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📦 Cost Benchmark

cost-benchmark

AIモデルの性能を評価するため、実際のデータで実行

⚡ ⏱ 手作業のあれこれ 1日 → 1時間

📺 まず動画で見る(YouTube)

▶ 【Claude Code完全入門】誰でも使える/Skills活用法/経営者こそ使うべき ↗

※ jpskill.com 編集部が参考用に選んだ動画です。動画の内容と Skill の挙動は厳密には一致しないことがあります。

📜 元の英語説明(参考)

Run the corpus benchmark — booster locally, optional Gemini/Sonnet/Opus baselines — and persist a verifiable measured-vs-claimed table

🇯🇵 日本人クリエイター向け解説

一言でいうと

AIモデルの性能を評価するため、実際のデータで実行

※ jpskill.com 編集部が日本のビジネス現場向けに補足した解説です。Skill本体の挙動とは独立した参考情報です。

⚡ おすすめ: コマンド1行でインストール(60秒)

下記のコマンドをコピーしてターミナル(Mac/Linux)または PowerShell(Windows)に貼り付けてください。 ダウンロード → 解凍 → 配置まで全自動。

🍎 Mac / 🐧 Linux 
mkdir -p ~/.claude/skills && cd ~/.claude/skills && curl -L -o cost-benchmark.zip https://jpskill.com/download/2221.zip && unzip -o cost-benchmark.zip && rm cost-benchmark.zip
🪟 Windows (PowerShell) 
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/2221.zip -OutFile "$d\cost-benchmark.zip"; Expand-Archive "$d\cost-benchmark.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\cost-benchmark.zip"

完了後、Claude Code を再起動 → 普通に「動画プロンプト作って」のように話しかけるだけで自動発動します。

💾 手動でダウンロードしたい(コマンドが難しい人向け)
  1. 1. 下の青いボタンを押して cost-benchmark.zip をダウンロード
  2. 2. ZIPファイルをダブルクリックで解凍 → cost-benchmark フォルダができる
  3. 3. そのフォルダを C:\Users\あなたの名前\.claude\skills\(Win)または ~/.claude/skills/(Mac)へ移動
  4. 4. Claude Code を再起動
⬇ .zip でダウンロード(推奨) ⬇ .skill 形式(上級者用) 元のソース ↗

⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。

🎯 このSkillでできること

下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。

📦 インストール方法 (3ステップ)

  1. 1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
  2. 2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
  3. 3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの .claude/skills/ に置く
    • · macOS / Linux: ~/.claude/skills/
    • · Windows: %USERPROFILE%\.claude\skills\

Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。

詳しい使い方ガイドを見る →
最終更新
2026-05-17
取得日時
2026-05-17
同梱ファイル
1

💬 こう話しかけるだけ — サンプルプロンプト

  • › Cost Benchmark の使い方を教えて
  • › Cost Benchmark で何ができるか具体例で見せて
  • › Cost Benchmark を初めて使う人向けにステップを案内して

これをClaude Code に貼るだけで、このSkillが自動発動します。

📖 Claude が読む原文 SKILL.md(中身を展開)

この本文は AI(Claude)が読むための原文(英語または中国語)です。日本語訳は順次追加中。

Cost Benchmark

Runs scripts/bench.mjs against the structural+adversarial corpus and writes per-case + summary results to docs/benchmarks/runs/. This is the verification gate that backs every measurable claim in cost-booster-edit / cost-booster-route.

When to use

  • Before publishing a release — verify booster win rate didn't regress.
  • After expanding bench/booster-corpus.json — confirm new cases route correctly.
  • When auditing a "claimed upstream" tag — flip it to "verified" once the bench supports it.
  • On a cost question ("is Sonnet 4.6 cheaper than Opus 4.7 for these tasks?") — re-run with BENCH_ANTHROPIC=1.

Steps

  1. Run the bench from v3/ (where agent-booster resolves):

    ( cd v3 && node ../plugins/ruflo-cost-tracker/scripts/bench.mjs )                  # booster only — free, ~85 ms
( cd v3 && BENCH_LLM_BASELINE=1 node ../plugins/ruflo-cost-tracker/scripts/bench.mjs ) # + Gemini 2.0 Flash (cheap)
( cd v3 && BENCH_LLM_BASELINE=1 BENCH_ANTHROPIC=1 \
     node ../plugins/ruflo-cost-tracker/scripts/bench.mjs )                          # + Sonnet 4.6 + Opus 4.7

  2. Inspect the markdown summary printed to stdout. The gate metric is winRate (Tier 1 cases). Adversarial cases are tracked separately as escalationRate.

  3. Persisted output lands at:

    • docs/benchmarks/runs/latest.json — pointer to the most recent run
    • docs/benchmarks/runs/<ISO-timestamp>.json — historical record

  4. Read it back in subsequent skills (e.g. cost-report step 2 reads latest.json for live tier-spend numbers).

Smoke gates

  • winRate ≥ 0.80 on Tier 1 cases (smoke step 23). Lower the threshold by editing scripts/smoke.sh.
  • escalationRate is reported but ungated — adversarial cases are diagnostic.

Env overrides

Env var Default Purpose
BENCH_LLM_BASELINE unset =1 runs the OpenAI-compat baseline
BENCH_LLM_MODEL models/gemini-2.0-flash Override the OpenAI-compat model
BENCH_LLM_BASE_URL Gemini OpenAI shim Override endpoint
BENCH_ANTHROPIC unset =1 runs Anthropic baseline (Sonnet 4.6 + Opus 4.7)
BENCH_ANTHROPIC_MODELS claude-sonnet-4-6,claude-opus-4-7 Comma-separated Claude IDs
BENCH_OUT timestamped file Override output path
BENCH_QUIET=1 unset Suppress markdown summary

API keys auto-pulled from gcloud secrets (GOOGLE_AI_API_KEY, ANTHROPIC_API_KEY); override with BENCH_LLM_API_KEY / BENCH_ANTHROPIC_API_KEY.

Cross-references

ADR-0002 §"Decision 1" / §"Riskiest assumption" · cost-booster-edit/SKILL.md (verification table consumes this skill's output) · cost-report/SKILL.md step 2 (reads runs/latest.json).