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ファーウェイのtoken planは高い
Tuesday, June 09, 2026 内 ブログ
安くない、特にこの利用枠消費の集計方式は、入力と出力の両方がplanに含まれる点。 よく1回のリクエストで2千万tokens使うので、59元プランはリクエスト3回分しか持たない。コーディング用途だと入力の約99%が入力キャッシュで、キャッシュヒットも定価換算なのはかなりおかしい。 使ってもらいたいなら、入力は計算せず出力だけを利用枠に計上すべきで、そうすれば検討する価値が出てくる。 例えばアリババクラウドのtoken planは、少なくとも入力と入力キャッシュを区別しており、キャッシュヒット価格 …
github copilotの路線選択
Thursday, June 04, 2026 内 ブログ
copilotは昨年2月から7月までvscode insiderで無制限に使用でき、この期間にcopilotのagent能力の徐々の衰退を目撃した。信じがたいことに、copilotの初月プレビュー版が実は最も効果が良く、その後agent能力は徐々に低下した。 具体的に何が変わったのか？ それはcopilotの開発・進化の方向性が、この1年余りの間「トークン節約」であったということだ。初期の各社のagentはファイルを一度にすべて読み込んでいた。qwen …
リストラを心配するなら尚更AIを使うべき
Thursday, June 04, 2026 内 ブログ
過去1年半の間に, 一部の企業はAIの役割を過大評価しリストラを開始したが, 時間の経過とともに, 企業はAIが思ったほど賢くも安くもないことに気づき始め, AIトークンの消費を減らし, リストラを緩和している. 非常に重要な理由の一つはAIが安くないこと, そして責任を負えないことである. 以前ある業界ではAIは刑務所に行けないことを揶揄していたが, 私の実際の業務体験に基づけば, それには確かに一定の合理性がある. 例えばプログラマーを例にとると, まずAIがすべての作業を完了するためにどの …
私の理解では、企業を勝手に批判してはいけなくなったということ
Saturday, May 30, 2026 内 ブログ
ネットユーザーの一部の投稿には確かに「小馬が河を渡る」的な問題もあるが、せめてリスが「水がとても深い」と言うことさえ許されないのか。 比較型の投稿にはよく敗者と勝者が出てくるが、今後は敗者を出してはいけなくなるのだろうか。 一部のメーカーは確かに大げさな宣伝をしすぎたり、ランキングの限定条件を偏ったものにしたりして、一般の消費者を誤導しやすい。 以前は自分が使った製品を批判して避けるべき穴を共有していたが、その後はこれらの共有ができなくなるかもしれない。そこで私は「試してみる価値がある」という共 …
小米APIがllmのコストパフォーマンス上位にランクイン
Thursday, May 28, 2026 内 ブログ
以前の投稿でmimo-2.5-proの性能がその価格設定を支えられないと批判したが、その性能は本当にgpt5.xやopus4.xと対抗できるものではない。私がわざわざそれらと比較しようとしたのではなく、小米（Xiaomi）自身がそれらと対抗しようとしていたからこそ、私はその明確な差を指摘する投稿をした。 しかし現在、小米はdeepseekと対抗する方針に変更したため、まだ戦う力があるかもしれないと思うようになった。 llmを売るのにそもそもコストに基づいて価格を設定すべきではない。君がリードして …
アーキテクチャ腐敗の一因は開発コストへの妥協
Wednesday, May 27, 2026 内 ブログ
腐敗したアーキテクチャの特徴としては、大量の特別処理、互換処理、深刻な結合、負債の蓄積があります。 アーキテクチャは徐々に腐敗していきます。腐敗したアーキテクチャでは新機能の開発が難しく、バグの修正も困難で、一箇所を変えると全体に影響し、テストやQAも非常に困難になります。 かつて、他業種から開発に転向した愛好家が投稿で、モデルがコードを書く際の抽象化行動を制限すれば、コードがより理解しやすくなると言っているのを見たことがあります。人間が理解しやすいコードは、LLMも理解しやすいため、迅速な開発 …
deepseekは永遠に私のAIgatewayで一席を占める
Friday, May 22, 2026 内 ブログ
2.5割引がそのまま永久に1/4に、購入争いも不要、セットプランも不要、5時間の枠や週の枠を稼ぐ必要もなし、闲時忙時の倍率を計算する必要もなし、tokenとcreditの為替レートを計算する必要もなし、小売がそのまま卸売り、手の込んだ策略はなく、すべてが誠実そのもの。
適度な忘却はモデルの性能に有利
Thursday, May 21, 2026 内 ブログ
GPT5シリーズは高い再現率を持ち、非常に厳密なロジックを実現でき、バグ解決に最適であり、同時にコンテキストの前後矛盾をタイムリーに発見できるため、現在の多くのモデルの中で唯一無二の体験を提供します。 しかし最近、私の個人的なリバースエンジニアリングプロジェクトでGPT5のリバース能力には限界があり、opusモデルに明らかに劣ることが分かりました。多くの場合、それは明確に「無理」と返答しますが、opusに変えるとすぐに機能のリバースを実現できます。opusは自身のリバースプロセスを操作試行履歴と …