@KuwadaKouhei (Kouhei Kuwada)

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AIエージェントのトークン量を減らす工夫何してますか?

AIエージェントのトークン量を減らす工夫は何してますか?

最近参画する案件が変わってClaude MaxプランからGithub CopilotのBisinessプランの5000クレジットに制限されてしまっていて、頭のいいモデルが満足に使えないどころか、普通に使っててもクレジットがオーバーしてしまう環境になりました。

そこで皆さんがやっているトークン量を減らす工夫について意見交換したいです。

自分がやっているトークン量を減らす工夫

cavemanプロンプト

これはちょっと前に話題になっていた、AIの口調を変化させることで必要最低限の言葉での会話にし、トークン量を減らすというものです。

CLAUDE.mdやcopilot-instructions.mdの最適化

CLAUDE.mdやcopilot-instructions.mdは便利ですが、毎回のやり取りで読み込まれる為、トークン消費量が増えてしまいます。そのため、必要最低限のもののみを記述しています。

モデルオーケストレーション

モデルを実行するタスクに応じて変更するというものです。

  • コードリーディングやコード検索などの単純タスクはClaude Haikuに。
  • コーディングなどの実装タスクはClaude Sonnetに。
  • 要件定義や設計など、重めのタスクは Claude Fableに。(Opus君は最近不調なのでお休み中)
    みたいに、必要に応じてモデルを切り分けています。

ちなみにGithub CopilotにはAutoモードがあって自動で切り替えてくれるのですが、あまり信用していないので、手間ではありますが、手動で切り替えたりしています。

皆さんのやっている工夫を教えてください。

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口調の変化ではトークン消費は変わらないと思われます

.mdを使った場合は消費というより作業が進めやすくなるのでわかりやすい指示を書いています

トークンの量を減らすには「ムダ」を減らすのが良いと思いますので同じコードのまとまりは一度に済ませるように指示しています
自分がやっているのはそれぐらいです

AIによって異なると思いますがChat-GPTは5.6になって同じ結果に対するトークン消費が減って余らせているくらいです

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口調の変化ではトークン消費は変わらないと思われます

cavemanのGithubには原始人のように話させることで出力トークンが65%削減されたという話も出ていますが、そういう意味ではなくて。ですかね?
口調と自分が言ったのが語弊を生んだでしょうか?

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実際に困っていて藁もすがる思いでこのツールを見つけたと思います
削減されたと言われていますが実際に検証しましたか?

GitHubで配布されている方の説明書に注意事項も書いてるかと思います

Cavemanの発想の一部は正しいものの、「AIの総トークン消費を65%削減」と解釈するのは誤りと思われます

Cavemanは圧縮アルゴリズムではありません。約5KBの指示文を追加し、「前置き・助詞・説明を省いて短く答える」ようモデルに命令する仕組みです。短い出力は当然トークンも少なくなりますが、入力や推論まで軽くなるわけではありません。

なぜ短文でトークンが減るのか?

トークンは単語数や文字数そのものではなく、モデル固有の tokenizer が文章を分割した断片の数です。そのため、次の違いがあります。

  • 文法を単純にするだけ:必ずしも減らない
  • 珍しい略語を使う:分割が増え、逆にトークン数が増えることがある
  • 文・節・説明そのものを削除する:通常はかなり減る

READMEに掲載されているReactの例をOpenAIの o200k_base tokenizerで数えると、長い版は63トークン、短い版は22トークンでした。約65%の削減です。

つまり、効果の本体は「原始人風の英文」ではなく、316文字あった文章を88文字まで削ったことです。

こちらのトークンを消費してもっと説明出来るのですが長いので割愛します

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