VS CodeでのAIクレジット使用量の最適化
GitHub Copilotの各プランには、月々のAIクレジット付与枠が含まれています。モデルや処理されるトークン数に基づき、アクションごとに異なるレートでクレジットが消費されます。このガイドでは、Visual Studio CodeでAIクレジットを最大限に活用するための実践的な方法を解説します。
効率的なモデルを選択する
性能が高いモデルはトークンあたりのコストが高く、軽量なモデルは使用量を抑えることができます。タスクの複雑さに合わせてモデルを選択してください。
- クイック編集、定型コードの生成、単純な質問には軽量なモデルを使用します。
- 複雑なリファクタリング、設計上の決定、段階的なデバッグには推論モデルを使用します。
- 自動モデル選択を使用すれば、品質とコストのバランスが取れた効率的なモデルにVS Codeが各リクエストをルーティングします。
- カスタムエージェントを好みのモデルと共に使用して、特定のサブタスクを専門的でコスト効率の良いモデルにルーティングします。カスタムエージェントをサブエージェントとして呼び出すと、チャットセッションのモデルではなく、そのエージェントに設定されたモデルが使用されます。
チャット内のモデルピッカーでは、ホバーメニューでコストの詳細（トークンタイプごとのコストや、低・中・高といった一般的なコストティア）を確認できます。この情報を活用して、情報に基づいた選択を行いましょう。
詳細については、「言語モデルの選択と構成」および「モデル選択のベストプラクティス」を参照してください。
実装前に計画を立てる
いきなりコード生成を開始すると、アプローチが間違っていた場合に作業が無駄になる可能性があります。また、プロセス全体を通じて高い推論能力を持つモデルが必要となり、より多くのクレジットを消費することになります。そうではなく、計画フェーズと実装フェーズを分離してください。これにより、計画には推論モデルを使用し、計画が固まったら実装にはより高速で効率的なモデルに切り替えることができます。
- プランニングエージェントを使用してタスクを調査し、構造化された実装計画を作成します。
- エージェントがコードを書く前に、計画を確認・修正します。
- 承認された計画を実装エージェントに渡し、より高速なモデルを使って計画を実行します。
このワークフローにより、コード生成を開始する前にエージェントが要件を確実に理解できるため、やり取りや手戻りを減らすことができます。
詳細については、「計画を立ててから実装する」を参照してください。
「思考の深さ」のデフォルト設定を使用する
「思考の深さ（Thinking effort）」は、各リクエストに対してモデルがどれだけ推論を行うかを制御します。高いレベルに設定すると、思考トークンが多く生成され、レイテンシとクレジット消費の両方が増加します。VS Codeでは評価に基づいてデフォルトの努力レベルが設定されており、リクエストの複雑さに応じてモデルが動的に思考量を判断する適応型推論が有効になっています。
ほとんどのタスクでは、デフォルト設定で十分です。思考の深さを上げるのは、設計計画や多段階のデバッグなど、真に複雑な問題の場合だけにしてください。
詳細については、「思考の深さを設定する」を参照してください。
新しいタスクには新しいチャットを開始する
会話が長くなると、過去のメッセージ、ツールの出力、ファイルの内容などがコンテキストとして蓄積されます。同じセッションで無関係なタスクに切り替えると、モデルはその無関係な履歴すべてを処理するため、成果を改善することなくトークンが消費されます。
トピックを変えるときは、新しいチャットセッション（⌘N (Windows, Linux Ctrl+N)）を開始してください。これにより、モデルに現在のタスクに集中したクリーンなコンテキストウィンドウを与えることができます。
フォークを活用する
代替アプローチを試したい場合や、別の質問をしたい場合は、最初からプロンプトを入力し直すのではなく、会話をフォークしてください。フォークすると、既存の会話履歴を引き継ぐ新しいセッションが作成されるため、コンテキストを再構築する必要はありません。
- チャット入力欄に
/forkと入力すると、現在のメッセージまでの全セッションをフォークできます。 - 過去のメッセージにホバーして「会話をフォーク」を選択すると、特定のチェックポイントからフォークできます。
不要なツールやMCPサーバーを無効にする
すべてのツール呼び出しは、コンテキストウィンドウのスペースを消費する出力を生成し、クレジット消費の原因となります。現在のタスクに不要なツールは無効にして、不要な呼び出しを防いでください。
- チャット入力フィールドの「ツールを構成」ボタンを使用して、現在のリクエストに対して個別のツールやMCPサーバー全体を有効/無効にできます。
- カスタムエージェントでは、
toolsプロパティを通じて、エージェントが必要とするツールのみを指定してください。これにより、ワークフローに関係のないツールをエージェントが呼び出すことを防げます。
詳細については、「利用可能なツールの制御」を参照してください。
Copilotのコンテキストからファイルを除外する
大規模な生成ファイル、ビルド出力、あるいは無関係なディレクトリがAIのコンテキストに含まれると、価値がないままトークン使用量が増加してしまいます。これらのファイルを除外して、不要なコンテキストを削減しましょう。
.gitignoreファイルを使用して、ワークスペースインデックスからファイルを除外してください。ワークスペースインデックスは.gitignoreのルールを尊重します。- files.exclude 設定を使用して、ファイルをVS Codeから完全に隠すと、それらのファイルはインデックスからも除外されます。
詳細については、「ワークスペースコンテキスト」を参照してください。
コンパクション（要約）でコンテキストを管理する
会話が長くなった場合は、/compactを使用して会話の古い部分を要約し、コンテキストウィンドウのスペースを回収してください。オプションとして、/compact API設計の決定事項に焦点を当てるのように、要約をガイドするための指示を追加することもできます。
詳細については、「コンテキストコンパクション」を参照してください。
使用量を監視する
現在のCopilotの使用量は、VS CodeのステータスバーからアクセスできるCopilotステータスダッシュボードで確認できます。このダッシュボードには、月間利用枠のうち、AIクレジット（およびCopilot Freeプランの場合はインライン候補）を何パーセント使用したかが表示されます。
使用量と資格の監視に関する詳細については、GitHub Copilotのドキュメントを参照してください。
任意のチャットセッションで/chronicle:cost-tipsコマンドを実行して、最近のアクティビティに基づいたAIクレジット使用量を最適化するためのパーソナライズされた推奨事項を取得することもできます。「セッションインサイトとchronicleコマンド」について詳しく学びましょう。
トークン使用量とキャッシュを検査する
エージェントデバッグログを使用して、セッション内で何がクレジットを消費しているかを把握しましょう。
- Summary（概要）ビューには、セッションの合計トークン使用量（ツール呼び出しの合計数や全体的な所要時間を含む）が表示されます。
- Cache Explorer（キャッシュエクスプローラー）ビューには、プロンプトキャッシュのヒット率と、再利用された入力トークン数が表示されます。プロンプトキャッシュにより、モデルプロバイダーは以前のリクエストと一致するプレフィックスを再利用でき、レイテンシとトークンコストを削減できます。
これらのログを確認することで、期待以上にトークンを消費しているセッションやワークフローを特定し、アプローチを調整することができます。