https://archive.unjuno.org/files/original/08dcb6cb5fe9b94d00f8a98367dd24ed.png 9feec2e7a3b71054bf6257db6af0b0e3 Dublin Core The Dublin Core metadata element set is common to all Omeka records, including items, files, and collections. For more information see, http://dublincore.org/documents/dces/. Title A name given to the resource Tools Description An account of the resource 道具・機器・ソフトの操作法を整理するコレクション。写真や図解を含め、実践の補助資料とする。 Subject The topic of the resource Tools Manuals How-to Language A language of the resource ja en Rights Information about rights held in and over the resource メタデータ: CC BY 4.0。資料は各所蔵・公開規約に従う。 Publisher An entity responsible for making the resource available unjuno’s Research Library Date A point or period of time associated with an event in the lifecycle of the resource 2025-09-05 Creator An entity primarily responsible for making the resource unjuno Source A related resource from which the described resource is derived 機材マニュアル 操作手順書 Relation A related resource Methods Engineering AdminGuidelines Identifier An unambiguous reference to the resource within a given context COL-Tools Tool 本コレクションは、研究ツール・分析ツール・測定機器を体系的に記録し、ツールの比較と選択を支援することを目的とする。 Feedback 感想・コメント・所感。自由記述で入力してください。HTMLタグも使用可能です。 利点： ・モデル切替によりコスト最適化が可能 ・Composerによるエージェント実行が強力 ・推論レベル制御で精度調整可能 問題点： ・モデル選択が複雑化しやすい ・Fastモードによるコスト増加リスク ・Reasoning過剰で無駄な推論が発生 ・Context過剰でノイズ増加 総評： 運用設計を明確にしないとコスト・精度ともに不安定になる。 適切なモデル分担が必須。 Status 状態・進捗状況。draft（下書き）、in_progress（進行中）、review（レビュー中）、published（公開済み）、archived（アーカイブ）から選択。 published Priority 重要度・優先度。low（低）、normal（通常）、high（高）、urgent（緊急）から選択。 high Tool_Type ツールの種類 開発ツール Functionality 機能・用途 ・複数LLMの統合利用（GPT / Claude / Gemini 等） ・コード生成・修正・リファクタリング ・エージェント実行（Composer） ・コンテキスト管理（最大1M tokens対応） ・推論制御（Reasoning / Thinking） ・ツール連携（MCP / 外部API） ・モデル切替によるコスト最適化 用途： ・ソフトウェア開発支援 ・LLM運用設計 ・エージェント構築 ・実験・検証環境 Technical_Specs 技術仕様 モデル構成（最適化済）： - GPT-5.4 Nano（軽量処理） - Composer 2（標準作業） - GPT-5.4 Mini（主力） - Codex 5.3（コード特化） - Sonnet 4.6（設計・推論） - Gemini 2.5 Flash（長文処理） - GPT-5.5（最終判断） 推論制御： Reasoningレベル（None, Low, Medium, High, Extra High） 推論コストモデル： C ∝ B × D None : Low : Medium : High : Extra High = 1 : 2 : 4 : 9 : 16 コンテキスト： 200K〜300K（通常） 1M（長文処理時のみ） Fastモード： 約3倍コスト（高速化オプション） Usage_Instructions 使用方法 基本戦略： 小さいモデル → 主力 → 上位モデルへ段階的にエスカレーション 運用フロー： 1. Nano → 整形・要約 2. Mini / Composer → 実装 3. Codex → コード特化処理 4. Sonnet → 設計・バグ分析 5. Gemini → 長文処理 6. GPT-5.5 → 最終確認 制約： ・Fast常用禁止 ・Extra High常用禁止 ・1M context常用禁止 ・Nanoに設計させない ・Codexに意思決定させない Compatibility 互換性 ・Cursor IDE ・OpenAI API系モデル ・Anthropic Claude系モデル ・Google Gemini系モデル ・MCPツール連携（fetch等） Related_Tools 関連ツール ・OpenAI API ・Anthropic Claude ・Google Gemini ・Ollama（ローカルLLM） ・LangChain / LlamaIndex（エージェント構築） Dublin Core The Dublin Core metadata element set is common to all Omeka records, including items, files, and collections. For more information see, http://dublincore.org/documents/dces/. Title A name given to the resource Cursor モデル最適運用設計（7モデル構成） Description An account of the resource 本リソースは、CursorにおけるAIモデルの最小構成（7モデル）を定義し、 コスト・性能・安定性のバランスを最適化するための運用設計をまとめたものである。 対象モデルは以下の7つに限定する： GPT-5.4 Nano, Composer 2, GPT-5.4 Mini, Codex 5.3, Sonnet 4.6, Gemini 2.5 Flash, GPT-5.5。 各モデルの役割分担、Reasoningレベルの最適化、Context制御、 Fastモードの使用制限、およびタスク別切替ルールを定義する。 本設計の基本思想は「小さいモデルで処理し、必要な場合のみ上位モデルへエスカレーションする」ことである。 これにより、無駄なトークン消費と誤推論を抑制する。 Subject The topic of the resource LLM運用, Cursor, モデル選択, コスト最適化, 推論制御, AIエンジニアリング, エージェント設計 Creator An entity primarily responsible for making the resource Unjuno Date Created Date of creation of the resource. 2026-05-01 Date A point or period of time associated with an event in the lifecycle of the resource 2026-05-01 Source A related resource from which the described resource is derived https://cursor.com/docs/models-and-pricing https://cursor.com/pricing Identifier An unambiguous reference to the resource within a given context cursor-model-optimization-7set-v1 Rights Information about rights held in and over the resource CC BY 4.0 https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ agent-design ai-workflow code-generation context-management cost-optimization cursor LLM LLM運用 mcp model-selection reasoning-control tool-routing エージェント設計 コード生成 コスト最適化 コンテキスト管理 モデル選択 推論制御