Claude APIのweb検索で消費済み結果をresponse_inclusionで応答から外す

自作の Claude ベースのエージェントツール（タスク分割・自動レビュー方式）で実装フェーズの請求が想定外に膨張した事例。出力は全コストの 21% に過ぎず、92.1M トークンのコンテキスト読み直しが 51% を占めた。原因は `claude -p` の毎回起動による cold start の cache_write（×1.25 倍課金）で、チャット利用時の「warm session 再利用」と異なり、タスクごとに固定コンテキストを×1.25 で焼き直していた。

著者は Microsoft Copilot で複数アクションの会議予約に失敗したが、同じタスクを Claude Opus で試すと成功した経験から、Microsoft が低リテラシーユーザー向けに意図的に制限を強めていると分析。AI リテラシーの差によって同じ LLM でも計画（プランニング）が変わることを実例で示し、ユーザー教育と資格制度によるアドバンスドモード構想を提案している。

論文「Don't Retrieve, Navigate」に基づく Corpus2Skill は、RAG の検索ベース手法を階層的ツリーナビゲーションに置き換える。コンパイル段階で埋め込みを使用してコーパスを可視化し、サーブ時はツリー探索とバックトラックで文書を特定することで、検索漏れと視界の狭さを解決し、プロンプトキャッシュとの相性により実測で 48% のコスト削減を実現する。

OpenAI の GPT-5.6（Sol・Terra・Luna）3モデルについて、Codex での使用視点からモデル選択・クレジット消費・推論レベル設定を整理。Sol は高精度向け（入出力 $5/$30）、Terra はバランス型（$2.50/$15）、Luna はコスト重視（$1/$6）で、タスク複雑度に応じた使い分けが推奨される。