AIコスト最適化

AIコスト最適化（AI Cost Optimization）とは、LLM APIの利用コストを最小化しながらサービス品質を維持するための戦略と実装手法の総称です。生成AIサービスのスケールアップに伴いAPI費用が急増するケースが多く、本番運用において収益性を確保するための重要な設計要素となっています。

主要なコスト削減手法として、(1)モデルの使い分け（Model Routing）：複雑なタスクには高性能モデル、単純なタスクには安価な小型モデルを使い分けるルーティング戦略、(2)プロンプトキャッシング：繰り返し使うシステムプロンプトをキャッシュしてAnthropicは最大90%、OpenAIは最大50%のコスト削減、(3)プロンプト圧縮：LLMLinguaなどで入力トークンを削減、(4)バッチ処理（Batch API）：リアルタイム不要のタスクをバッチジョブとして処理しOpenAIは50%オフ、(5)量子化モデルの活用：INT4/INT8量子化モデルでコスト・レイテンシを低減があります。

コスト計算の基本として、APIコストは「(入力トークン数×入力単価)＋(出力トークン数×出力単価)」で計算されます。出力単価が入力より高いため、詳細な出力を要するタスクのコストは特に高くなります。

モニタリングツールとして、LangSmith・Langfuse・Weights & Biasesがトークン消費量・コスト・レイテンシをリアルタイムで可視化し、コスト異常検知・アラート設定に対応しています。