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こんにちは、現場のAI業務改善ラジオの大地です。 今回は、GPT-5.6のLunaで、AIのトークンを節約しよう、というテーマでお話します。
AIが賢くなって、AIに任せる作業が増えるほど、気になってくるのが、AIのトークン消費です。
特に、CloudのFable5とか、GPT-5.6 Solなどの高性能モデルに作業をさせると、 トークンはあっという間になくなっていきますよね。
このAIトークンの節約に使えるのが、GPT-5.6のLunaというモデルです。
GPT-5.6のモデルは、賢さの順に、Sol, Terra, Lunaの3つがあって、 Lunaは賢さで言えば一番下のモデルです。
Lunaは賢さが低い分、ChatGPTのサブスクのクレジット消費もかなり抑えられます。
具体的には、Lunaのクレジット消費は、Solの25分の1です。
実際、僕もChatGPTの100ドルプランで、Lunaにいろんな作業をやらせているのですが、 30分以上かかる作業をさせても、1%前後しかクレジットが減りません。
そして、Lunaは最下位のモデルなので、賢さが侮られがちですが、 単純なタスクや定型作業なら、Solと変わらないレベルのアウトプットを出します。
むしろ、単純作業をSolに任せてしまうのは、オーバースペックでクレジットの無駄です。
例えるなら、スーパーコンピューターに一桁の足し算をさせるようなものです。
僕は実際、情報収集や単純作業はLunaに任せています。
例えば、1つのウェブサイトの画像や素材をまとめてローカルに取ってきてもらう作業や、
マークダウンで書いているブログ記事のファイルを、Xの記事エディターを開いて、 ブラウザ操作で自動入力させる、といった作業をLunaに任せています。
このような決まった手順の作業やシンプルなタスクなら、Lunaに任せても完璧にこなしてくれます。
そして、クレジット消費はSolの25分の1で済みます。
Lunaに作業を任せるとき、思考レベルは最大がおすすめです。
思考レベルを下げてもクレジット消費はあまり変わりませんし、 高い思考レベルの方がより成果物の品質が高いからです。
あなたも定期的にやっている定型作業やシンプルなタスクを、 試しにLunaの思考レベルMAXに投げてみてください。
成果物の品質が高性能モデルと大差なければ、 Lunaを使うことでクレジット消費を大幅に抑えることができます。
概要欄に今回の内容を解説した記事を貼っておきます。
最後に一つお知らせです。
ITエンジニア歴10年の僕が、中小企業・個人事業主向けに AI・IT業務改善の支援サービスを実施しています。
相談は無料なので、概要欄のリンクから申し込んでみてください。
それでは今日はこの辺で。