お金ないねん
結論
- 動作確認は可能な限り自分で行う
- ループさせない
これが結論です
以下詳細に記載します
環境
- macOS 26.6.2
- VSCode 1.135.0
- @github/copilot: 1.0.81-0
CI などで行う動作確認コマンドは自分で実行する
例えば Python プロジェクトであれば CI などで以下の処理をすると思います
- フォーマット (isort/black)
- リント (flake8)
- 型チェック (pyright)
- テスト (pytest)
- セキュリティチェック (bandit,semgrep,trivy など)
- その他 (npm 関連の処理など)
当然ローカルでも行うのでこれらの動作確認用の最低限のコマンドは自分で行うようにしましょう
copilot さんは実装後に大抵テストを自分で回して問題ないことを確認してくれるのですがプロジェクトの構成がわかっておらず例えば
- pytest test
などと実行することがあります
でも実はプロジェクトは uv 管理化なのでテストは
- uv run pytest test
で実行しないと必ずエラーになるという場合があります
SKILL.md や AGETNTS.md を書いてテストの方法などを先にインプットしておけば間違えること少なくなるのですがそれでも変な実行をすることがあります
要するに copilot がテストコマンドを間違えるとテスト -> 失敗 -> テスト -> 失敗 -> テスト… と繰り返し行うのでそこで無駄なトークンの消費が発生するためあっという間にクレジットも消費してしまいます
なのでコーディングしてもらったら自分で動作確認し「動作確認はこちらで完了しています」と伝えると copilot も作業をそこでやめるのでトークンの節約につながります
自分で動作確認した結果エラーになった場合はそのエラー結果をそのまま伝えれば OK です
面倒ですがこれだけでもかなりクレジットの節約になる印象です
もしコマンドまで実行してもらう場合は正確なコマンドを渡したほうがいい
「テストの場合はこのコマンドを使ってください」という感じで最初に明示的にコマンドを渡すとコマンドをミスしたりしないので安心です
基本的にコマンドを実行する場合は確認のダイアログが出るのでそのタイミングで正しいコマンドを渡すでも OK です
CLI ツールは使わない
Copilot CLI などはトークンの消費を抑えたいのであれば極力使うのはやめましょう
CLI エージェント系は基本的に「ループ」を前提に作られており「長時間の長いタスク」を得意としています
「こういう結果になるまでこの確認コマンドを使って確認して成功するまで実装を続けてね」
というような処理で使います
当然ですが処理が長くなるとコンテキストが増大しトークンの消費も莫大になります
CLI エージェントの設定や LLM 側 (もしくは Proxy 側) でトークン数の Max は決められますがそれでも CLI エージェント系は大量のトークンを必要とする印象です
なので基本的には無料枠だけを使いたい場合には CLI エージェント系は使わないほうがいいかなと思います
月末ですぐにリセットされる状態でトークンを使い切りたい場合にはいいかもしれません
ループさせるようなタスクは命令しない
前述のように copilot に何度もリトライさせるようなタスクはやらせないようにしましょう
動作確認をこちらで行ったりスクリプトを実行する場合は可能な限りこちらで行いその結果だけを教えてあげると良いです
シンプルなタスクを渡す
単純に考えて大きなタスクは大量のトークンを消費すると思っていいかなと思っています
複雑なタスクは一発で成功する可能性が低く成功しても成果物が微妙なケースも有るため結局繰り返すことになります
また作ってもらったものを理解するために再度命令したりもするためその分無駄なトークンを使うことになります
また大きなタスクにはほぼループ処理が必須となり前述の通りループは大量にトークンを消費します
小さいタスクを確実にこなしてもらい作ってもらうたびに自力で理解することで節約する感じです
これだけ聞くと AI をフルに活用できていないストレスの溜まりそうな作戦ですが今回はあくまでも消費を抑える Tips なのでご了承ください
無駄なレビューとかさせない
現状のコードを確認してもらうためのレビューやコード全体を解読し内容を説明してもらうようなレビューや極力やめましょう
それでもコードやプロジェクトの内容を説明してほしい場合はモジュールやファイルを限定して説明、レビューしてもらうようにしましょう
曖昧な質問/適当な質問をしない
基本的にはやってほしいことをしっかりまとめてから依頼したほうがいいです
TODO の作成や thinking があるので適当に質問してもやることをまとめてくれるのが最近の LLM の良いところではあるのですがその分トークンは消費するので節約したい場合は TODO の作成などは自分でやりましょう
もし使い切った場合はどうするか
自分は以下のどれかです
- 別のサービスを使う (チャッピー codex など
- ローカル LLM に頼る
- 素直に有料プランに申し込む
最後に
本当は雑に渡してループで完了するまでやってほしいところですが無料枠だとまず無理です
わざわざクレジットの消費を意識して AI コーディングするのがストレスという人は素直に Pro プランなどに申し込みましょう
もしくはハイスペック GPU マシンを購入してローカル LLM を使いましょう
AI に依存しまくると AI がないとほぼコーディングできなくなるので AI (お金) とうまく付き合っていく必要があります
一番良いのはローカル LLM かなと思いますがそれなりのハイスペックマシンがないとお話にならないので難しい限りです
