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前提：クライアントを最新版に保つ

私たちは各バージョンでコンテキスト管理と API キャッシュを継続的に最適化しており、モデルが世代交代しても、コスト管理で最適な選択肢を提供できるようにしています。

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中心となる考え方

Token 消費 = 入力サイズ × 呼び出し回数
この考え方を理解すれば、やることはシンプルです。各入力を小さくし、無駄な呼び出しを減らす——この 2 つの方向で展開します。

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高影響 — 毎回のセッションで実践すべき

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1. コンテキストウィンドウの範囲を絞る

AI には本当に必要な内容だけを見せます。第 47 章を書くとき、AI に第 1 章は不要です。1 行の対話を推敲するとき、AI に章全体は不要です。 実践のヒント：
  • 今のタスクでは、現在のシーンに関連するドキュメントだけを有効にします。たとえば本文を 1 章書くときは、直接関係する設定、章のアウトライン、限られたコンテキストだけを AI に読ませます
  • SoloEnt.md を用意して、AI が複数のドキュメントを読み込まなくても、この 1 ファイルからすばやくコンテキストを把握できるようにします
  • @ で正確に参照するか、shift を押しながら関連ドキュメントを対話にドラッグします。すべてを既定で開いたり読んだりしないこと
  • 対話を修正するときは対象の段落だけを選び、章全体を選ばないこと
  • 各シーンが終わったら、不要になったドキュメント参照を閉じます
想定される節約：40〜60%

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2. 長い説明を短い指示に置き換える

AI には背景の前置きは不要で、「何を」「どうするか」だけがわかればよいのです。SoloEnt はすでにシステムプロンプトを提供しているので、会話の中で背景を改めて強調する必要はありません。 Token を浪費する書き方：
Token を節約する書き方：
よく使う指示は Skill として保存すれば、ワンクリックで呼び出せ、説明コストはゼロです。
想定される節約：20〜35%

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3. 使用中の Rules を見直す

Rules は最も見落とされやすい隠れた Token 大食漢です——毎回のリクエストで強制的に読み込まれます。 スリム化の原則：
  • 本文執筆に関する Rules は、本文を書くときだけ読み込む
  • 「あなたは……です」式のロールプレイの前置きを削除する（AI はすでに自分が何かを知っています）
  • 段落の代わりにリストを使う——同じ情報でも Token は半分
  • 四半期に一度 Rules を見直し、すでに内在化され明示不要になった内容を整理する
想定される節約：15〜30%

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中程度の影響 — 良い日々の習慣をつくる

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4. 軽いタスクには軽いモデルを

すべてのタスクに最強のモデルが必要なわけではありません。
想定される節約：50〜70%（軽いタスクの部分）

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5. ステップに分ける。一度に完成品を求めない

生成タスクを探り探りで繰り返さないこと。2000 字の章を一度に生成させ、気に入らなければやり直す——このやり方が最も浪費します。 おすすめの流れ（章の執筆を例に）：
1

まず章のアウトライン

その章の構成とビートを AI に出力させます
2

本文を展開

章のアウトラインに満足したら、本文を展開します
3

語り口と文体の微調整

最後に部分的に推敲します
各ステップの Token はごくわずかで、確認できてから次へ進みます——総消費はむしろ、繰り返し全体を再生成するよりずっと少なくなります。 Plan モード を活用：本格的に実行する前に Plan モードに切り替え、数回の軽い対話で方向性・構成・重要な細部をはっきり確認してから、実行モードに戻ってコンテンツを生成します。Plan モードの Token 消費は非常に少なく、一度方向をそろえておけば、その後の複数回の再生成という大きなコストを省けます。
想定される節約：30〜50%（反復のある場面）

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6. こまめに新しいウィンドウを開く。古い対話で続けない

各対話ウィンドウには履歴があります——やり取りが増えるほど、次のメッセージの入力 Token は大きくなります。履歴がすべて持ち込まれるためです。数十ターンも続いたウィンドウは、「履歴の重荷」だけで大量の Token を消費します。 おすすめ：
  • 独立したタスクを 1 つ終えたら、次のタスクは新しいウィンドウで
  • 同じウィンドウで対話の推敲・アウトラインの議論・設定の修正を同時にやらない
  • ウィンドウがすでに長く、内容を再生成する必要があるときは、新しいウィンドウを開いて必要なコンテキストだけを持ち込む
  • SoloEnt.md を呼び出すか、@ で具体的なファイルを指定して、正しく必要なコンテキストを再有効化できます
良い習慣：1 ウィンドウ、1 タスク
想定される節約：10〜30%（長期的な積み重ね）

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7. AI には書き直しではなく修正だけをさせる

制約がないと、AI は段落全体を再出力しがちです。だから 毎回、どの部分だけを変えるかを明確に伝えましょう。 全文の書き直しを誘発：
修正部分だけを出力：
「説明不要」「まとめ不要」も付け加えます——AI の前置きと後書きも Token を消費します。
想定される節約：20〜40%（推敲の場面）

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上級テクニック — 深い最適化

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8. Workflow で高頻度の流れを固定化する

章を書くたびに同じ作業をしているなら——前情報の要約を確認し、キャラクターの感情を確認し、その章のアウトラインを読む——その流れを Workflow にしましょう。パラメータは「章番号」だけを入力し、残りはシステムが自動で組み立てます。 呼び出しごとのプロンプト Token は、毎回手動で指定するばらつきのある値ではなく、固定の最小値になります。同時に、実行のたびの一貫性も保てます。
効果：一貫性 + Token 節約の両取り

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9. ローカルモデルを「下書きレイヤー」に使う

LM Studio でオープンソースモデルをローカル実行し、初稿を生成します（限界コストはゼロ）。初稿が出たら、最後の 1 回だけクラウドモデルで仕上げます——この 1 回の Token 消費はわずかですが、効果は大きいです。 ハードウェアの目安： 多作な執筆者に向いており、クラウド消費を 60% 以上 削減できます。

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一言でまとめると

コンテキストを制御し、必要なことを正確に伝える——プロンプトを凝りすぎないこと。これが Token 節約の核心です。
Rules を短く、参照を正確に、モデルを必要に応じて選ぶ。この 3 つを同時に行えば、月間の Token 請求額は半分以上に減らせ、しかも執筆の品質は一切損なわれません。

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