この記事は 個人の経験に基づくポエムです。
環境・用途・経験によって異なる場合があります。
GPT-5.6 Lunaが最大80%値下げされたと聞いて、さっそくCodexで試してみた。
数千行のコードをゼロから書いたり、変更したり、読みまくったりした。それでもクレジットが1%も減らなかった。
安すぎて逆に心配になったので、値下げを理由に開き直って、Sol・Terra・Lunaの3モデルを役割分担させる使い方を組んでみた。俺がケチなだけ、というのが一番の理由かもしれない。今のところ、これが自分の中で最強だと思っている。
先に断っておくこと
先に断っておくと、この記事は「これが唯一の正解だ」という話ではない。
値下げされたLunaの安さに開き直って組んだ、今のところ一番しっくりきているワークフローを紹介する。
やっていること
Codexで手を動かすとき、3つのモデルを役割分担させている。
①Lunaで、Thinkingを最大にして書く
実装そのものはLunaに任せる。Thinkingの設定を最大まで上げて、じっくり考えさせてから書かせる。
安くなった今のLunaなら、Thinkingを最大にして何度も回しても、コストがほとんど気にならない。ここは遠慮なく回すのが正解だと思っている。
Lunaには限界もある。
細かい欠陥や、あと一歩詰めきれていない部分が普通に残る。そこは②③のTerraとSolで拾って直す前提だ。
そもそも最初から難易度の高いタスクをLunaに投げるのは向いていないとも思っている。Lunaが得意なのは、コードの配置を考えたり、既存のコードを読んで理解したりする、比較的軽い作業だ。そこにLunaを使うことで、トークン消費を抑えられる。
②Terraに、監査と修正点の洗い出しをさせる
Lunaが書いたコードを、そのままTerraに渡して監査させる。
バグの可能性、設計の粗、抜けている考慮点——気になる点を全部挙げさせる。
そして、Terraが「もう指摘することがない」と言うまで、LunaとTerraのやり取りを繰り返す。ここが一番の肝だと思っている。
③最後にSolで仕上げる
Terraの監査を通り抜けたコードを、最後にSolに渡して仕上げる。
最上位モデルの目で、総仕上げの調整だけをやってもらう。
なぜこの順番が最強だと思うのか
Solにいきなり全部やらせれば、質は高いものが出てくる。
でも、Solは一番高い。一番高いモデルに、下書きの段階から付き合わせるのは無駄が多い。
Lunaに何度も下書きと修正を繰り返させて、Terraに監査させて磨いてから、最後にSolに渡す。
Lunaの欠陥や詰めの甘さは、まずTerraが拾い、最後にSolが仕上げとして拾う。役割ごとに拾うべきものを分けているイメージだ。
安いモデルで試行錯誤の回数を稼ぎ、高いモデルはその成果物の品質保証だけに使う。
役割を分けた瞬間、コストと品質のバランスが一気に良くなった。
終了条件は「Terraが満足するまで」
このワークフローで一番気に入っているのは、終了条件を回数で決めていないことだ。
「〇回やったら終わり」ではなく、「Terraが指摘することがなくなるまで」続ける。
Terraが新しい指摘を出せなくなった時点で、そのコードは少なくとも一人のレビュアーの目から見て問題がない状態になっている、という判断ができる。これが一番信頼できる終了条件だと思っている。
値下げのおかげで、この回し方が現実的になった
このワークフロー自体は、値下げ前からできなくはなかった。
でも、Lunaを何度も回してTerraに何度も監査させるというのは、コスト的にためらいがあった。
Lunaが最大80%値下げされたことで、この「気が済むまで回す」というやり方が、気にせずできるようになった。
数千行のコードを書いて、直して、読みまくって——
それだけやってもクレジットがほぼ減らないというのは、正直笑ってしまった。この値下げが出た今、試さない理由がないと思っている。
まとめ
- Lunaでthinkingを最大にして実装、Terraで監査と修正、満足するまで繰り返してからSolで仕上げる
- Lunaは万能ではない。難易度の高いタスクより、配置や理解といった軽い作業に向いている
- 一番高いSolには、一番仕上がった状態のものだけを渡す
- 終了条件は回数ではなく「Terraが指摘することがなくなるまで」
- Luna値下げのおかげで、このやり方に気兼ねなく踏み込めるようになった
今のところ、これが自分にとって一番のCodex 5.6の使い方だと思っている。
値下げを理由に開き直って回してみたら、想像以上に相性が良かった。