model-hierarchy

model-hierarchy skill の概要

model-hierarchy ができること

model-hierarchy skill は、作業内容に応じて最も安いモデルへ処理を振り分けるための skill です。品質を落とさずにコスト管理を強化したい場面向けに作られています。ファイル読み取り、ステータス確認、整形、簡単な参照検索のような作業にプレミアム級のトークンを消費しているなら、この skill は勘に頼るのではなく、実用的な model-hierarchy ガイドを与えてくれます。

どんな人が導入すべきか

サブエージェントを起動するワークフロー、モデル切り替えが多い運用、小さなタスクが大量に発生して課金が積み上がる環境なら、model-hierarchy を導入する価値があります。特に、Workflow Automation、Claude Code 風の構成、そして誤ったモデル選択が静かにコストを押し上げるあらゆる環境で効果的です。すでにコード側で厳密なルーティングロジックを持っている場合や、モデルをほとんど切り替えない場合は、優先度はやや下がります。

何が違うのか

この skill は単に「安いモデルを使う」だけではありません。ルールはシンプルで、定型作業は低位モデル、中程度の作業は中位モデル、本当に難しい問題だけがプレミアムな推論を必要とする、という判断基準を埋め込んでいます。つまり model-hierarchy は、再利用できる分類習慣とサブエージェント作業の明確なデフォルトを与えてくれるため、一般的なプロンプトよりも実行可能性が高いのです。

model-hierarchy skill の使い方

model-hierarchy を導入する

このリポジトリは、エージェントの skill ディレクトリやプロンプトコンテキストにコピーして使う前提で作られています。OpenClaw では、README に SKILL.md を skills パスへコピーして gateway を再起動する手順が示されています。Claude Code / Codex 系のシステムでは、ルーティングルールを CLAUDE.md やプロジェクト指示に貼り付けるのが実用的です。model-hierarchy install を検討しているなら、skills をファイルから読むのか、グローバル指示から読むのか、あるいは repo ローカル設定から読むのかを先に確認してください。

最初に適切な入力を与える

model-hierarchy usage をうまく使うには、少なくとも 3 つを伝えると効果的です。タスクの種類、期待する出力、そしてそれが大きなワークフローの一部かどうかです。弱い入力は「この repo を手伝って」です。より良い入力は「これを routine か moderate か分類し、その上で config.json を安全に読める最も安いモデルを選び、結果を要約し、分類を誤った場合のリスクも報告してください」です。そこまで書けば、skill は十分な文脈を得て正しくルーティングできます。

先に読むべきファイル

まず SKILL.md でルーティングルールを確認し、次に README.md で導入パターンを見ます。さらに、プラットフォーム別の使い方を知りたいなら examples/claude-code.md や examples/openclaw.md を確認してください。境界条件を理解したい場合は、tests/scenarios.json が役立ちます。routine と moderate の判定基準が見えるためです。リポジトリ全体を読み込まなくても、model-hierarchy skill を素早く理解する近道になります。

ワークフローの中で使う

実践的な model-hierarchy ワークフローは、まずタスクを分類し、routine / moderate / complex のどれかを判断し、そのうえで実行前に最も安い許容モデルを選ぶ、という流れです。サブエージェントでは、深い推論や vision が必要でない限り、基本は安いモデルを使います。画像入力、図表の読み取り、その他の非テキスト作業が含まれる場合は、その点を明示してください。テキスト専用モデルを使ってはいけないからです。この境界は、トークン単価よりも重要です。

model-hierarchy skill の FAQ

model-hierarchy は OpenClaw 専用ですか？

いいえ。OpenClaw は対応する統合パターンのひとつにすぎません。この skill は、Claude Code、Codex、その他 instructions でモデル選択ポリシーを定義できるエージェントスタックにも有効です。システムがモデル選択方針に従えるなら、model-hierarchy はたいてい適用できます。

通常のプロンプトと何が違うのですか？

通常のプロンプトは、1 回限りの動作を求めるものです。model-hierarchy skill は、毎回のタスク実行前にエージェントが使える再利用可能なルーティングルールを与えます。そのため、繰り返し作業、バックグラウンドエージェント、そしてモデル選択自体が仕事の一部になるコスト重視のワークフローに向いています。

初心者でも使いやすいですか？

はい、routine / moderate / complex の違いを見分けられるなら使いやすいです。この skill は完全なポリシーエンジンよりシンプルですが、タスク難易度については正直に見積もる必要があります。難しいデバッグや vision 作業を routine と誤判定すると、モデルが失敗して再実行が必要になり、節約できたはずのコストはすぐ消えます。

使わないほうがよいのはどんな時ですか？

model-hierarchy を、すべてを一律に格下げする戦略として使わないでください。深いデバッグ、アーキテクチャ判断、セキュリティレビュー、マルチモーダル入力が必要な作業では、最安モデルはたいてい不適切です。組織内ですでに強いガードレール付きでモデル選択をコード管理している場合も、適合性は高くありません。

model-hierarchy skill の改善方法

タスクラベルをより明確にする

model-hierarchy の結果を最も早く改善する方法は、最初にタスク分類をはっきり書くことです。良い入力は、「routine file lookup」「moderate code draft」「complex debugging with prior failure」のように、動作と想定難易度の両方を示します。そうすると推測が減り、エージェントが最初から適切な tier を当てやすくなります。

ルーティングに影響する制約を明記する

コンテキストサイズ、マルチモーダル入力、失敗許容度を明記すると、モデル選択は変わります。たとえば「これは 200 行のログからの text-only summarization です」とか「screenshot analysis が必要なので text-only models は避けてください」と書くとよいでしょう。これらの詳細は、skill が最適化で見落としてはいけない不適合ケースを明らかにするからです。

最初の結果を見て反復する

最初の出力が過剰設計に見えるなら、タスクを再分類させ、なぜその tier を選んだのか説明させてください。逆に弱すぎると感じたら、上位モデルへの切り替えを求め、不足していたシグナル、たとえば cross-file reasoning、曖昧さ、過去の失敗などを特定します。model-hierarchy guide は、一発判定ではなくルーティング確認として使うと最も効果的です。

よくある失敗パターンに注意する

最大の失敗は、一見単純に見えるタスクを routine と扱ってしまい、実際には依存関係、エッジケース、vision 要件を隠していることです。もう 1 つは、skill をワークフローへコピーしたのに、ポリシーの場所やオーバーライド条件をエージェントに伝えていないケースです。model-hierarchy for Workflow Automation を改善したいなら、ルーティングルールをタスクの発生源に近い場所へ置き、エスカレーション経路を明示してください。