コスト管理上の問題点
Plandexの柔軟なモデル切り替えメカニズムは、この問題を解決することを目標としています。
実施手順
- ベンチマーキングで始める。
set-model gpt-4-turboコアロジック設計を完了し、タスクの経過時間とトークンの使用量を記録する。 - 階層的使用に切り替える。
deepseek-v3テンプレートコード生成（コスト削減80%）を処理し、複雑なアルゴリズムを扱うために高次モデルを保持する。 - 地域展開Docker Composeによる実行
./start_local.shその後、オープンソースモデル（Llama3など）をミックスして使用することで、さらにコストを抑えることができる。 - 利用状況モニタリングクラウドホスティング版では、毎月$20クレジットアラートを提供し、APIキーが付属しており、ユーザーはOpenRouterダッシュボードからリアルタイムで監視することができます。
ほら
- 使い始める
--light-contextこのモードでは、キーファイル（例えばplandex load core/ --light) 必要でないトークンの消費を減らす - 文法チェックのような認知負荷の低いタスクでは、AIモデルよりもツリーシッターによるネイティブな構文解析が好まれる。
- 走る
plandex optimize古くなったコンテキストを自動的にクリーンアップ
この答えは記事から得たものである。Plandex：超ロングコンテクストをサポートするオープンソースのAIコーディングアシスタントについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " Plandexでマルチモデルの共同開発のコスト管理を改善するには？
