「GPU で回して」と曖昧に言うと、週次枠を一気に食いがちなので、人間が何処で実行するかを選ぶ ようにしています。

Google Colab — 料金と連続実行時間

Kaggle との連携とは別に、Colab 単体の契約 もコスト設計に入ります。
料金・プラン名は変わりうるので、公式の料金ページ を正としています。

リソース	URL
Colab 有料プラン・料金	Colab Paid Services Pricing
FAQ（実行時間・Compute Units など）	Google Colab FAQ

Google Colab FAQ では、プランごとに実行時間の上限が異なると書かれています。

プラン	実行時間の目安（FAQ 要約）
無料版	利用状況により最大12時間程度（保証ではない）
Pro / Pro+ / Pay As You Go	Compute Units（CU）の残高に応じて、より長い利用・より強い GPU が使える
Pro+	CU が足りていれば最大24時間の連続実行（背景実行）など

契約プランによって、連続実行時間・使える GPU・月間 CU が変わります。
Kaggle にリンクするのは Kaggle 側の追加 GPU 週次枠 であり、Colab の CU を消費しない、と Kaggle 公式にも書かれています（2026-07 時点）。
「Colab Pro+ に入っているから Kaggle も無制限」ではない、と覚えておくと安心です。

Cursor 枠に向く / 向かない作業

Cursor 枠向き	GPU quota / Colab 向き
フォルダ整備・checklist 更新（0010）	数時間の学習
ローカル verify 用スクリプトの修正（0013）	Kaggle Notebook の Run All
「今日1仮説だけ」の短い実装	週次 quota を食う探索
Skill / rule の整理（0011）	セッション上限に近い長時間ジョブ

前回の失敗は、スコア短縮の最適化（読解・実装・検証の往復が重い）を Fabel 5 に Plan 1本で寝かせた ことでした *ﾟДﾟ)ﾄﾞｷﾄﾞｷ
スコアは だいたい +2 前後 動いたものの、枠と1ドル上限を一気に使い切りました。

意識していること

Cursor API 枠・Kaggle GPU quota・Colab プラン は別物。同時に枯渇させない
Kaggle は週60hでも、1セッションは GPU 12h / TPU 9h で切られる
Colab は 契約プランで連続実行時間が違う。公式 FAQ を正とする
ローカル verify を先に回すと、GPU と LB の無駄撃ちが減る（0013）

まとめ

Cursor API 枠・Kaggle GPU quota・Colab 契約 は別の通貨として分けて考える
失敗談の詳細は 0009。環境は 0010・0011・0013 と併読

同じ轍を踏みたくない人の参考になれば幸いです (ﾉ´∀｀*)

読んでくれてありがとうございました (´▽｀)