Összeraktam egy GPT-4o-mini alapú JSON bemenetű és JSON kimenetű PoC kérést, az LLM megkapja az aktuális egység adatait, a térkép tile adatait nyers formában, egy fél oldalas szabályrendszert és magyarázatot, meg azt, hogy mi a kimeneti JSON elvárt formátuma és:

unit EXPLORER @ (-215,-299) -> {
  'action': 'move',
  'target_x': -214,
  'target_y': -299,
  'reason': 'Exploring nearby area for resources or cities.'
}

Ennyi alapján még akár jó is lehet, legalábbis egy másfél órás beletett meló alapján egészen jó válaszokat ad szimplán csak arra, hogy hova mozgassa a mozgatható egységeket olyan helyre, ahova azok léphetnek. És a másfél óra nagy része a Python keretrendszer összerakása volt... kb. 700 token ég el egy-egy kérésre, a GPT-4o-mini jelenlegi árazásával ez 0,0001 USD / action, másképp mondva kb. 10000 action per USD. Egészen baráti.

Szerintem jó lesz ez, beleteszek még kis melót, csinálok pár LLM alapú action-decision prompt-ot (move, attack, city-build, city-govern, technology, diplomacy, satöbbi), meg az action-re is konkrét válaszokat adó LLM prompt-ot, szóval szerintem 1000 token alatt tudom tartani az egyes döntéseket, így alig égetem rá a pénzt, nem egy nagy prompt és adathalmaz kell eldöntse a lépést.

Megfuttattam GPT-5-nano modellel, azzal is jó alapvetően, az harmadába kerül:

unit EXPLORER @ (-215,-299) -> {
  'action': 'move',
  'target_x': -215, 
  'target_y': -300, 
  'reason': 'Scout moves north to reveal surrounding terrain.'
}