提案された最適化戦略は、上位レベルのアーキテクチャ計画にはChatGPTを、コード実装にはDeepSeek 4.1 Flashを組み合わせて使用し、プロプライエタリなモデルでのエンドツーエンドのコーディング実行に伴う高コストを軽減します。

このアプローチは、スーパーバイザーモデルからの権限を契約委任へ移行し、GPTがモジュール境界とインターフェースを定義する一方で、DeepSeekが実装と自己監査を担当します。5つのステップからなるフレームワークにより、モデルはマイクロプロジェクトテストと双方向フィードバックを通じて通信プロトコルを自律的に調整できます。

このハイブリッドパイプラインは、高価な行単位のエラー修正ループを回避することで、厳格な予算内でパフォーマンスの低下を防ぎ、高密度のエンジニアリング出力を維持します。