簡単なタスクに最上位モデルを使い続けて、コストが膨らんでいませんか。LangChainが自社のコーディングエージェントで実践したコスト削減策を公開しました。 タイトル: How to Build a Model Router in the Harness URL: コーディングエージェント「Open SWE」の月額費用急増に直面したLangChainが、ハーネス内にモデルルーターを組み込んでコストと品質を両立させた事例です。注目ポイントを3つ紹介します。 📊 タスク分析から始める設計 過去のトレースを分析すると、コード変更の22%が新機能、17%がバグ修正で、トークン消費量にも大きな幅がありました。この複雑さの多様性こそが、選択的なルーティングを有効にする土台になっています。 🎯 パレートフロンティア上の3モデル選定 コストと知能のバランスで、高速（GLM-5.3-Flash）・バランス（GPT-5.6 Sol）・高性能（GPT-6 Astra）の3ティアを選定。スレッド開始時に1回だけモデルを判定し、そのまま使い続けます。 💰 品質を落とさず64%のコスト削減 973スレッドのA/Bテストで、マージ率はルーター使用時29.2%、常に最上位モデル使用時27.3%とほぼ同等（p=0.49）でしたが、コスト中央値は2.61ドルから0.94ドルへ下がりました。 常に最安モデルだけを使うテストはわずか1日で中止されており、「ちょうど良い落としどころ」を探す価値が際立ちます。 #AIエージェント# #コスト最適化#

簡単なプロンプトで主要なAIモデルの安全策を突破できてしまう、という記事。対象モデルが古いけど、イタチごっこなんだろうな、とは思う。

簡単なのに本格的！ 【鶏肉となすのチリソース】 鶏もも1枚を一口大に切り、ポリ袋に入れ、片栗粉大さじ2を全体にまぶす。なす2本を一口大の乱切り、長ねぎ1/2本を粗みじん切りにする。「カンタン酢」大さじ6、ケチャップ大さじ2、おろしにんにく小さじ1/2、豆板醤小さじ1/2をボウルに入れる。 ＞続く