adaptive を選択するには、セッション中に /model adaptive を実行するか、起動時に --model adaptive を指定するか、~/.config/devin/config.json (Windows では %APPDATA%\devin\config.json) でデフォルトに設定します。
{
"agent": {
"model": "adaptive"
}
}
/model を使うと、いつでもAdaptiveから特定のモデルに切り替えられます。
Adaptive は、各タスクに最適な AI モデルを自動的に選択するインテリジェントなモデルルーターです。Adaptive は、数多くのモデルから手動で選ぶ代わりに、プロンプトを解析して最も適したモデルに振り分け、最良の結果を導きます。
Adaptive を選択すると、Devin が各リクエストを評価し、適切な基盤モデルを動的に選択します。単純なタスクは高速で効率的なモデルに振り分けられ、複雑なタスクはより高性能なモデルに振り分けられます。
これにより、日常的な作業のために高価なプレミアムモデルを使いすぎることなく、あらゆるプロンプトに対して適切なレベルの性能を利用できます。Adaptive は、高価なモデルの不要な利用を避けることで、使用量の上限をより長く持たせるのに役立ちます。
Adaptive は、ほとんどのユーザーにとって最適なデフォルト設定です。
Adaptive では、各リクエストでどの基盤モデルが選択されても、トークンあたりの固定料金で利用枠が消費されます。現在、Adaptive の利用枠消費量と超過分には、導入記念のプロモーション料金が適用されています (2026 年 7 月 7 日まで) 。| トークン種別 | 100 万トークンあたりの料金 |
|---|
| 入力トークン | $0.50 |
| 出力トークン | $2.00 |
| キャッシュ読み取りトークン | $0.10 |
Cognition Platform をご利用のお客様では、Adaptive の使用量は ACU (Agent Compute Units) で計測されます。ACU消費量は、使用されたトークン数と、各リクエストでルーターが選択したモデルに応じて増減します。
クレジットベースの課金をご利用の Enterprise のお客様では、Adaptive にはトークン数に応じて変動するクレジット料金が適用されます。各リクエストでは、実際に使用されたトークン数と、そのリクエストに対して Adaptive が選択したモデルに基づいて、クレジットレートに応じたクレジットが消費されます。つまり、低コストのモデルほど 1 リクエストあたりのクレジット消費量は少なくなり、Adaptive のルーティングは自然に費用効率の高い選択を優先するため、常に高価格帯のモデルを選択する場合と比べて、クレジットプールをより長く使えます。
- プロンプトは具体的にしてください。 明確で要点を押さえた指示にすると、Adaptiveが適切なモデルに振り分けやすくなり、不要なトークン使用量も抑えられます。
- プロンプトキャッシュを活用してください。 conversation 内で複数ターンにわたって同じモデルを使い続けるとキャッシュが有効になり、入力トークンのコストを大幅に削減できます。Adaptive はルーティング時にこれも考慮します。
- デフォルトでは Adaptive を利用してください。 ほとんどのワークフローでは、Adaptive が最適な出発点です。特別な理由がある場合にのみ、特定のモデルに切り替えてください。たとえば、複雑なタスクで特定のモデルの推論能力が必要な場合です。
