Opus を使うのをやめました。Claude 、Kimi 、GPT を併用し、AI コストを 43 % 削減した方法

1直近の Droid タスク 30 件を確認し、2 つのグループに分類してください。
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3フロンティアに値するタスク: システムアーキテクチャ、認証、決済、セキュリティ、
4クロスサービス依存関係など、間違えるとデバッグやロールバックに時間がかかるタスク。
5100 行を超えるビジネスロジックの複雑なリファクタリング。
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7ルーティンタスク: ドキュメント更新、設定変更、既存関数へのテスト追加、
8明確な仕様のある小さなバグ修正、著作権ヘッダー、README 編集、
9ボイラープレート生成、簡単なマイグレーション。
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11各グループの件数をカウントしてください。
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13Factory のセッションレベルデータに基づく:
14"パスワードリセット" タイプのタスク: Opus $0.84 vs ルーティング後 $0.09。89% 削減。
15"著作権ヘッダー追加" タイプのタスク: Opus $0.62 vs ルーティング後 $0.12。81% 削減。
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17ルーティンタスクの件数にその差を掛けてください。
18その差額が、現在のモデル選択による税金です。

1先月の Droid セッションログを取得してください。
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3各セッションについて:
4- タスクタイプ（ルール 1 の分類に基づく）
5- 使用モデル
6- コスト
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8以下の計算を実施:
9- フロンティアモデルで実行されたルーティンタスクの総支出
10- それらのタスクを効率的なモデルで実行した場合のコスト（80～90% 削減を適用）
11- ルーティングによって得られる月間節約額
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13これが、Factory Router を有効化する前のベースラインです。
14ほとんどのチームでは、セッションの 30～50% がフロンティアモデルで実行されるルーティン作業であることがわかります。

1タスクの説明方法は、あらゆるルーティングシステムに対してその複雑さを示すシグナルとなります。
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3低複雑性のシグナル（効率的なモデルへルーティング）:
4- "ビジネスロジックなしの簡単な設定更新: config.yaml のタイムアウトを 30 から 60 に変更"
5- "/helpers 配下のユーティリティ関数に不足している JSDoc コメントを追加"
6- "新しいデプロイ手順を反映するために README を更新"
7
8高複雑性のシグナル（フロンティアへルーティング）:
9- "3 つのサービスにわたる新しい SSO 統合をサポートするため、認証ミドルウェアをリファクタリング"
10- "同時負荷下でのみ発生する支払いプロセッサの競合状態をデバッグ"
11- "テナントごとのしきい値を処理するためのレート制限システムを再設計"
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13具体的でコンテキストに富んだタスク記述は、ルーティングの精度を向上させます。
14あいまいな記述は、保守的にフロンティアモデルへルーティングされます。

1Factory Router の節約額を推定するための計算式:
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3月間セッション数: [N]
4ルーティングなしの場合の 1 セッションあたりの平均コスト: [Opus ベースラインを $ で]
5ルーティンタスクの割合: [ルール 1 の監査による %]
6ルーティンタスクのコスト削減率: 80～90%
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8月間節約額の見積もり:
9N × ベースライン × ルーティン割合 × 0.85 = 月間回収額（ドル）
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11年間: 12 を掛ける。
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13月間 5,000 セッション、平均 $2.87、ルーティン作業 40% のチームの場合:
145,000 × $2.87 × 0.40 × 0.85 = 月間 $4,879 = 年間 $58,548
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16これは最低限の数字です。Missions（長時間実行の自律作業）はさらに節約効果を高めます。

1ルーティングを有効にする前に、コードベースで何をフロンティアモデルに残さなければならないかを定義してください。
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3これを一度作成し、ルーティングガイダンスのベースラインとして貼り付けてください:
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5「以下は常にフロンティアモデルが必要です:
6- [認証/決済/セキュリティレイヤー] に影響するすべての変更
7- [N] ファイル以上のクロスサービスリファクタ
8- CI/CD パイプライン設定の変更
9- データベーススキーマのマイグレーション
10- 課題トラッカーで [P0/クリティカル] とフラグが立てられたすべてのもの
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12それ以外はすべて、効率的なモデルへのルーティングの対象となります。」
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14これがルーティングポリシーの文書になります。
15特定のコードベースでフロンティア処理が必要なものを学習しながら、これを更新していきます。

1Factory CLI または Desktop App で:
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31. モデルピッカーを開く
42. "Factory Router" を選択
53. 完了。
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7開始にあたって設定は不要です。Router はすぐにデフォルトのルーティングロジックを使用します。
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9有効になっていることを確認するには:
10簡単なタスクを実行します（"このファイルのコメントを更新"）。
11セッションログでモデルの属性を確認します。
12Opus ではなく、効率的なモデルがそれを処理しているはずです。
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14簡単なタスクで Opus が表示された場合は、Router が選択されており、特定のモデルオーバーライドがないことを確認してください。

1ルーティングガイダンスは助言的なものです。特定のコードベースに対して Router がより良い判断を下すのに役立ちます。モデルを強制するものではありません。
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3これをルーティングガイダンスの出発点として貼り付け、自社のスタックに合わせて編集してください:
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5「認証、決済、セキュリティの変更: フロンティアモデル。
6データベースのマイグレーションとスキーマ変更: フロンティアモデル。
7外部コンシューマに影響する API 契約の変更: フロンティアモデル。
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9ドキュメントの更新: 効率的なモデル。
10既存関数へのテスト追加: 効率的なモデル。
11設定と環境変数の変更: 効率的なモデル。
12ボイラープレート生成とスキャフォールディング: 効率的なモデル。
13コードコメントと JSDoc: 効率的なモデル。
14README とチェンジログの更新: 効率的なモデル。
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16それ以外: Router がタスクのコンテキストに基づいて判断します。」

1エージェントを大規模に実行するチームにとって、ルーティングガイダンスはガバナンス文書となります。
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3規制産業（銀行、医療、エンタープライズ SaaS）向けの標準テンプレート:
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5「高感度ルーティングルール:
6- [PII / 金融データ / 認証] に触れるすべてのもの = フロンティアのみ
7- 外部 API の変更すべて = フロンティアのみ
8- 本番デプロイスクリプト = フロンティアのみ
9- インシデント対応タスク = フロンティアのみ
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11標準ルーティング:
12- 開発、ステージング、テスト環境 = Router が判断
13- 内部ツールと自動化 = 効率的なモデルを優先
14- ドキュメント、レポート、コミュニケーション = 効率的なモデル
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16オーバーライドポリシー:
17開発者はいつでもタスクにフロンティアをリクエストできます。
18Router はこれをハードオーバーライドとして扱い、助言とはみなしません。
19すべてのフロンティアオーバーライドを月次レビューのためにログに記録します。」
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21これをプロジェクトルートに ROUTING_POLICY.md として保存します。
22CLAUDE.md または同等のコンテキストファイルでこれを参照します。

1Missions は Factory の長時間実行される自律タスクです。
2数時間から数日間の作業で、監督は不要です。
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4Factory Router を有効にすると、Missions も同じルーティングロジックの恩恵を受けます。
5Mission の各ステップは適切にルーティングされます。
6複雑な Mission 内の簡単なステップは効率的なモデルで実行されます。
7Mission は、フロンティアの推論が実際に必要な場合にのみフロンティア料金が発生します。
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9設定方法:
10Mission を開始する前に Factory Router を有効にします。
11Mission の複雑さプロファイルを反映したルーティングガイダンスを追加します:
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13「この Mission には [高複雑性のコア作業] と [ルーティンの補助タスク] が含まれます。
14コア作業（アーキテクチャ決定、セキュリティ分析）: フロンティア。
15補助作業（ドキュメント、設定、ボイラープレート）: 効率的なモデル。
16上記の推論を必要としないステップには、最も効率的なモデルを使用します。」
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18長時間の Mission では、より多くのルーティンステップが蓄積されるため、節約効果も比例して大きくなります。

1Factory Router は信頼性のためにプロバイダー間でルーティングを行います。
21 つのプロバイダーパスが劣化した場合、セッションは正常なプロバイダーを通じて継続されます。
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4アップタイム要件のあるエンタープライズチーム向け:
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6「信頼性ルーティングポリシー:
7- モデルごとのプライマリプロバイダー: [優先プロバイダーをリスト]
8- フェイルオーバートリガー: 任意のリクエストが失敗するか、[N] 秒のレイテンシを超えた場合
9- フェイルオーバー動作: 同じモデル、利用可能であれば異なるプロバイダー。
10  同じモデルが利用できない場合、次のフロンティアモデルにエスカレーション。
11- 専用 TPM: 該当するティアについて Factory のアカウントチームに確認。
12- 目標: 99.9% 以上のリクエスト信頼性。
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14すべてのフェイルオーバーイベントをログに記録します。週次でプロバイダーの健全性パターンをレビューします。」

1Router のパフォーマンスを追跡するための週次ルーチンを設定します。
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3Factory のセッションログで確認:
41. 今週の総セッション数
52. モデル分布（各モデルに割り当てられた割合）
63. ルーティング後のコスト vs ベースライン（すべて Opus の場合）
74. Router がフロンティアにエスカレーションしたセッション（品質シグナル）
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9レポート形式:
10> セッション数: [N]
11> 効率的モデルの使用率: [%]
12> フロンティアモデルの使用率: [%]
13> 実際の支出: $[金額]
14> ベースライン（すべて Opus）の場合: $[計算値]
15> 週次節約額: $[金額]
16> フロンティアへのエスカレーション数: [N]（ルーティングガイダンス改善のためにレビュー）
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18エスカレーション率が 10% を超える場合は、ルーティングガイダンスを見直してください。
19エスカレーションが多すぎるということは、ルーティンタスクが複雑なものとして記述されていることを意味します。

1チーム全体に Factory Router を展開する前に、Factory の Agent Readiness 評価を実行してください。
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3これは 100 以上のシグナルを評価します:
4- コードベースの健全性（テストカバレッジ、CI の信頼性、ドキュメント）
5- ワークフローの成熟度（PR プロセス、コードレビューの基準、デプロイパイプライン）
6- チームの準備状態（エージェンティックツールへの習熟度、既存の自動化）
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8出力を使用して、最初にどのワークフローをルーティングするかを優先順位付けします。
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10準備状態が高いワークフロー: Router をすぐに展開、完全なルーティングを有効化。
11準備状態が中程度のワークフロー: 保守的なガイダンスで Router を展開、より多くのフロンティアタスクを許可。
12準備状態が低いワークフロー: ルーティング前に準備状態を構築。
13準備が整っていないコードベースにエージェンティックツールを導入すると、エラー修正にフロンティアモデルでより多くの時間を費やすことになります。
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15Router の節約効果は、準備状態が高い環境で最大になります。

1Factory Router はフロンティアモデルと効率的モデルのプールから選択します。
2設定するプールによって、利用可能なルーティングオプションが変わります。
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4推奨される初期プール:
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6フロンティア層（複雑な作業）:
7- Claude Opus（最新バージョン）
8- GPT-5.2（承認されたベンダーリストに含まれる場合）
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10効率的層（ルーティン作業）:
11- Kimi K2.6（コードタスクにおける F1 スコアあたりの最良の価値）
12- MiniMax M2.7（簡単なタスクに最も低コスト）
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14コードベースでのパフォーマンスを検証したら、モデルを追加します。
152 層構造から始めてください。
16ルーティングデータが蓄積されたら、3 層（フロンティア / ミッド / 効率的）に拡張します。
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18どのモデルがどのコンプライアンス要件に対して承認されているかを文書化します。
19エンタープライズが特定のモデルプロバイダーを制限している場合は、それに応じてプールを設定します。
20データレジデンシーが必要な環境向けに、米国ホストのオープンソースモデルが Factory を通じて利用可能です。

1Factory は CI パイプラインでも動作します。ルーティングもそこに適用されます。
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3GitHub Actions ワークフローに Factory Router を追加します:
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5プルリクエストレビュー向け:
6「PR レビュータスクを変更ファイルのスコープごとにルーティングします。
7- セキュリティと認証ファイルの変更: フロンティアモデル
8- テストファイル: 効率的なモデル
9- ドキュメント変更: 効率的なモデル
10- 混合 PR: 可能であればセクションごとにルーティング、それ以外は全体レビューにフロンティア」
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12自動 QA 向け:
13「QA タスクをテストの複雑さごとにルーティングします。
14- クリティカルパスのエンドツーエンドテスト: フロンティアモデル
15- ユニットテスト生成: 効率的なモデル
16- 回帰テストスイート: 効率的なモデル」
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18CI ルーティングは、すべてのコミットで実行されるため、節約効果が複合します。
191 日 100 件のコミットにわたるテスト生成における Opus と Kimi K2.6 のコスト差は無視できません。

1ルーティングガイダンスは、コードベースとチームの成長に合わせて進化させる必要があります。
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3月次レビューのアジェンダ（30 分）:
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51. コストレポート: 実際の支出 vs ベースライン、節約傾向
62. エスカレーション分析: どのタスクがエスカレーションされたか、その理由
73. ルーティングガイダンスの更新: 現在のガイダンスはコードベースの複雑さを反映しているか?
84. 新しいモデルの評価: プールに追加する価値のある新しいモデルはあるか?
95. チームのフィードバック: 開発者が Router を頻繁にオーバーライドしているか? その理由は?
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11ルーティングガイダンスの更新が必要なことを示す質問:
12- エスカレーション率が 15% 以上: ガイダンスが効率的モデルに傾きすぎている
13- エスカレーション率が 2% 以下: ガイダンスが保守的すぎて節約の余地を残している可能性
14- 開発者によるオーバーライド率が 20% 以上: Router が開発者の期待に合っていない
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16毎回のレビュー後に ROUTING_POLICY.md を更新します。