ChatGPTの有料プランを更新せずにいれば
無料でもCodexの「Luna」を6回使える‼️
しかも、思考レベルは「Extra High」まで
設定できるし普通にお得すぎる
課金を止めてもここまで使えるの今だけでしょ
⚠️AIを学んだ結果稼げていますか⚠️
既存AIスクールはAIを使える様になる事が
目的で 稼げる様にはなりません
実践的な稼ぐに特化する為の
期間限定20大特典を限定配布中👇
s.lmes.jp/landing-qr/2009133…
Codex研究ラボ retweeted
同じ料金で、
Codexに任せられる量が倍になりました。
ChatGPTのPro(100・200・500ドル)と
Business Premiumで、
使える量の上限がすべて倍になりました。
10月29日から始まっています。
上限を気にして後回しにしていた作業を、
まとめて任せやすくなります。
今日から試す手順はこの4つです。
①後回しの作業を3つ書き出す
②一番時間のかかる作業を選ぶ
③Codexに、材料と仕上がりの形を渡す
④出てきた物は、人が確かめて使う
「毎月くり返している作業を書き出すので、
Codexに任せやすい順に並べて。
それぞれ、渡す材料と仕上がりの形も
1行で。分からない所は
『要確認』と書いて」
たとえば、月4時間かかる売上のまとめを
半分任せれば、月2時間浮きます。
1年なら24時間です。
僕は、使える量が増えたときこそ、
何を任せるかを先に決めるのが
大事だと思っています。
量が倍でも、頼む中身があいまいなら、
成果は増えません。
Codexに任せたいのはどれですか?
①月次の報告 ②顧客リストの整理
③見積もりの下書き
手順と頼み方は、画像1枚に
まとめました。
Codexを毎日使う人にとっては朗報!!
Codexのトークンを8割削減して
コスパよく使う方法が革新的すぎる
👇
「Headroom」はチェックしてほしい🔥
コード検索の結果、長いログ、大量のJSON
AIに作業を任せるほど、モデルに渡す情報も
膨らんでいく。
そこで見直したいのが
コンテキストに含まれる重複や冗長な情報。
Headroomは、こうした内容を
モデルへ送る前に整理、
圧縮するオープンソースのツール。
エラーや関連性の高い情報を
優先して残しながら
入力Tokenの削減を狙える。
開発元の公開テストでは
👇
■ コード検索(100件)
17,199 → 13,597 Token 約21%削減
■ 障害調査 55,957 → 24,340
Token 約57%削減
■ GitHub Issueの分類
整理 46,067 → 32,429 Token 約30%削減
■ コードベースの調査 58,801
→ 33,895 Token 約42%削減
※開発元が用意したテストデータでの結果。
削減率は、データの重複度や設定によって変わる。
Codex CLI向けには、 「headroom wrap codex」
という起動コマンドも用意されている。
毎日大量のログや検索結果を読ませているなら
自分の環境でどれくらい変わるか測ってみたい。
導入から効果測定までCodexに依頼するなら
このプロンプト👇
Tiboの発言、OpenAIのこれからの課金方針を
考えるとかなり深刻な問題だと思う。
👇
個人的に気になったのは、この2点。
① 無料の「臨時リセット」は減っていくのか
トークンを売る会社になった、という趣旨なら、今後は無料で利用枠を戻す施策よりも、足りない分を追加購入してもらう方向に進むのではないか。
通常の利用枠の回復とは別に、キャンペーンなどで行われてきた臨時リセットが、今後も続くのかは気になる。
② Pro 200の「突出したお得感」が薄れる
今回の調整を、Plusの利用枠を基準に整理すると、
・Pro 100:月100ドルで約10倍〈従来は約5倍〉
・Pro 200:月200ドルで約20倍〈従来の高い枠を維持〉
・Pro 500:月500ドルで約50倍〈従来は約25倍〉
以前は100ドルで5倍、200ドルで20倍。
料金は2倍なのに、利用枠は4倍だった。
だから、たくさん使う人にとってPro 200は明確に割安だった。
ところが今回の倍率で計算すると、どのProも「Plusの1倍分の利用枠あたり約10ドル」で横並びになる。
Pro 100と500の増枠によって、Pro 200だけが持っていた量的な割安さがなくなる、ということ。
さらに、APIの無料クレジットを付与する施策もある。
まず無料分で使ってもらい、足りなくなれば追加購入する。この流れを見ると、ユーザーに「AIの利用量を買う」という感覚を定着させたいのでは、とも感じる。
サブスクが、毎月一定量の処理能力を買うものに近づいているように見えるんだよね。
もちろん、今回の倍率だけで「今後は使える量が減る」とまでは言えない。
それでも、月額料金でたっぷり使えるお得な時期が、いつまでも続くとは限らないのかもしれない。
毎日使い倒している側からすると、なかなか気になる流れだな…😅
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line.me/R/app/2009133356-hKX…~
これはキツい…。
OpenAI、ChatGPTを使い続けるメリットまで
完全になくすらしいです。
購入画面の注意書きに、
「12月から、ChatGPT全体とCodexで
利用上限を共有する」
と明記されている。つまり、
普段のチャットもCodexでの開発も、
同じ利用枠を使うことに。
相談にも開発にも使いたくて課金しているのに
これからは「どっちに枠を使うか」
まで考えないといけないのか…。
共有するなら
そのぶん十分な利用量を確保してほしい。
こうなると、Geminiへの乗り換えを
考える人が増えても不思議じゃない。
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Headroomは、こうした内容を
モデルへ送る前に整理、
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開発元の公開テストでは
👇
■ コード検索(100件)
17,199 → 13,597 Token 約21%削減
■ 障害調査 55,957 → 24,340
Token 約57%削減
■ GitHub Issueの分類
整理 46,067 → 32,429 Token 約30%削減
■ コードベースの調査 58,801
→ 33,895 Token 約42%削減
※開発元が用意したテストデータでの結果。
削減率は、データの重複度や設定によって変わる。
Codex CLI向けには、 「headroom wrap codex」
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自分の環境でどれくらい変わるか測ってみたい。
導入から効果測定までCodexに依頼するなら
このプロンプト👇
このPCのCodex CLIにHeadroomを導入してください。
公式リポジトリと最新ドキュメントを確認し、最初にOS、Python、Codexのバージョン、現在の認証方式と設定を調べて、環境に適した導入方法を選んでください。
既存の設定・認証情報・会話履歴を保全してください。APIキーを表示したり、無断で変更したりしないでください。既存設定の書き換え、追加の認証・権限、課金が必要な場合は、変更内容と影響を説明して事前に確認してください。
導入後は「headroom wrap codex」で起動し、実際にHeadroom経由で動いていることを確認してください。
同じモデル・同じ入力・同じ作業条件で、Headroomの有無を比較してください。入力トークン数、削減率、処理時間、結果の正確性を確認し、実測値と推定値を区別して報告してください。効果が出なかった場合も、そのまま記載してください。
最後に、導入したバージョン、変更した設定、検証結果、日常の起動・停止方法、元の状態へ戻す手順をまとめてください。




















