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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
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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🔥
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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
今のOpenCode勢いが凄まじすぎる。 CodexでGPT 6.1を使うよりトークン効率が良い しかもGPT6-1と同等のDeepSeek V4.1などが                                                                                                                                                        完全無料で使用できる 無料で使えるモデルも充実してるし、 機能もどんどん進化している。 ただ、ここまで来ると逆に不思議なんだよな… これだけのサービスを提供して 一体どこで利益を出してるか気になる ユーザーとしては最高の環境 OpenCode、今絶対使い始めれば 半年後に大きく差をつけられる 詳しくはリプ👇
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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 👇
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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。
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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。
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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👇
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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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⚠️AIを学んだ結果稼げていますか⚠️ 既存AIスクールはAIを 使える様になる事が目的で 稼げる様にはなりません 実践的な稼ぐに特化する為の 期間限定20大特典を限定配布中👇 s.lmes.jp/landing-qr/2009133…
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そうなんだ。 俺PROでWorkとCodex一日5時間くらい6.1Solで走らせてるけど、一日大体20%消費くらい。 で、なんか知らんうちにリセットされてる。
GPT-6.1 Terra Maxがゴミ過ぎる。 5時間の使用制限まで使い切っても API換算1000円程度しか使えてない↓
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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。
GPT-6.1 Terra Maxがゴミ過ぎる。 5時間の使用制限まで使い切っても API換算1000円程度しか使えてない↓
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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。
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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 一切不要で稼ぐ手法を全てまとめた教科書 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 ↓ 投稿企画 ↓ ショート動画 ↓ SNS運用 ↓ 分析・改善 まで一から作れるようにまとめています 顔出し不要。 声出し不要。 撮影不要。 「AIで人物を作ってみたい」で終わらず、 1つのアカウントとして運用するところまで。 50部毎に大幅値上げを致します。 値上げ毎にさらに追加特典もご用意しています! 値上げ前に一番安い今が最もお得です!! さらに今回、豪華7大特典を付けました。 ▼こちら brain-market.com/u/gagarot20…
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遂にOpen AIが本気を出してきた‼️ 『GPT-6.1 Terra』を一度使ったら 『Opus5.5』には戻れなくなる 明らかな価格破壊を起こしてきた👇
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GPT-6 Astra級のスコアで、 トークン単価は10分の1。 この比較どおりなら、 Terraのコスパがかなり強い。 ・API料金はGPT-5.6 Terraの半額 ・Agents’ Last ExamではGPT-6 Astraに並ぶ ・トークン単価はAstraのわずか10分の1 ・タスク完了速度はAstra/GPT-6.1 Solの3倍超 日常業務の自動化なら、 まずTerraでどこまで 回せるか試したくなる。 毎日繰り返す作業ほど、 単価と処理速度の差が積み重なる。 この価格帯で必要な精度が出るなら、かなり実用的な選択肢になる。
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ダウンロードファイルに仕掛けられた悪意ある指示ファイルをAIが読み、設定変更や不正なコード実行へ誘導される攻撃が報告されてる。ログイン情報が漏れる経路も検証された↓
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⚠️Codexを活用した稼ぎ方⚠️ 既存AIスクールはAIを 使える様になる事が目的で 稼げる様にはなりません。 実践的な稼ぐに特化する為の 期間限定20大特典を限定配布中👇 line.me/R/app/2009133356-hKX…~
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ただし、Downloadsを避ければ完全に安全という話でもありません。Webページや取得した資料にも不審な指示は紛れ込みます。外部の文章を、AIの操作を許可する根拠にしないことが大切です。
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