モデルポリシー

モデルポリシーは MoAI-ADK トークノミクスの骨格です。「すべての作業に最高モデル」 ではなく、エージェントごとに — 計画・監査のように推論が重い仕事と、ドキュメント化・Git のように 軽い仕事ごとに — 適切なモデルを宣言的に割り当てます。Claude Code サブスクリプションプランに 合わせて品質を最大化しながら、レート制限エラーを防ぎます。

MoAI-ADK v3.0 のエージェントカタログは 11 個 (MoAI カスタム 10 個 + Anthropic 内蔵 Explore) です。No-Haiku ポリシー の下で Haiku はどこにも現れません。 マルチターンのエージェンティック行はすべて Opus が担当し、Sonnet は単発・入力支配の 行に限定されます。ポリシーティアが制御するのは、各エージェントが Opus の effort ラダー上のどこに位置するかであり、どのモデルクラスを受け取るかではありません。

名前の対応: llm.yaml の profile フィールド、legacy の performance_tier エイリアス、CLI フラグ --model-policy はすべて同じく high/medium/low の 3 値を使い、1:1 でマッピングされます (別途変換なし)。デフォルト値は medium です。 旧最上位ティア名の max は既存設定が解決を続けられるよう依然として high の エイリアスとして 読み込まれ ますが、保存時は常に high が書き込まれます — マイグレーション作業は不要です。performance_tier は profile がない場合のみ 読み込まれます。ユーザー名などは user.yaml に別途保管されます。

なぜ重要ですか? ポリシーを下げることは、もはや弱いモデルクラスへの切り替えを 意味しません。長期ホライズンのエージェンティック課題では、Opus の low effort は どの effort の Sonnet よりもスコアが高く かつ 課題あたりコストが安くなります。 請求額を決めるのはトークン単価ではなく、モデルが完了までに費やすステップ数だからです。 したがって low ポリシーは推論深度を下げて Opus の 内側 で節約し、Sonnet に 手を伸ばすのは、マルチステップの完了失敗が当てはまらない単発の行だけです。

以下の 33 セルがプロファイルマトリクス (11 エージェント × 3 プロファイル) です。各セルは リゾルバが spawn 時点で注入する {model, effort} ペアです。(オーケストレーターの メインセッションは spawn されるエージェントではないため、表には含まれません。)

Explore はディスク上にエージェントファイルが無いため frontmatter で effort を 固定できません — マトリクスは呼び出し時のデフォルトとして sonnet / low を記録し、 spawn プロンプトで指定します。Agent Teams 静的階層 (静的 role profile) は v3.0 で 廃止され、並列作業は sub-agent 並列実行と動的ワークフローが 代替します。moai cg の teammate ランタイム (tmux pane) はそのまま維持されます。

Haiku 除去 (v3.0): かつての Haiku スロット (ドキュメント、MX タグ付け、Git 手続き) は、低いモデルクラスではなく低い推論深度に置き換えられました — コストは モデルの差し替えではなく effort のティア分けで削減します。

• エージェンティック行はすべて Opus: manager-spec, manager-develop, plan-auditor, sync-auditor, manager-design, builder-harness, manager-docs, e2e-tester — Opus の low がどの effort の Sonnet よりも高スコアかつ課題あたり低コストであるため、マルチターン作業はすべて Opus に留まります
• Sonnet は単発の行のみ: manager-git の機械的作業と Explore の検索は入力支配の 1 パスで完了するため、マルチステップの完了失敗が当てはまらず、Sonnet の低い入力単価が支配的要因になります。この 2 行は 3 つのプロファイル全体で固定されます
• max は 2 セルに限定: manager-develop と super-advisor、しかも high プロファイルのみ — 呼び出し頻度が最も低く、1 つの判断が不均衡に大きな下流コストを持つ行です
• xhigh はどこにも使いません: Opus 上では 49% 高いコストで high と同スコアです
• low はモデルクラスではなく effort を下げます: エージェンティック行は Opus low に移り、Sonnet にフォールバックするのは manager-docs と e2e-tester だけです

計画を作ったエージェントが監査しないように、plan-auditor と sync-auditor は manager-spec から独立した割り当てを維持します — バイアス防止はセルの値ではなく カタログの構造的性質です。

v3.0 ではエージェント単位の割り当ての上に 作業ステップ (phase) と SPEC サイズ (Tier) 軸が加わりました。internal/config/model_routing.go が Tier×Phase → {model, effort} マトリックスを宣言的に管理します:

• model: inherit / sonnet / opus / glm / fable
• effort (推論深度): low / medium / high / xhigh / max
• tier (SPEC サイズ): S / M / L
• phase (作業ステップ): plan / run / sync / mx

エージェント別の model+effort 割り当ては単一のプロファイルマトリクスが担当します。アクティブ プロファイル(profile — high/medium/low)がマトリクスの 1 列を選択し、 profile がなければ legacy performance_tier がエイリアスとして読み込まれ、それもなければ medium として解釈されます。詳細なエージェント別マッピングは プロファイルマトリクス ページを参照してください。

moai init my-project
# 対話型ウィザードでモデルポリシー選択を含む

moai update
# 対話型プロンプト:
# - Reset model policy? (y/n) — モデルポリシー再設定
# - Update GLM settings? (y/n) — GLM 環境変数設定

moai init my-project --model-policy high    # 最高品質 (2 行に max effort)
moai init my-project --model-policy medium  # バランス (デフォルト値)
moai init my-project --model-policy low     # 課題あたりコスト最小

--model-policy は high/medium/low の 3 値を受け付け、llm.yaml の performance_tier フィールドに永続化されます。旧最上位ティア名の max も入力として 受け付けられ、high のエイリアスとして扱われます。

デフォルトポリシーは medium です (llm.yaml performance_tier: "medium"、CLI --model-policy medium に該当 — 値がなければ medium として解釈)。GLM 設定は settings.local.json に隔離され、Git にコミットされません。

• CG モード — Claude + GLM ハイブリッドでコスト削減
• エージェントガイド — エージェントのカスタマイズ
• CLI リファレンス — moai init、moai update 詳細