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マルチモデル（Codex/GPT-5.4/Gemini）ルーティング、RAG+LLM統合、コスト最適化、フォールバック設計を担う。
就活Pass のマルチモデル LLM 基盤の設計・最適化の専門スキル。
backend/app/utils/llm.py — LLM呼び出し基盤、モデル解決（_resolve_model_target）、コスト計算（_DEFAULT_LLM_PRICE_CATALOG）、プロバイダー別API呼び出しbackend/app/config.py — モデル名環境変数（GPT_MODEL, GPT_MINI_MODEL, CLAUDE_SONNET_MODEL 等）backend/app/prompts/es_templates.py — _model_provider_family(), resolve_length_control_profile(), _MODEL_FAMILY_DEFAULTSbackend/app/routers/es_review.py — ES添削の3回リトライ+length_fix+degradedフォールバック_resolve_model_target() と resolve_feature_model_metadata() でモデル解決パスを確認する。_DEFAULT_LLM_PRICE_CATALOG と estimate_llm_usage_cost_usd() で見積る。anthropic_claude, openai_gpt5, openai_gpt5_mini, google_gemini, + generic フォールバック_model_provider_family() は文字列マッチで分類。新モデル追加時はここを更新する。npx skills add saoki0913/career_compass --skill llm-architectHow clear and easy to understand the SKILL.md instructions are, rated from 1 to 5.
Clear and well structured, with only minor parts that might need a second read.
How directly an agent can act on the SKILL.md instructions, rated from 1 to 5.
Mostly actionable with clear steps; only a few small gaps remain.