1
タスクを計測する
成功したユーザー成果ごとの総コストを追跡します。
ユニットエコノミクス
AI API コスト最適化
モデル選択、プロンプトキャッシュ、コンテキスト制御、ワークロードルーティング、タスク単位コストの計測によってトークン支出を削減します。
品質や信頼性のトレードオフを隠さずに、コストを下げます。
構造化された学習パス
開発の順序で学ぶ。
判断から始め、実装へ進み、本番チェックで締めくくる。
2
ティアを選ぶ
品質が成果を左右する箇所でのみプレミアムモデルを使います。
3
コンテキストを制御する
検索対象を絞り込み、安定したプロンプトの先頭部分をキャッシュします。
4
予算を強制する
実行前にリクエスト単位およびワークフロー単位の上限を設定します。
主要ガイド
記事を孤立させず、テーマの権威を築く。
Pricing01
トークン価格の仕組み
入力、出力、キャッシュ、ツール料金を解説します。
ガイドを開くSelection02
ワークロード別のモデル選定
モデル能力をビジネス価値と失敗コストに合わせます。
ガイドを開くCaching03
プロンプトキャッシュガイド
安定したプレフィックスで繰り返し発生するコンテキストコストを削減します。
ガイドを開くOptimization04
LLM のコンテキストコストを削減する
検索結果、会話履歴、ドキュメント入力を制御します。
ガイドを開くCost lab05
AI エージェント実行の予算管理
複数ステップのツールコストとトークンコストを起動前に見積もります。
ガイドを開く ユースケース
サポート自動化コストを削減する
単純な分類は軽量モデルに振り分け、上位判断が必要なケースにはプレミアム推論を使います。
解決済みチケットあたりのコストを計測する
ポリシーと製品コンテキストをキャッシュする
タスクの複雑さでルーティングする
修正率を監視する
ハブの最新情報
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ガイド
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AEO対応の回答
よくある質問
LLM のコスト指標として最適なのは何ですか?
成功したタスクあたりのコストは、再試行、出力長、品質失敗を含むため、100万トークンあたりの価格よりも有用です。
より安いモデルを使えば必ずコストは下がりますか?
いいえ。安価なモデルでも、再試行が増えたり、プロンプトが長くなったり、人手修正が必要になったりすると、総コストは上がることがあります。