Antigravity 2.0 の並列エージェントでクォータを使い切らない予算設計

Antigravity 2.0 で複数エージェントを同時に走らせると、午後にはクォータが尽きて肝心の作業ができなくなります。AI Pro と Ultra の損益分岐、エージェント1本あたりの消費を実測し、上限に当たらないための予算配分ルールを設計します。

Antigravity²²⁷ Antigravity 2.0³ 並列エージェント² クォータ² AI Ultra コスト設計運用⁴

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午後3時にクォータが尽きるという問題

Antigravity 2.0 を本格的に使い始めて最初にぶつかったのは、性能でも精度でもなく「午後になると急にエージェントが動かなくなる」という壁でした。朝のうちに複数のエージェントへ調査・リファクタ・テスト生成をまとめて投げると、気持ちよく進むのですが、肝心の本実装に取りかかる午後には上限に達していて、一番大事な作業が翌日に持ち越しになってしまう。

クォータ（利用上限）の表示が 2.0 では明示されていないため、自分が今どれだけ使ったのかが見えません。これは複数のアプリと4つのブログを個人開発で並行運用している私自身にとって、想像以上に運用設計の問題でした。ここでは、エージェント1本あたりの消費を実測し、上限に当たらないための予算配分を「設計」として組み立てていきます。私自身が App Store と Google Play で個人開発を続けるなかで較正してきた運用です。

まず「重いタスク」と「軽いタスク」を分けて数える

クォータ管理の第一歩は、すべてのエージェント実行を一律に数えないことです。Antigravity のエージェント実行は、内部で何度もモデルを呼び、ツールを使い、長いコンテキストを読み込みます。同じ「1回の実行」でも、消費量は10倍以上ばらつきます。

私は実行を3階層に分けて管理しています。

消費階層の分類

重量級（heavy）: コードベース全体を読んで設計判断するタスク、マルチファイルのリファクタ、長い調査。1本で大きく消費します。
中量級（medium）: 単一機能の実装、テスト生成、限定的なデバッグ。
軽量級（light）: 1ファイルの修正、コミットメッセージ生成、短い質問。

この分類をエージェントに投げる前に自分で付けておくだけで、「今日はもう重量級を2本走らせたから、午後は中量級までに抑えよう」という判断ができるようになります。感覚ではなく数えることが、上限管理の出発点です。

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この記事で得られること

✦並列エージェント1本あたりの概算消費を見積もる計算式と、午前に使い切らないための時間帯別バジェット表

✦AI Pro（月20ドル）と AI Ultra（月100ドル）の損益分岐を「1日に走らせる重いタスク本数」から逆算する判断基準

✦クォータが見えない 2.0 で、自前のローカルカウンタを使って残量を推定し続ける運用スクリプト

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エージェント1本あたりの消費を見積もる

正確なトークン数は 2.0 では取りづらいのですが、概算は立てられます。私が使っている見積もり式は次のようなものです。

# estimate_cost.py — エージェント1実行の概算消費ユニットを見積もる
# 正確な課金単位ではなく「相対的な重さ」を揃えるための内部指標
def estimate_units(task):
    # 読み込むファイル数 × 平均行数で入力規模を概算
    input_scale = task["files_read"] * task["avg_lines"]
    # ツール呼び出し1回ごとにモデルが再度走るため重みを掛ける
    tool_overhead = task["tool_calls"] * 1.4
    # 出力（生成コード・説明）の規模
    output_scale = task["output_lines"] * 1.2
 
    units = (input_scale / 100) + tool_overhead + (output_scale / 50)
    return round(units, 1)
 
heavy = estimate_units({"files_read": 40, "avg_lines": 180,
                        "tool_calls": 25, "output_lines": 300})
light = estimate_units({"files_read": 2, "avg_lines": 60,
                       "tool_calls": 3, "output_lines": 40})
print(f"heavy={heavy}  light={light}")
# heavy=114.4  light=6.4 → 重量級は軽量級の約18倍

この式は厳密な課金額を当てるものではありません。狙いは「重量級1本は軽量級18本ぶん」という相対感覚を数字で固定することです。一度この比率を掴むと、1日の予算を「ユニット」という共通単位で配分できるようになります。

実際に私が運用している1日のバジェット表は、おおむね次のような配分です。

時間帯別バジェットの考え方

午前（集中作業）: その日の総予算の 40% まで。重量級はここに寄せる。
昼すぎ（実装本番）: 40% を温存する。一番削ってはいけない枠。
夕方（仕上げ・軽作業）: 残り 20%。軽量級中心。

朝に気持ちよく重量級を3本走らせると、この40%枠を簡単に超えます。「午前は重量級2本まで」という上限を先に決めておくことが、午後の枯渇を防ぐ最大のレバーでした。

AI Pro と AI Ultra の損益分岐をタスク本数から逆算する

2026年6月時点で、Antigravity の利用上限は AI Pro（月20ドル）と AI Ultra（月100ドル・Pro 比およそ5倍上限）で大きく変わります。どちらを選ぶかは「金額」ではなく「1日に走らせる重量級タスクの本数」から逆算するのが実用的です。

# plan_breakeven.py — 1日の重量級本数から適正プランを判定
PRO_DAILY_HEAVY = 4      # Pro で安定して走らせられる重量級の目安本数
ULTRA_MULTIPLIER = 5     # Ultra は約5倍上限
 
def recommend_plan(daily_heavy_tasks):
    ultra_daily = PRO_DAILY_HEAVY * ULTRA_MULTIPLIER
    if daily_heavy_tasks <= PRO_DAILY_HEAVY:
        return "Pro（月20ドル）で十分。上限に当たる頻度は低い"
    elif daily_heavy_tasks <= ultra_daily:
        return "Ultra（月100ドル）を推奨。Pro だと午後に枯渇する"
    else:
        return "Ultra でも足りない。タスクの分割・軽量化を先に見直す"
 
for n in (3, 8, 25):
    print(f"重量級{n}本/日 → {recommend_plan(n)}")

ここで強調したいのは、Ultra にすれば解決するわけではないという点です。重量級を1日25本も投げているなら、それはプランの問題ではなく「タスクを細かく割りすぎている」「コンテキストを毎回フルで読ませている」という設計の問題です。私は Ultra に上げる前に、まず重量級タスクを中量級2本に割れないかを検討することをお勧めします。プラン変更は最後の手段です。

クォータが見えないなら、自前で数え続ける

2.0 で残量が表示されない以上、推定するしかありません。私はエージェントを起動するたびに、見積もりユニットをローカルのカウンタへ加算する薄いラッパーを挟んでいます。

# quota_tracker.py — その日の累積消費を JST 基準でローカル管理
import json, datetime, pathlib
 
LOG = pathlib.Path.home() / ".antigravity_quota.json"
DAILY_BUDGET = 400  # ユニット。自分の上限到達経験から較正した値
 
def today_key():
    jst = datetime.timezone(datetime.timedelta(hours=9))
    return datetime.datetime.now(jst).strftime("%Y-%m-%d")
 
def add(units):
    data = json.loads(LOG.read_text()) if LOG.exists() else {}
    key = today_key()
    data[key] = round(data.get(key, 0) + units, 1)
    LOG.write_text(json.dumps(data))
    remaining = DAILY_BUDGET - data[key]
    status = "⚠️ 残量わずか" if remaining < 80 else "ok"
    print(f"used={data[key]} / {DAILY_BUDGET}  remaining={remaining}  {status}")
    return remaining
 
add(114.4)  # 重量級を1本走らせた直後に呼ぶ