LLM推論初出 9/8 16:57
Claudeのrate limitをOllama併用でかわし、コストは自作コマンドで見えるようにした
https://zenn.dev/topics/ai/feed2026/9/8
AI要約
Claude Codeのrate limitをOllama併用で回避し、コストを自作コマンドで見えるようにした構成を解説。8観点のレビューのうち、一部をローカルLLMにオフロードするハイブリッド構成と集計仕組みについて説明。
AI要点
- Claude Codeのレビュー観点をOllama(ローカルLLM)にオフロードするハイブリッド構成を導入した。
- 8観点のうち負荷の軽い4観点をOllamaに委譲し、Claudeのトークン消費を約40%削減した。
- Gemma 4 12Bとqwen3.6:27bを比較し、コードレビューにはqwen3.6:27bを採用した。
- Ollamaサーバー停止時はClaudeへ自動フォールバックする設計とした。
- Ollama使用量を把握するため、自作コマンド`ollama-usage`でコスト集計を行っている。
なぜ重要か
ローカルLLMとのハイブリッド利用により、高価なAPI利用料を削減しつつ、レビュー品質を維持し、コストを可視化することで、AI開発ツールの持続可能で効率的な運用を実現できるため重要である。