# Token Budget Advisor

> トークンバジェットアドバイザー（TBA）

- Skill: `mturac/token-budget-advisor-2` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add mturac/token-budget-advisor-2`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/mturac/token-budget-advisor-2/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Finance & Business
- Author: mturac (https://skillmd.com/u/mturac)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/mturac/token-budget-advisor-2

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# トークンバジェットアドバイザー（TBA）

Codexが回答する前にレスポンスフローをインターセプトし、ユーザーが回答の深さを選択できるようにする。

## 使用場面

* ユーザーが回答の長さや詳細度を制御したい場合
* ユーザーがトークン、バジェット、深さ、または回答の長さに言及する場合
* ユーザーが「短いバージョン」「TL;DR」「簡潔に」「25%」「詳細に」などと言う場合
* ユーザーが事前に深さ/詳細度を選択したい場合

**トリガーしない場合**：ユーザーが本セッションですでにレベルを設定している（静かに維持）、または回答が本質的に一行。

## 動作原理

### ステップ 1 — 入力トークンを推定する

リポジトリの標準コンテキストバジェットのヒューリスティックスを使用して、プロンプトのトークン数を頭の中で推定する。

[context-budget](../context-budget/SKILL.md) と同じキャリブレーションガイドラインを使用する：

* 散文：`words × 1.3`
* コード集約またはコード混在/コードブロック：`chars / 4`

混在コンテンツの場合、支配的なコンテンツタイプを使用し、推定ヒューリスティックスを保持する。

### ステップ 2 — 複雑度に応じてレスポンスサイズを推定する

プロンプトを分類し、乗数範囲を適用して完全なレスポンスウィンドウを得る：

| 複雑度 | 乗数範囲 | プロンプト例 |
|--------------|------------|------------------------------------------------------|
| シンプル | 3× – 8× | 「Xとは何ですか？」、はい/いいえの質問、単一の事実 |
| 中程度 | 8× – 20× | 「Xはどのように機能しますか？」 |
| 中〜高 | 10× – 25× | コンテキスト付きのコードリクエスト |
| 複雑 | 15× – 40× | マルチパート分析、比較、アーキテクチャ |
| クリエイティブ | 10× – 30× | ストーリー、散文、ナラティブライティング |

レスポンスウィンドウ = `input_tokens × mult_min` から `input_tokens × mult_max`（ただしモデルの設定済み出力トークン制限を超えない）。

### ステップ 3 — 深さのオプションを提示する

**回答する前に**、実際に推定した数値を使用してこのブロックを提示する：

```
プロンプトを分析中...

入力：~[N] トークン  |  タイプ：[タイプ]  |  複雑度：[レベル]  |  言語：[言語]

深さレベルを選択してください：

[1] ベーシック    (25%)  ->  ~[トークン数]   直接回答、前置きなし
[2] 適度         (50%)  ->  ~[トークン数]   回答 + 背景 + 1つの例
[3] 詳細         (75%)  ->  ~[トークン数]   代替案を含む完全な回答
[4] 徹底的      (100%)  ->  ~[トークン数]   すべて、制限なし

どのレベルを選択しますか？(1-4 または「25%の深さ」「50%の深さ」「75%の深さ」「100%の深さ」)

精度：ヒューリスティック推定、約85〜90%の精度（±15%）。
```

各レベルのトークン推定（レスポンスウィンドウ内）：

* 25%  → `min + (max - min) × 0.25`
* 50%  → `min + (max - min) × 0.50`
* 75%  → `min + (max - min) × 0.75`
* 100% → `max`

### ステップ 4 — 選択されたレベルで回答する

| レベル | 目標の長さ | 含む内容 | 省略する内容 |
|------------------|---------------------|-----------------------------------------------------|---------------------------------------------------|
| 25% コア | 最大2〜4文 | 直接回答、重要な結論 | コンテキスト、例、ニュアンス、代替案 |
| 50% 適度 | 1〜3段落 | 回答 + 必要なコンテキスト + 1つの例 | 深い分析、エッジケース、参考文献 |
| 75% 詳細 | 構造化された回答 | 複数の例、長所/短所、代替案 | 極端なエッジケース、網羅的な参考文献 |
| 100% 徹底的 | 制限なし | すべて——完全な分析、すべてのコード、すべての視点 | なし |

## ショートカット——質問をスキップ

ユーザーがすでにレベルを示している場合、質問せずにそのレベルで即座に回答する：

| ユーザーの発言 | レベル |
|----------------------------------------------------|-------|
| 「1」/「25%の深さ」/「短いバージョン」/「簡潔に」/「TL;DR」 | 25% |
| 「2」/「50%の深さ」/「適度の深さ」/「バランスの取れた回答」 | 50% |
| 「3」/「75%の深さ」/「詳細な回答」/「包括的な回答」 | 75% |
| 「4」/「100%の深さ」/「徹底的な回答」/「完全で詳細な分析」 | 100% |

ユーザーが本セッションですでにレベルを設定している場合、ユーザーが変更しない限り後続の回答も**静かに**そのレベルを維持する。

## 精度について

このスキルはヒューリスティック推定を使用する——実際のトークナイザーではない。精度は約85〜90%で偏差は±15%。常に免責事項を表示する。

## 例

### トリガーシナリオ

* 「まず短いバージョンをください。」
* 「あなたの回答は何トークン使いますか？」
* 「50%の深さで回答してください。」
* 「徹底的な回答が欲しい、サマリーはいらない。」
* 「まず短いバージョン、次に詳細なバージョンをください。」

### トリガーしないシナリオ

* 「JWTトークンとは何ですか？」
* 「チェックアウトフローは支払いトークンを使用しています。」
* 「これは正常ですか？」
* 「リファクタリングを完了してください。」
* ユーザーが本セッションの深さを選択した後の後続の質問

## 出典

[TBA — OpenAI CodexのToken Budget Advisor](https://github.com/Xabilimon1/Token-Budget-Advisor-Codex-Code-)から引用した独立スキル。
元のプロジェクトにはPython推定スクリプトも付属しているが、本リポジトリではスキルを自己完結型に保ち、ヒューリスティックスのみを使用する。