いろいろ試験的な

あれこれを置く場所

2025-01-01から1年間の記事一覧

Google AI Studioで考えたトークン節約と情報管理

Google AI Studioを例に、AIとの対話におけるトークンや記憶の仕組み、機密情報の扱い方を整理。AIを過信せず、安全に活用するための基本的な考え方をまとめます。

【ハブ】Gemini APIで巨大ログを扱うための「深層要約・構造化・執筆・安全運用」記事一覧

このページでは、試行錯誤しながらまとめてきた 「Gemini API を使って巨大なログ(数十万〜百万トークン級)を安全に処理し、物語や構造へ変換していく手法」 に関する記事を一覧にしています。 ⚠️ 技術情報の更新について (2025.12) リンク先に含まれる「…

Gemini APIを破産せず使い倒す方法(巨大ログの処理)

【読了約5分】 はじめに 巨大ログとクラウド破産未遂 1. Gemini APIの課金体系 無料枠と有料枠の違い 2. MB級ログを扱うためのフローMap-Reduce Phase 1:Map(深層要約) Phase 2:Reduce(構成作り) Phase 3:Generate(執筆) 3. 破産を回避する安全装置…

【最重要:経済的安全性プロトコル】生成AIのデフォルト命令に追加する金言

以下をプログラムを生成してもらう環境で設定しておきます。 とっても素直に「倹約家」になってくれます。 設定場所は、 ・ChatGPT → パーソナライズ → カスタム指示 ・Google AI Studio → System Instructions ・Claude → 設定 → 「Claudeが応答時に考慮す…

僕とAIの19日間 — 11MBのログは物語になるのか

【読了時間:約15分】 はじめに 第1章: 11メガバイトの壁 第2章: 設計図の誕生とAIの暴走 第3章: 脚本家と作家の分業 第4章: 自動化という名の怪物 第5章: 羅針盤の喪失 第6章: 山小屋を建てる 第7章: 最後のスクリプト あとがき

脱線記事 ─ 大量の記録は物語にならないから「段階的蒸留法」

並行して見つけたアプローチです。 こちらは、構造化のときにいかに純度を高めるか、といった解説。読了5分程度。 大量の記録は物語にならない──AIが教えてくれた「段階的蒸留法」|MELT https://note.com/melt_works/n/nefa4af6168c9 ✔ AIに長文ログを渡し…

AIと数万文字の長文を書くときの「記憶破綻」を防ぐ、外部記憶メソッドとプロンプト

はじめに なぜAIは「長編」が苦手なのか 【実践編】外部記憶式 AI 創作の手順 方針 具体的な手順 Phase 0:データ準備(クリーンアップと分割) Phase 1:構造化 Phase 2:物語の再定義(設定の定義と章立て) Phase 3:脚本化(AIを「脚本家」にする) Phas…

生成AIのログから思考部分を除去

Google AI Studio のログの例 perl -0777 -ne 'while(/(\{\s*"text":\s*"((?:[^"\\]|\\.)*)"\s*,\s*"role":\s*"(user|model)"[\s\S]*?(?=\s*\},|\s*\}\s*\]))/g){ my $block = $1; my $text = $2; my $role = $3; next if ($block =~ /"isThought":\s*true/)…

Grokが教えてくれた生成AIのAPIによる「理論上の死に方」

以下は、大規模ログや長大なテキストから物語・要約・構造化データを生成するような「巨大入力 → 生成AI APIコール」プロジェクトで、確実にAPIコストで死なないための汎用的な「APIコスト最適化ツール/チェックリスト」です。どんなモデル(Gemini、Claude…

執筆プログラム(サンプル)

step2_write.py #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- # Co-developed with ChatGPT (GPT-5.1) # from __future__ import annotations import json import os import time import re import sys import datetime from pathlib import Path from t…

深層要約・編集設計図作成プログラム(サンプル)

step1_prepare.py v0.89 #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- # Co-developed with ChatGPT (GPT-5.1) # from __future__ import annotations import json import os import time import re import sys import datetime import unicodedata # <-…

構成プロンプト(サンプル)

story_plan.json { "overall_summary": "人間がAIとの継続した対話を通じて、大量のログデータから物語を構築するための手法を発見していく過程を描く。対話は技術的問題の解決から始まり、創作プロセスの設計へと進化し、最終的には独自の方法論を確立する…

編集設計図プロンプト(サンプル)

instruction_architect.txt # 役割設定: ドキュメンタリー編集者 兼 ストーリーアーキテクト # 任務: あなたは、これから提供される「人間とAIの長期対話ログ(を深層要約したデータ)」を元に、 # ドキュメンタリー・ノベルの「編集設計図(ストーリープラ…

執筆プロンプト(サンプル)

prompt_author.txt あなたはプロの小説家です。以下の構成案と素材メモを元に、物語の本文を執筆してください。 # 章情報(テンプレート) 第{num}章: {title} あらすじ: {summary} # 素材メモ(この章で使用する事実・セリフ・出来事) {context_text} # 執…

Gemini モデル別 RPM・特徴・コストまとめ(2025年12月)

ご注意 以下、2025年12月の時点で、ChatGPTとGrokに問い合わせた結果をまとめたものです。 実際にご使用の際には、最新の情報をご参照ください。 Gemini Developer API の料金 | Gemini API | Google AI for Developers Gemini Developer API(個人向け)モ…

Gemini APIコール前に呼ぶ「コスト計算モジュール」

2025.12.18 料金表更新 → 2025.12.31時点確認 cost_guard.py coded by ChatGPT-5.1 (Gemini-assisted workflow) # cost_guard.py """ Gemini REST API 版コスト計算 + 安全上限(safety_limit)自動計算 + ログ出力 """ from __future__ import annotations …