# GitHub Copilot Chat コンテキストを最適化して AI クレジットの使用量を減らす

会話 Copilot Chat 続行するタイミングと新しい会話を開始するタイミングを把握することで、応答に集中し、 AI credits 使用量を減らします。

## コンテキストがまだ関連している場合に会話を続行する

次のプロンプトが以前のメッセージに依存している場合は、同じ会話を続けます。 例えば次が挙げられます。

* 既に生成 Copilot コードを調整しています。
* 複数のプロンプトで同じエラーをデバッグしています。
* 1 つの設計、テスト計画、または実装のアプローチを繰り返しています。

関連するプロンプトを一緒に保持すると、 Copilot 適切なコンテキストを維持し、繰り返しを減らすことができます。

## タスクを切り替えたときに新しい会話を開始する

次のプロンプトが別の問題に関する場合は、新しい会話を開始します。 例えば次が挙げられます。

* 1 つの機能を完了し、別の機能を開始しています。
* コーディング作業からドキュメントまたはリリース作業に移行します。
* 既存のスレッドには、適用されなくなったコンテキストが含まれています。

新たに始めると、 Copilot 新しい目標に集中できます。

## 会話の長さが AI credits の使用状況にどのように影響するかを理解する

Copilot Chatの各プロンプトは、新しいメッセージと関連するコンテキスト (会話履歴、選択したファイル、ツールの結果など) で処理されます。

スレッドが長いほど、新しいプロンプトごとにより多くのコンテキストを処理する必要があります。 処理されるコンテキストが増えると、トークンの使用量が増加し、 AI credits 使用量が増加する可能性があります。

## 詳細については、次を参照してください。

* [AI の使用を最適化して効率を最大化し、コストを削減する](/ja/enterprise-cloud@latest/copilot/tutorials/optimize-ai-usage)
* [GitHub Copilot の使用に関するベスト プラクティス](/ja/enterprise-cloud@latest/copilot/get-started/best-practices)