月額では見えないAIコスト、「実行単価ログ」で可視化

記事は、生成AIを試している段階では月額料金だけでコストを判断しがちだが、APIや自動化フローで継続利用すると「1回の処理にいくらかかったのか」「どのタスクが最もコストを使っているのか」を把握する必要が出てくると指摘する。同じAIサービスでも短い文章の分類、長文要約、PDF解析、画像処理、大量データ生成では利用量が大きく異なり、APIベースでは入力・出力トークン数や処理回数でコストが変わることがあるためだ。

記録したログはタスク単位の比較に使える。1日の結果がClassification 500件・4ドル、Summarization 100件・8ドル、Generation 50件・10ドルという例では、リクエスト数が最多なのはClassificationだがコストが大きいのはGenerationであり、リクエスト数だけでは最適化の優先順位を誤るとみられる。またinput_tokensとoutput_tokensを分けて記録すれば、入力データが大きすぎる処理や出力の長さを制限すべき処理に気付ける可能性がある。

モデル変更時の比較にも同じログが使える。Model AはCost per task 0.04ドル・Success rate 98%、Model Bは0.02ドル・91%という例が示され、安さだけでなく品質や成功率を含めて見る必要があるとしている。候補の整理にはai123.comのような情報源を、タスク単価の計測には実行単価ログを使う流れが示されている。