概要
AIコーディングのコストを月額$10〜$30程度に抑えるための、LLMモデルの役割別使い分け、コンテキスト節約ツール、および仕様駆動開発（SDD）の実践手法を詳しく解説しています。
詳細内容
### 概要
AIコーディングの普及に伴い増大するLLM利用コストを抑制するための実践的なガイドです。筆者の経験に基づき、トークン消費を抑えながら開発効率を維持する手法を提案しています。
### 主な内容
1. **モデルの階層的利用**: 複雑なプランニングには高性能な上位モデル（GPT-5.5等）、メインの実装作業にはコストパフォーマンスに優れた中堅モデル（Kimi K2.6やGPT-5.3-Codex）、軽微な修正には極めて安価なモデル（DeepSeek V4 Flash）を使い分ける戦略を推奨しています。
2. **トークン節約ツールの活用**:
- `ccc`: セマンティックコード検索により、無駄なファイル読み込みを削減。
- `RTK`: CLI出力を最適化し、Tool Call時のコンテキスト消費を抑制。
- `Context7`: 効率的なドキュメント参照を可能にするMCPツール。
3. **仕様駆動開発 (SDD)**: `OpenSpec`や`cc-sdd`を活用し、実装前に仕様を固めることで、開発フェーズでの試行錯誤と無駄なトークン消費を最小化します。仕様をファイル管理することでセッションを切り替え、履歴の累積を防ぐ手法も有効です。