エージェント並列化の実験は、安いモデルと上限つきの残高で回し、指揮役だけ賢いモデルにする
@mizchi は普段の作業は OpenAI と Claude の定額プランで行い、エージェントを並列に動かす実験では OpenRouter に GLM などその時に安くて性能の良いモデルを入れ、$30 程度を「雑に放り込んで」挙動を観察するという。最近は全体を指揮するオーケストレーターだけは賢いモデルにしている。
どんな時に使う？
- 並列エージェントやスウォームを試したいが、定額プランの利用上限や従量課金の暴走が怖い
- どこまで並列にすると何が壊れるかを、本番と切り離して観察したい
手順
- 実験用に従量課金の API（OpenRouter など）を別に用意し、残高を $30 程度だけ入れる。キーごとに使用上限を付けられるならそれも設定する
- 作業役（ワーカー）には、その時点で安く性能の良いモデルを割り当てる
- オーケストレーター（分担と統合を決める役）だけは上位モデルにする
- 同じタスクを並列数やモデルを変えて流し、失敗の種類（衝突、同じ作業の重複、指示の取り違え）とかかった金額を記録する
- 普段の開発は定額プランのまま。実験のキーと本番のキーは混ぜない
注意点
- 残高を使い切る方式なら、ループが止まらなくても損失は入れた額まで
- 安いモデルの結果は本番モデルの挙動とは違う。並列の構造（分け方・統合の仕方）を確かめる実験と割り切る
- 役割で賢さを分ける考え方は AIコーディング: 高性能モデルは「指揮役・相談役」に回し、実作業は安いモデルに委譲する、高価モデルの枠を守る: 計画は Fable、実装は Codex、分析は別モデル
出典
- X の投稿より: @mizchi · 2026-03-10