コードツールのAIモデル選択戦略の最適化
コード支援ツールの特定のニーズに対する最適なモデル・サポートは、以下のステップによって実現できる：
実施ステップ
- パフォーマンス・マッチング::
- GPT-4のような高性能モデルに複雑なタスクを割り当てる
- シンプル・コンプリートは、ジェミニ・フラッシュのような軽量モデルを使用している。
- 構成の最適化::
- settings.jsonでメインモデルと高速モデルを設定する
- APIタイムアウト（API_TIMEOUT_MS）の適切な設定
- フロー制御::
- 各モデルAPIのレート制限に基づくスケジューリング
- リクエストの自動リトライとフォールバックのメカニズムを実装する
設定例：
{
"ANTHROPIC_MODEL": "gemini-1.5-pro",
"ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL": "gemini-1.5-flash",
"API_TIMEOUT_MS": "30000"
}
ベストプラクティス：
- コード補完シナリオのためのプロンプト書式の最適化
- より複雑なインタラクションのためのツール・コール機能の活用
- モデル全体のレイテンシーとコストメトリクスの監視
この答えは記事から得たものである。claude-worker-proxy: 複数のモデルAPIをクロード形式に変換するプロキシツールについて
