並列エージェントが同じタスクを二度実行して請求が膨らんでいたとき — 重複を計測して止める運用メモ
並列エージェントの請求が想定の約1.9倍に膨らんでいたのは、複数のワーカーが同じタスクを二重に実行していたからでした。重複を計測し、冪等キーで先取り予約し、コストをタスク単位に帰属させるまでの運用記録です。
dynamic sub-agents が枝分かれしすぎる前に — 深さ予算とファンアウト上限の設計
Antigravity 2.0 の dynamic sub-agents は実行中に自分でサブエージェントを生やせます。便利ですが、深さとファンアウトを制御しないとトークン予算を一晩で溶かします。3つのガードの実装を具体コードで示します。
どのエージェントがいくら使ったかを会計する — タスク別コスト帰属の設計
月末の請求は1つの数字でも、Gemini 3.5 Flash で複数エージェントを走らせていると、どのタスクが費用を食ったかが見えません。予算で止めるガードとは別に、使用量をタスク別・サイト別の原価へ帰属させる会計設計を、個人運用の実装と数値で共有します。
オンデバイス推論はどこまで無料で粘れるか — Foundation Models と Gemini の分かれ目を測る
WWDC 2026 で Apple Foundation Models の無償枠が広がり、端末内推論を選びやすくなりました。ただ「無料だから全部オンデバイス」とすると品質が足りない場面に当たります。端末内で粘る範囲とクラウドの Gemini に渡す範囲を、推測ではなく計測で決める手順をまとめました。
Gemini 3.5 Flash がデフォルトになった後、Flash と Pro をタスク単位で振り分ける
Antigravity の既定 Flash が Gemini 3.5 Flash に切り替わった今、すべてを Flash に任せるのも、不安だからと Pro に寄せるのも、どちらも無駄が出ます。タスクの性質ごとに Flash と Pro を振り分ける判定表と、エージェント設定に落とすルーティング実装をまとめました。
Google AI Pro と Ultra の損益分岐を実測する — 並列エージェント運用14日間のクォータ消費データから
AI Ultra（月額$100・Pro比5倍上限）は本当に回収できるのか。エージェント実行ログから日次クォータ消費を集計する計測スクリプトと14日間の実測データをもとに、待ち時間を金額換算して損益分岐を判定する手順をまとめました。
並行エージェントのトークンコストを予算で抑える — 暴走を止めるバジェットガードの設計
複数のエージェントを並行で走らせると、トークン費は気づかないうちに膨らみます。トークンを減らす最適化ではなく、予算で消費を遮断するガバナンス層を Antigravity の並列エージェントに組み込む設計と実装を、6サイト自律運営の実数値とともに共有します。
Antigravity エージェントの月額コストが読めなくなる前に — 個人開発者のための試算と削減プレイブック
気付くと月額が桁違いに膨らんでいる、というのがエージェント運用で最初に踏む大きな罠です。個人開発者として実際に試算と削減を繰り返してきた経験から、コストが暴れ出す前にやっておきたい設計と、月次の見直しサイクルを具体的な数字とコードで共有します。
Antigravity の Retry を本番品質で設計する — 冪等性・バックオフ・コスト上限・失敗トリアージ
Antigravity エージェントの Retry を趣味レベルから本番品質に引き上げるための設計図。冪等性、指数バックオフ、コスト上限、失敗トリアージ、チェックポイント連動、チームでのポリシー運用まで、実装コードを添えて全工程を解説します。