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以下、Cline のスレッドを日本語に翻訳し、その要点をまとめました。
スレッド翻訳
Cline（＠cline） 2025年5月2日 03:07
我々は Cline ユーザーがコスト、速度、品質のバランスを探るために主要モデルすべてを試しているのを見てきました。実際に有効だった組み合わせは以下の通りです👇
返信①（＠cline）
- 支配的なワークフロー：最初に最上位クラスのモデルで「Plan」（推論／アーキテクチャ設計）を行い、その後、より安価で高速なモデルで「Act」（コード編集や実行）を行う。
- 例示的コンボ：
- 計画：Claude 3.7 Sonnet または o4-mini-high
- 実行：Deepseek V3 または Gemini 2.5 Flash
返信②（＠cline）
- コスト至上主義：API コストが高騰するとユーザーは「Act」用モデルを差し替える。特に Gemini 2.5 Pro にキャッシュ機能が導入されたのは大事件。
- 信頼性ベンチマーク：Claude 3.7 Sonnet が標準だが、Gemini 2.5 Pro や GPT-4.1 もそれぞれ特徴を持つ強力な候補。
返信③（＠cline）
- プロンプト品質が鍵：
- GPT-4.1：詳細なプラン作成に秀でる
- Gemini 2.5 Flash／Deepseek V3：大量処理・低コストな「Act」に人気
- 外部プラットフォーム活用：計画フェーズを Claude.ai や Google AI Studio などで立ててから、Cline に持ち込むユーザーもいる。
返信④（＠cline）
- キャッシュ＆コンテキスト管理：大規模コンテキストモデルのコスト抑制に必須。新タスク開始時や
/smolコマンドで明示的に履歴を管理。 - 新モデルテスト：Qwen3、Grok-3 Mini などを性能／価格比で試験中。
最終投げかけ（＠cline）
あなたの Plan/Act コンボは何ですか？
要点まとめ
- Plan／Act の二段階戦略
- 最初に高性能モデルでプランニングし、次に安価高速モデルで実行することで、品質とコスト効率を両立。
- モデル選定のトレードオフ
- 計画向き：Claude 3.7 Sonnet、o4-mini-high、GPT-4.1
- 実行向き：Deepseek V3、Gemini 2.5 Flash、（状況に応じて）Gemini 2.5 Pro
- コスト管理
- APIコストの急上昇時には即座にモデルを切り替え。キャッシュ機能が導入されたモデルは特に重宝される。
- プロンプト設計の重要性
- 計画の精度は最終成果に直結。詳細なプロンプトを用意できるモデルを選ぶのが有効。
- コンテキスト制御
- セッション履歴が肥大するとコスト増大＆精度低下の原因に。適切に履歴をリセットまたは要約して管理。
- 新モデルの検証
- Qwen3、Grok-3 Mini 等、今後の性能／価格バランスに期待できる小・中型モデルの採用が進行中。
これらを踏まえ、ご自身のユースケースに合った「Plan モデル」と「Act モデル」の最適コンビネーションをお試しください！
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