Macで作業。スマートフォンで続ける。
CodexやPiにMacのファイルを扱わせ、NanthAIで会話を追えます。スマートフォンやブラウザから回答を確認し、修正を頼み、クラウドモデルにも意見を求められます。
クラウドで始め、必要なときにMacを使う。
OpenRouter
文章作成、調査、レビューにクラウドモデルをNanthAIで選べます。スマートフォンやブラウザから始めましょう。
Codex
お使いのCodexアカウントでMacのコードやファイルを扱えます。NanthAIから作業を送り、外出先でも進行を確認できます。
Pi
Piは設定済みのプロバイダーやサブスクリプション、OpenRouter、Ollama経由のローカルモデルを利用できます。その作業も、ほかのPersonasと同じ会話にまとめられます。
次のモデルに、ここまでの経緯を。
公開した回答、ファイル、役立つメモリーを会話にまとめます。クラウドPersonaにローカル結果のレビューを頼んだり、別のローカルPersonaで続けたりできます。各参加者の内部作業履歴は個別に保持されます。
作業を自分でコントロール。
ランタイムの質問や権限リクエストにNanthAIから回答できます。必要ならタスクを停止し、報告されたモデル使用量を作業と一緒に確認できます。
次の作業を予定どおりに開始。
定期的な要約や連続するタスクを予約できます。ランタイムを選び、完了した結果をNanthAIで確認します。ローカル実行中はMacをオンラインに保ってください。
Macを接続して、スマートフォンから続ける。
Macアプリを入れる
NanthAI Runtimeをインストールし、Codex、Pi、または両方を選びます。
アカウントを接続
Macを一度NanthAIに接続すれば、会話から作業を送れます。
最初の作業を送る
ローカルのPersonaを選んで依頼し、スマートフォンで回答を確認しましょう。
スマートフォンからの作業には、Macの電源と接続が必要です。クラウドモデルはインターネットを使います。PiはOllamaでインストール済みのモデルも利用できます。使えるツールは実行環境とモデルによって異なります。
AIに必要な文脈を届ける。
NanthAIは関連する会話履歴とメモリを各ターンに届けます。テストでは一部のPiシナリオで入力トークンが最大64%、モデルの推定コストが29%減少しました。
最大64%
Pi単体 · 100%
PiとNanthAI · 36%
最大29%
Pi単体 · 100%
PiとNanthAI · 71%
PiとGPT-6.1 Solの低推論設定でPi単体と比較した結果です。文脈の多い続きの作業での数値で、全作業の平均ではありません。結果は作業とモデルによって変わります。コストはAPI換算の推定値で、サブスクリプション料金の削減を示しません。