Подключил локальную Gemma к Codex, чтобы экономить лимит. На простой задаче расход вырос вдвое
У меня MacBook Pro 16 2019 года: шестиядерный Intel Core i7, 16 ГБ оперативной памяти и Radeon Pro 5300M с 4 ГБ VRAM. На нём уже стояли Ollama, gemma3:4b и gemma2:2b . Идея казалась очевидной: зачем тратить облачный Codex на разбор короткого traceback, сводку лога или commit message? Пусть Codex отдаёт такую работу локальной модели, получает готовый результат и занимается только сложными задачами. Я сделал MCP-сервер, подключил его к Codex, прогнал одинаковые задачи и посмотрел точный расход токенов. Интеграция заработала. Экономия — нет. На одной простой задаче маршрут через локальную модель использовал примерно в два раза больше облачного input, чем прямой ответ Codex. Ниже — не инструкция «как запустить нейронку за пять минут», а разбор эксперимента: что я собрал, где ошибся в первоначальной гипотезе и для каких задач маленькая локальная модель всё-таки пригодилась. Читать далее