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。数多くのモデルから手動で選ぶ代わりに、Adaptive はプロンプトを分析し、最適な結果を提供するモデルへ自動的にルーティングします。
モデルピッカーで Adaptive を選択すると、Devin Desktop 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ます。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、定型的な作業にプレミアムモデルのコストをかけすぎることなく、あらゆるプロンプトに対して適切なレベルの知能を利用できます。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維持するのに役立ちます。
Adaptive を利用するには、Cascade の入力ボックスの下にあるモデルピッカーを開き、リストの最上部にある Adaptive を選択します。選択すると、以降の会話内のすべてのメッセージで Adaptive が利用されます。
Adaptive から特定のモデルにいつでも切り替えられます。
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、固定のトークン単価で利用枠が消費されます。現在、Adaptive モデルの利用枠および超過分には、導入キャンペーン料金が適用されています (2026 年 6 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 を利用しているお客様の場合、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変動します。
クレジットベースの請求を利用している Devin Desktop の Enterprise 顧客の場合、Adaptive で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。各リクエストで消費されるクレジット数は、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 がクレジットレートに基づいて選択したモデルによって決まります。つまり、より低コストなモデルほど 1 リクエストあたりのクレジット消費が少なく、Adaptive のルーティングも自然に費用効率の高い選択を優先するため、常にプレミアムモデルを選ぶ場合に比べて、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。 明確で的を絞った指示にすると、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。 会話内で複数の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を利用でき、入力トークンのコストを大幅に削減できます。Adaptive は振り分けの際にこの点も考慮します。
- Adaptive を既定として利用してください。 ほとんどのワークフローでは、Adaptive が最適な出発点です。明確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。
