AIのサブスク代は1万円以内で充分足ります
コスパ重視で試したいAIの使い方5選🔥
今10万円以上サブスク代に費やしてるなら
今すぐ初心者でも出来るから構築すべき
低予算で環境を組むなら、この5つをチェック👇
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③ Gemini API|無料枠で小さく試す
一部のモデルに無料枠があり、コードの相談や小さな処理の検証から始められる。
まず無料対象モデルで試して、自分の用途に合うかを見る。対象モデルや利用上限を確認しながら使うのがポイント。
④ OpenCodeの無料モデル|課金前にAgentを体験する
無料提供中のモデルを選べば、追加のサブスクなしで試せる。
コードを読ませる、修正を頼む、コマンドを実行させる。まずはAIに作業を任せる感覚をつかみたい人に。
期間限定の無料モデルもあるので、使えるモデルはその都度チェック
⑤ Ollama+OpenCode|手元のPCで動かす
ローカルモデルをOpenCodeにつないで、自分のPC上で実行する構成。
ローカルで処理する分は、クラウドAPIのトークン従量料金がかからない。手元に対応できるPCがある人なら、継続的なAPI支出を抑える選択肢になる。
ただし、必要なメモリや処理速度、機材代・電気代は考慮したい。
個人的にまず試したいのは、
「Pi Agent × OpenCode Go」。
PiからGoを利用できるので、シンプルな作業環境と月10ドルのプランを組み合わせられる。普段のコーディングを低予算で回したい人には、気になる構成。
まずは無料枠や低価格プランで、普段の仕事をひとつ終わらせてみる。
完成度、待ち時間、実際の消費量を見て、足りない部分に予算を使う。
「どのAIに課金するか」を、自分の仕事を基準に選べるようになると、無駄な固定費は減らしやすい🔥
Codexディスクトップソフトから
タスクを処理させるとトークン効率が最悪だから
DeepSeek Harnessを使ってるんだけど
もうCodexアプリに戻ったら仕事回らんくなる
👇
Codex・Claude Codeとの連携や、
Agentにプラグインを作らせる導線も強化。
今回の0.2.1系で気になる更新がかなり多くて
① DeepSeekの検索・ページ取得APIに対応
「DeepSeek Search」と「Fetch API」を
Web検索の設定から有効にできるようになった。
情報を探して、見つけたページの内容を取得する
この部分にもDeepSeekの機能を
組み込めるようになったのが、
今回いちばん注目しているポイント。
② 欲しいプラグインをAgentに作ってもらいやすくなった
プラグイン管理画面に、
Agentへ作成を依頼する入口が追加。
「こんな機能が欲しい」と伝えて、
Creatorモードで開発を
進める流れが使いやすくなった。
外部のプラグイン配布元への対応、
依存関係の管理、対応プラグインの更新を
その場で反映する仕組みも整備。
サイドバーからプラグインを探したり、
作成に進んだりできるメニューも追加されている。
③ Codex・Claude Codeに仕事を振りやすくなった
公式のプラグイン一覧から、
CodexとClaude Codeの
連携パッケージを必要に応じて導入できる。
Harnessから実際のCodexやClaude Codeを
子エージェントとして呼び出し、
まとまった作業を任せる仕組み。
普段使っているAI開発ツールを、
Harness側のワークフローに組み込めるのは面白い
さらに「Claude Code Mods」の
実験的な互換レイヤーも追加。
ただし、こちらは仕組みの互換性を
検証している段階で、
既存プラグインが何でもそのまま動くわけではない
④ 軽量モードでも、長い会話を扱いやすくなった
Minimalモードに画像の読み取りと、
長い会話の自動圧縮が追加。
Web版・デスクトップ版では
「/compact」で手動のコンテキスト圧縮もできる。
モデルとの接続を担うpi-aiも1.0.2へ更新。
モデル一覧や接続処理の修正が入り、
実験的なGit Worktrees、SDKのセッション復元
なども整備されている。
10月28日時点の公開最新版は「0.2.1-rc.3」
まだプレリリースだけど、
検索・開発・拡張機能をまとめて扱う環境として
進化を追いたくなる。
DSHが面白いのは、
モデル、検索、ツール、プラグインを
組み合わせて、自分の仕事に合う環境を作れる
ここから見たいのは、
実際の作業でどれだけ差が出るか。
検索の精度、完了までの時間、
トークン消費、手戻りの回数。
このあたりを同じタスクで比較したら明白
Codex研究ラボ retweeted
知らない人は損してる
今更だけどスキルって知ってる?
Claude Codeに毎回している説明、
スキルにすれば1回で済みます。
頼む内容が長くなって迷うときは、
AIの数を増やすより、
よく使う手順をスキル(手順書のファイル)に
まとめるほうがうまくいくことが多いです。
AIを分けるのは、同時に進めたい仕事と、
一から考えさせたい仕事だけで十分です。
今日から試す手順はこの4つです。
①毎回の説明を、メモに書き出す
②Claude Codeに、下の頼み方を貼る
③できたスキルで、同じ仕事を頼む
④前の結果と比べて、良い方を残す
「このメモの手順を、
スキルにまとめて。
名前は『見積の下書き』。
分からない所は『要確認』と書いて」
慣れたら、日報や告知文など、
1つずつスキルを増やしていけます。
たとえば、毎回5分の説明が
1日4回なくなれば、
月20日で約6時間40分浮きます。
僕なら、まず1つの仕事だけスキルにして、
結果を見てから数を増やします。
小さく試してから広げるほうが、
どこを直せばいいか分かりやすいです。
スキルにしたい仕事はどれですか?
①見積 ②日報 ③SNSの告知
番号で教えてください。
手順と頼み方は、画像1枚に
まとめました。
🚨 Claude Codeに、
毎回同じ説明をしている人へ。
繰り返す仕事の手順を
「スキル」にしておけば、
次回からの指示をぐっと減らせます👇
文体、作業の順番、
出力形式、何度も伝えた修正。
その場限りで終わらせず、
再利用できる形で残す。
始め方は、
普段の作業を
Claude Codeに伝えるところから
→ 繰り返す仕事を洗い出す
プロジェクトを確認させ、
毎週やっている作業や、
よく頼む修正を整理する。
→ 作業ごとにスキルを作る
手順・テンプレート・具体例をまとめ、
必要な場面で読み込める形にする。
→ 実際の仕事で試す
スキルを作って終わりにせず、
実例で動かして、
期待と違う部分を直す。
→ 修正内容を次回に残す
「今回の修正をスキルにも反映して」と伝え、同じ指摘を減らしていく。
→ 自分用のスキル集に育てる
投稿作成、リサーチ、レポート整理。よく頼む仕事から一つずつ蓄積する。
最初から分厚いマニュアルを
書く必要はありません。
まずは一番よく頼む作業を一つ。
手順を整理してもらい、試して、直す。
毎回ゼロから説明する手間を、
次回から使える資産に変える。
あとで試せるように保存 👇
Codex研究ラボ retweeted
作業場所に目を向けると、対策も具体的になりますね。
外から届いた資料は、使うファイルだけを別のフォルダに集めてAIへ渡します。資料中の指示は実行せず、内容を読むだけと頼むとよさそうです。
読む対象を絞っておくと、意図しないファイルを開いていないかも確かめやすくなります。
Replying to @codexneo4
Claude CodeやCodexを使うなら、ダウンロードフォルダを作業場所にする習慣は見直した方が良くて
テキストファイルでも、AIが内容を命令として扱い、その権限で操作すれば被害につながる。
Codexのトークン消費がキツい人
DeepSeek Harnessとの組み合わせチート級
会話の履歴を段階的な圧縮を適切に連携させれば
モデルに送る履歴を軽くすると
入力トークンの大幅削減を狙える方法👇
注目しているのが、
「Codex連携+billion-context」という構成。
会話の履歴を段階的に圧縮して
必要になった過去の詳細はあとから呼び戻す。
長時間の開発って、
会話、調査結果、コマンドの実行ログが
どんどん積み重なる。
この膨らみ続ける情報をどう管理するかが
トークン効率にも関わってくる。
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Codex研究ラボ retweeted
週に5時間制限×6本ぐらい使えるはずだから、週に6000円、月に3万円分ぐらいつかえそう?
月に3000円のサブスクなので10倍使えれば悪くないと思います。以前は支払額の30倍とか50倍使えたように思うけど、Token単価とサブスク枠の適正化を進めているところで、仕方ないかなと思う。
Codex研究ラボ retweeted
AIのアカウントが突然停止!
することもあるので
備えておきましょう!
AIのアカウントは、
ある日止まることがあります。
Codexでアクセスの記録を調べたあと、
OpenAIのアカウントが使えなくなり、
異議を出しても戻らなかった例があります。
はっきりした理由は示されていません。
止まっても仕事が続けられるように、
今日から試す手順はこの4つです。
①ChatGPTの設定から、
データを書き出す
②よく使う頼み方を、メモに残す
③名簿や記録は、名前とメールを
消してからAIに渡す
④別のAIでも、同じ頼み方で
動くか1回試す
頼み方をまとめるときは、
いつものチャットでこう頼みます。
「この会話でやった仕事の手順を、
別のAIにも渡せる頼み方にまとめて。
使った資料の名前も書き出して。
分からない所は『要確認』と書いて」
慣れたら、月1回の書き出しを
予定に入れておくと忘れません。
たとえば、書き出しは月1回5分です。
止まってから頼み方を作り直すと、
半日(4時間)ほどかかります。
1つのAIに仕事を預けきらないことが、
AIを使う側に回る第一歩だと、
僕は思っています。
道具が替わっても、頼み方と資料は
手元に残せます。
いちばん頼っているAIはどれですか?
①ChatGPT ②Claude ③Gemini
番号で教えてください。
備えの手順は、画像1枚に
まとめました。
Codexのここ数週間リセット祭り
その跳ね返りが来るかもしれない…
⬇︎
Codexの「28日間」が新モデルの
リリースによって終了するという噂が
海外で話題になっている
ここで最悪の展開が浮上している。
次に登場するのが「GPT-6.1 Terra」
になる可能性があるという話だ。
正直、これだけは勘弁して、ら
GPT-6.1 Lunaは低価格ながら優秀。
SolとAstraは圧倒的な知能を誇る。
ところがTerraだけ
は立ち位置が中途半端。
性能とコストのバランスが曖昧で、
存在意義すら疑問視されている。
もし本当にTerraが次の主役になるなら、Codexユーザーにとっては
歓迎しづらい展開だろう。
Codex研究ラボ retweeted
これ3分で『Muse』が生成してきた
費用が安過ぎて『約100円』で1本完成w
しかも工口動画にも上手く使えば
作ってくれるくらいガバガバ検閲
画像から作る具体的な手順👇
①動かしたい人物の画像を1枚用意
顔・髪型・服装・背景を決めて、まず元画像を完成させる。
②画像を追加して、動画化を指示
「自然に動かして」だけで済ませず、人物の動きとカメラの動きを具体的に書く。
③例えば、このプロンプトを入力👇
「添付画像の人物の顔・髪型・服装を維持した短い縦動画。人物がゆっくりカメラに視線を向け、自然に微笑む。まばたきと髪の揺れは控えめ。カメラは固定し、背景と照明を維持。途中で場面を切り替えない。」
④生成結果を確認して調整
表情が大げさなら「微笑みを控えめに」。
顔が変わるなら「顔の向きを固定し、動きを小さく」。
修正したい箇所を指示文に反映して再生成する。
⑤完成した動画を保存
必要な字幕やBGMを編集ソフトで加えて仕上げる。
最初の1本は「カメラ固定+小さな動き」で試すと、どこを修正したいか判断しやすい。
AIインフルエンサーを使って
SNS運用を顔出し、声出し
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リリース中‼️値上げ直前です
引用元をチェック👇
ついに大公開公開しました。
『2026年最新版AIインフルエンサー
生成〜運用の教科書』
知識ゼロから
キャラクター設計
↓
AI画像生成
↓
AI動画生成
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投稿企画
↓
ショート動画
↓
SNS運用
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分析・改善
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