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Tag: Llm

Codexの利用量とPrompt Cachingの見方

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Codexの利用量とPrompt Cachingの見方

Codex を ChatGPT plan で使っていると、ローカルログ上はかなり大きな token 数に見えることがある。

ただし、ChatGPT plan の Codex 利用と OpenAI API 課金は同じものではない。ChatGPT plan 側では agentic usage limit と rate limit で制御され、API 側では input / cached input / output の token 単価で課金される。

このメモは、Codex を重めに使っている時に次の点を確認するための整理である。

  • 今月どのくらい使っているように見えるか
  • API 課金だったらどの程度になりそうか
  • cached input は何を意味するか
  • 重い使い方が Codex の想定範囲なのか

参考 URL:

まず見るローカル情報

Codex CLI は ~/.codex 配下にローカル状態と session JSONL を持つ。

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AI Agent向けContext Hygieneの段階導入

Posted:   |   Tags: agent, ai, codex, documentation, llm

AI Agent向けContext Hygieneの段階導入

AI agent に長期運用を任せる場合、ドキュメントは多いほどよいとは限らない。

過去ログ、設計メモ、運用手順、トラブルシューティング、現在の作業状態が同じ場所に増えていくと、agent は読むべき情報を失う。情報が消えるのではなく、常時読む context の中で重要度が埋もれる。

この問題は、短い context だけで解決するものではない。必要なのは、情報を捨てることではなく、読み込む頻度と役割に応じて置き場所を分けることである。

基本方針

常時読むファイルは、現在の正だけを持つ。

履歴や失敗経緯は別の memory index に置く。再発する障害は known issues に昇格する。手順は runbook に、設計判断は design document に置く。

役割は次のように分ける。

current context
  agent が毎回読む working set
  現行構成、現在の制約、危険な前提、読むべき入口だけ

memory index
  過去経緯の索引
  日付、要点、詳細リンク

known issues
  現在も再発しうる障害
  症状、確認コマンド、原因候補、対応

operation docs
  手順、runbook、検証計画、実行境界

system docs
  設計判断、責務境界、contract、恒久制約

troubleshooting docs
  調査記録、原因分析、再発時の切り分け

archive
  現行ではない履歴
  memory index から必要時だけ辿る

この分割にすると、常時読む context を小さく保ちながら、過去判断の再利用性を落としにくい。

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強いAIでも制約抽出とゲート化に失敗する

Posted:   |   Tags: agent, ai, codex, llm, operations

何が起きたか

AI agent に、自宅検証環境の復旧と設計相談を任せていた。

使っていたのは GPT 5.5 xhigh の coding agent で安定してた。それでも、既存ドキュメントに残っていた重要な制約を、計画上の制約として扱いきれなかった。

具体的には、ある Windows app installer を Wine / container / Kubernetes volume 上で動かす検証で、install destination が local disk として見える必要があった。

Linux 側では path が見えており、Kubernetes volume として mount でき、read/write もできる。しかし app 側はそれだけでは通さない。Windows API 的に remote filesystem と判定されると installer が止まる(NFS上にストレージを置くとエラーになる)。 # TF_VAR_xpra_basic_auth_htpasswd: ‘kaoru:$2y$05$replace_with_htpasswd_output_after_changeme’

Wine / Windows app の文脈では、たとえば GetDriveType("C:\\") が DRIVE_FIXED なのか DRIVE_REMOTE なのかが効く場合がある。

この制約は過去ログや既存メモに残っていた。しかし AI agent は、復旧計画を立てる時点でそれを制約事項に昇格できなかった。

推論力不足ではなく制約抽出の失敗

この失敗は、単純な推論力不足とは少し違う。

AI は関連ログを読めば、NFS-backed path が local disk と見なされず installer が失敗したことを説明できた。つまり、後から問われれば正しく整理できる。

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