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コスト対性能のトレードオフ判断

Cost-performance trade-off decisions

0 できない ／ 1 デモ止まり ／ 2 補助 ／ 3 実務品質（要確認） ／ 4 専門家並み ／ 5 専門家超え。「予」は予測。

専門家と比べて

エンジニアリングマネージャーが行う『どのツール/人材に何を任せるか』の判断に近いが、AIエージェント自身がモデル間のコスト対効果を判断して使い分ける自動ルーティングはまだ発展途上

できること

開発者が用途別に小型モデル（下書き）と大型モデル（検証）を使い分ける設計パターンは実務品質で確立している

まだできないこと

エージェント自身が実行中に動的に『このステップは安いモデルで十分』と判断する自動モデルルーティングは限定的にしか実用化されていない

なぜそうなのか

コスト最適化は現状、人間のアーキテクト設計時の判断に依存しており、実行時の自律的最適化は未成熟

これからの予測の根拠

2028年ごろまでに動的モデルルーティングの実務品質化が進むと予測されるが、現状は人間の設計判断に依存

いま使える主な道具

LLMルーター（OpenRouter等）、Claude Haiku/Sonnet/Opus使い分け

根拠

• LLM API Pricing Trends & Updates (September 2026) 2026-09
  モデル間の価格・性能のトレードオフを継続追跡

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AIエージェント能力アトラス 2026（2026-09-06 時点・v1.0）の1マスです。レベルは公開された実験・ベンチマーク・報告から付けた目安で、2027年以降は予測です。全マスに根拠のリンクがあります。作者は個人で、AI（Claude）と一緒に調べて作っています。