AI コストガイド
AI コスト最適化ガイドとベストプラクティス
品質を犠牲にせずに LLM API 支出を削減する、実践的で実証済みの手法。
プロンプトキャッシュの要点
対象となる安定したプロンプトと参照コンテキストをプロバイダーのキャッシュ入力レートで再利用し、実際のヒット率とコスト変化を測定します。
- 安定した内容（システムプロンプト、ツール、参照）を先頭に置く。
- 可変のユーザー入力はプロンプトの末尾に置く。
- 静的な接頭辞でキャッシュを有効にし、ヒット率を測定する。
難易度によるモデルルーティング
単純なタスクは小さく安いモデルへ送り、フラッグシップモデルは本物の推論に温存して、総コストを大幅に削減します。
- 推論の前に各リクエストを複雑さで分類する。
- 分類と抽出は小さなモデルにルーティングする。
- 難しいタスクだけをフラッグシップモデルに引き上げる。
出力トークンの制御
出力は入力の数倍のコストがかかります。応答を制限・整形して、最も高価なトークンを抑えます。
- すべての呼び出しに明示的な max_tokens を設定する。
- 機械が消費する場面では簡潔または構造化された出力を要求する。
- 冗長な生成より、長いコンテキスト＋短い回答を優先する。
RAG コンテキストの効率化
検索は入力トークンを密かに膨らませます。チャンク化と再ランクを調整し、より少なく鋭い文章を送ります。
- 固定した評価セットで複数のチャンクサイズをテストする。
- 候補を再ランクし、測定した関連性しきい値を満たす文章だけを残す。
- 送信前に定型文を除去し重複を排除する。
AI エージェントの予算管理
エージェントはループのたびに増え続けるコンテキストを再送します。ステップを制限し履歴を圧縮して、実行を手頃に保ちます。
- エージェント実行ごとに厳格なステップ上限を設ける。
- 全文の記録を持ち越さず、会話履歴を要約する。
- オーケストレーションとツール選択には安いモデルを使う。
インフラのコスト衛生
トークン以外にも、再試行、埋め込み、遊休容量が積み重なります。スタック全体でコストを観測可能にします。
- 堅牢なエラー処理と検証で再試行を減らす。
- 埋め込みをバージョン管理し、増分で再埋め込みする。
- 自己ホストの GPU 容量を適正化またはオートスケールする。