AI コスト最適化の戦略

コストが読めない理由

• モデルごとに価格が違う
• プロンプト長と出力長がリクエストごとに変わる
• エージェントはリトライやループで増幅してしまう

コスト分解：トークン消費 + 呼び出し回数

無駄の多くは「不要な呼び出し」と「大きすぎるプロンプト」です。監視があると、どこで無駄が生まれているか特定できます。

実例（チームのやり方）

多くのチームは 2 層に分けます。1 リクエストの上限（tokens + retries）と、1 エージェントの予算（週次/日次）。これで“じわじわ漏れる”と“急に燃える”両方を止めます。

最適化戦略（段階的）

• レイヤー1：プロンプトの整え方（短く、繰り返しを減らす）
• レイヤー2：ワークフロー設計（ツール呼び出しを減らし、キャッシュを活用）
• レイヤー3：ガードレール（リトライ上限、予算、異常検知）

チェックリスト

• エージェント別の使用コストを測る
• リトライ上限とタイムアウトを導入
• 予算アラートとハードストップを先に設定