sasakiy84.net

2026 年 8 月の LLM まわりの利用状況

8 min

以下のような記事を読んで、使っているツールの時系列のスナップショットを残しておくのは面白そうだと思ったので、現状をまとめておく。

LLM

  • Google AI mode
  • ChatGPT Pro
  • Codex CLI

を使っている。

まず、簡単な検索をするときは Google AI mode を使うことが多い。これの良い点は、基本的に出典をつけてくれることと、一瞬で回答が返ってくることだ。通常の Google 検索では適切な検索語を組み立てにくいような質問でも、うまく答えてくれる。また、最近は普通に検索しても、AI が書いたような記事やマーケティング目的の記事が多く、読む気になれないことが多いが、AI mode だと、許容できる言葉遣いで回答してくれる。

次に ChatGPT Pro だ。現在 ChatGPT の Pro lite プラン（16,500円/月）を契約している。 ChatGPT のプランは Codex と違って CLI と limit が共有されていないので、少し網羅的に検討したいことがあると、ChatGPT Pro モードでウェブ検索を指定して、気軽に質問を投げている。Thinking を Pro にすると回答までに非常に時間がかかる（5min ~ 40minくらい）のだけど、いますぐに答えが欲しい質問は投げないので、あまり気にならない。文体や回答のときの説明の構成に文句がないといえば嘘になるが、おおよそ満足している。

最後は Codex CLI だ。ローカルやリモートで docker container を立ち上げて、その中にインストールして使っている。現状、5h limit がなく、私の使い方だと Pro lite プランの容量だと十分すぎるので、gpt 5.6 sol high で /goal してぶん回している。 でかいディスクを適切な権限でマウントしたいという関係で、プロジェクトごとにコンテナを立ち上げることが多いのだけど、そうするとログが散らばってしまうので、ログを集約する仕組みを最近作った。

基本的に AGENTS.md に汎用的なことは書かず、sasakiy84-chat のような Skill を作って、毎回 gh skill install している。AGENTS.md で回答の文体や開発のワークフローを調整すると、リポジトリ間での同期が面倒くさかったり、共同開発するときに、他の人が自分の書いた文体やワークフローを気に入らないときに大変になるので、Skill を中心とした運用は正解だったと思う。 Skill はサードパーティ製のものはほぼ使わず、自作のものを使っている。逆に、自作でないけれど使っている Skill は、Playwright の Skill や Svelte の Skill のように、ライブラリやフレームワークの公式が提供しているものだ。MCP や Plugin などは使っていないし、terminal multiplexer 的な便利ツールも使っていない。 興味はあるが現状そこまで困っていないので、依存を増やすのは避けている。ただ、便利さを知らないだけかもしれないので、数日後に使い始めている可能性もある。

開発では使っていないが、英語で文章を書くときは VS Code から GitHub Copilot を使っている。どこを編集したかの表示がわかりやすく、範囲指定なども簡単にできるので、ブラウザで、あるいはターミナルからの利用ではできない体験ができている。

たまに Gemini や Perplexity （いずれも体験枠）を使っているが、頻度は高くない。 ただ、最近 Gemini に解説させたら、シームレスに変数を変更できるグラフを出してきたのは驚いた。

Codex に大きな不満はないのだけど、如何せんやはり高い。 次の契約更新では 3,000 円のプランに落として、Claude と併用することも検討している。 また、Grok や Deepseek などの LLM でどこまでできるかや、 Cursor のような LLM を前提とした統合型エディタも気になっている。

マシン

直接的には関係ないが、マシンの話もしておく。

  • Mac Book Pro 14-inch M3 Pro
  • iPad Air
  • Aquos Sence 10

Mac をメインで使っている。iPad やスマホは開発では使っておらず、本を読んだり、動画を見たりするための日常ツール。 Mac は非常に優秀で、電池持ちもよく、たぶん4年目くらいになるのに全く不満がない。

ゲーム用に買ったデスクトップの Windows マシン（GeForce RTX3050 8GB）があるのだけど、最近は動作が遅くなってきて、あまり使っていない。 ディスクがもうないので、ファイルを整理したらもう少し使えると思うが、整理が面倒くさい。

いずれの機器でも、LLM のモデル自体を動かすことはしていない。

また、VPS として Conoha VPS（2GB, 3core）と Greencloud VPS（8GB, 4core）を契約している。 Conoha は 11,749円/年で契約していて、適当なOSSや自作アプリをホストしていたのだけど、最近は使っていないので、来年は解約する予定。

Greencloud は 19,570円/3年 で半年前から契約していて、こちらでは Hermes Agent を動かしている。 Hermes Agent は Codex で動かしていて、1日1回論文の紹介をさせたり、使っているライブラリの GitHub のリリースノートを監視させてまとめさせたり、Slipfolio という自作の日常ログアプリから収集したデータを日報としてまとめさせたりしている。 Slipfolio はノートPCやスマホでの活動を記録して、その記録をサーバーに送信する一連の自作ツールセットの名前なのだが、そのサーバーも Greencloud においている。完全自動でそこそこの精度で日報を作ってくれるので、面倒くさがりな自分には合っているように思う。このツールも、いずれ記事にまとめたい。

最後に研究室においてあるワークステーションで、これは強いGPUが載っていて、メモリもディスクも十分にある。 研究データの処理などに使っていて、主力の開発マシンである。