WHITE PAPERコスト最適化・モデル選定

生成AIコスト削減ガイド

モデル・プロンプト・アーキテクチャ・運用の4層

生成AIのAPI費用を削減する方法を、モデル・プロンプト・アーキテクチャ・運用の4層で整理した資料です。費用を決める3変数、削減の前の見える化、12の施策、高性能モデルの使いすぎの見つけ方、進め方と効果の確かめ方、品質とのバランスまでを扱います。

形式: PDF・全15ページ・3.6MB
対象: 開発責任者・情報システム部門・DX推進

無料でダウンロード

この資料でわかること

01費用を決める3変数（トークン数・モデルの単価・呼び出し回数）とトレードオフ
02削減の前に、部署・キー・モデル別の内訳を見える化すべき理由
03モデル・プロンプト・アーキテクチャ・運用の4層で整理した12の施策
04高性能モデルを使いすぎている部署の見つけ方と、効果の確かめ方

内容の要約

生成AIのAPI費用の削減は、モデル（何を使うか）・プロンプト（どれだけ送るか）・アーキテクチャ（どう呼ぶか）・運用（どう管理するか）の4層で考えると、打ち手を漏れなく整理できます。ただし、どの施策が効くかは、費用が「どの部署の・どのキーの・どのモデル」に偏っているかで決まるため、削減の前に費用の内訳を見える化することが出発点です。

本資料では、費用を決める3つの変数とトレードオフ、削減の前の見える化、優先度の付け方、4層それぞれの施策と高性能モデルの使いすぎの見つけ方を解説します。

後半では、経路と地域の見直し、単価改定と新しいモデルへの追随、サブスクリプションの見直し、12の施策、用途別に効きやすい施策、進め方と効果の確かめ方、品質とのバランス、役割ごとの取り組み、よくある失敗までをまとめました。