AIシステムのコストが想定の何倍にも膨らんだ

AI APIのコスト爆発は、本番運用フェーズで最も多く相談される問題のひとつです。コスト最適化のテクニックを順に紹介します。

第一に「モデルの段階利用」。すべての処理に GPT-4 や Claude Opus を使うのは高コストです。簡単な分類は GPT-3.5 や Claude Haiku、複雑な推論だけ高性能モデル、と使い分けるだけで、コストを 1/10 にできることがあります。Cascading（カスケード）と呼ばれる手法です。

第二に「プロンプトキャッシング」。Anthropic Claude や OpenAI で、システムプロンプトやコンテキストをキャッシュする機能を活用します。同じ大きなコンテキストを何度も送る場合、キャッシュヒット時のコストは 1/10 になります。

第三に「コンテキストの圧縮」。長い RAG コンテキストを LLM で要約してから本処理に渡す。LLMLingua などのコンテキスト圧縮手法もあります。トークン数を 50% 削減できれば、コストも 50% 削減です。

第四に「リクエスト統合」。1ユーザーリクエストごとに API を 5回呼んでいるなら、それを 1回にできないか検討します。Function Calling や Batch API で複数の処理をまとめる。

第五に「上限設定」。ユーザー単位、組織単位、機能単位での月額上限を設ける。意図せぬ無限ループや乱用で青天井になることを防ぎます。

第六に「自社モデルへの移行」。trafficが多い特定タスクに限って、自社で fine-tuning したオープンソースモデル（Llama 3、Mistral）を運用する。GPU コストはかかりますが、API 従量課金より安くなる規模感は、月数十万トークン以上です。

第七に「不要な処理の削除」。実は本当に必要な機能か? 「念のため」入っているAI処理が、コストの大部分を占めていないか棚卸しします。