LLM API コスト最適化：実践チェックリスト

1. タスクに合ったサイズのモデルを選ぶ

全てのタスクにフロンティアモデルは必要ありません。分類、抽出、シンプルな Q&A はバジェットモデルで十分動作し、コストは 1/10 です。モデルルーティングカスケードのフレームワークを使い、60% をバジェット、30% をミドル、10% をプレミアムに割り当てましょう。

検証方法：コンパクトモデル比較でティア間の価格差を確認できます。

2. プロンプトキャッシュを有効にする

プロンプトに繰り返しのプレフィックスがある場合 — システムプロンプト、RAG コンテキスト、 few-shot エクザンプル — キャッシュ入力料金で入力コストを 50-90% 削減できます。OpenAI、Anthropic、Google すべてで基本料金の一部でキャッシュ入力が利用可能です。

検証方法：キャッシュ料金ガイドでキャッシュ読み取り vs 基本料金の比率を確認するか、計算機のキャッシュ率スライダーを使います。

3. 非同期ワークロードにはバッチ処理を使う

バッチ API 料金は通常、リアルタイム料金の 50% です。ワークロードが 24 時間の完了で良い場合 — データ labeling、文書要約、ナイトリーレポート — バッチ几乎是总是更便宜。

検証方法：比較ツールでバッチ価格があるモデルのバッチ vs リアルタイム行を比較します。

4. 出力長を制御する

出力トークンはほとんどのプロバイダーで入力トークンの 3-5 倍のコストです。システムプロンプトで簡潔な回答を要求し、max_tokens を適切に設定し、プレーンテキストで十分な場合に不要な JSON フォーマットを避けてください。

検証方法：出力 vs 入力料金の倍率でプロバイダー別の比率を確認できます。計算機で異なる出力長を試してコストへの影響を確認しましょう。

5. コンテキストウィンドウを圧縮する

長いコンテキストウィンドウは高コストです。RAG ワークロードでは、全文を詰め込む代わりに最も関連性の高いチャンクのみを取得してください。チャットボットでは古いメッセージを切り詰め、要約ではすべての文書を一度に_feed_する代わりにマップリデュースパターンを使います。

検証方法：コンテキストウィンドウ料金ガイドで入力長がコストに与える影響を説明します。計算機で 1k vs 10k 入力トークンのシナリオを比較してください。

6. 同一モデルのプロバイダー別料金を比較する

同じモデルファミリーでもプロバイダーによって価格が異なる場合があります。Llama や Mistral などのオープンソースモデルは、Groq、Fireworks AI、DeepInfra、Together AI などから利用でき、出力入力比がほぼ 1:1 です。オープンウェイトプロバイダー比較で現在の価格を確認してください。

検証方法：オープンウェイトプロバイダー比較で同じモデルの価格差を確認できます。

7. 監視し予算を設定する

モデル別、ワークロード別の予算アラートを設定してください。コスト/トークン ではなくコスト/リクエスト を追跡しましょう。トークンが安価でも出力が長いモデルは、トークンが高価でも出力が短いモデルより高くなる可能性があります。計算機でコミット前に月額コストを概算してください。

検証方法：実際のワークロードを計算機で異なるモデル選択で試し、コスト最適な選択肢を見つけましょう。

クイックリファレンス

まずここから

実際のトークン数とリクエスト数でコスト計算機を開いてください。次に2-3 つのモデルを比較して、ワークロードに最適な月額コストの組み合わせを見つけましょう。