GPT のコストを下げる方法
max tokens の制御、タスクに合ったモデル選択、コストスパイクの予防で GPT コストを削減。
The problem
GPT のコスト急増は、多くの場合“出力が長くなる設計”と“書き直しループ”が原因です。
GPT の支出が隠れる場所
- 長い出力（草案→修正→再修正）
- ツール失敗後に同じ情報を聞き直す
- 簡単なステップに高価なモデルを使いすぎる
コスト分解（測るべきもの）
各リクエストでの請求 tokens と、あなたのワークフローが起動する呼び出し回数の両方を追いましょう。
実例
プロダクト更新ページが 1 回ドラフトし、さらに 2 回のリライトを実行している場合、構造化した 1 回のステップに寄せ、max output tokens を絞ると請求トークンを減らせます。
最適化プラン
- ステップごとに適切なモデルを選ぶ
- リトライ上限と max output tokens を設定
- 品質が足りたら早めに止めるルール
チェックリスト
- max tokens + stop sequences
- リライト回数を減らす
- エージェントには予算ガードレール
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