AI コスト最適化の戦略
モデル、プロンプト、ツール、監視まで含めて AI API コストを落とすための設計手順。
The problem
コスト最適化はエンジニアリングです。測る → 無駄を切り分ける → ガードレールを入れる。
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
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