OpenAI API コストを下げる方法

料金を押し上げる主な要因

• ツール呼び出しのたびに繰り返される長いプロンプト
• ツール失敗やタイムアウト時のリトライ
• 必要以上に長く「考え続ける」エージェント

コスト分解（シンプルな考え方）

コストは主に入力/出力トークンと、ツールやリトライで発生する追加の呼び出しによって決まります。 トークン量か呼び出し回数のどちらかを減らすと、コストは下がります。

実例（イメージ）

サポートエージェントが 1 ユーザーあたり 3〜5 回モデルを呼びます。キャッシュを入れ、最大出力トークンを絞ると、会話あたりの請求トークンが目に見えて減ります。

最適化の実行プラン（段階的）

• まずは手早く：max output tokens を上限化し、システムプロンプトを短くし、繰り返し入力にはキャッシュを使う。
• 次に設計：単純な処理は安価なモデルに寄せ、考えるステップを短くする。
• 最後に安全策：エージェントごとの予算と、リトライ上限で暴走ループを止める。

チェックリスト

• エージェント別にトークンとリクエスト数を追う
• リトライ/ツール呼び出しに上限をつける
• 先に予算アラートと停止条件を設定する