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AI API料金は、「最強モデルを何でも使う」だけでかなり無駄になりがち 仕事の種類ごとにmodel routing（用途別の振り分け）をすると、コストが大きく下がる 安いモデルを先に使い、ダメなら高いモデルに回すtiered routingが効く cache（同じ回答の再利用）は、ほぼ“無料のお金”みたいな節約策 長すぎるpromptを短くするprompt compression、まとめて処理するbatch processingも効く 著者は、これらの工夫でAPIコストを大幅に削減できたと主張している この記事は、AI APIの請求額を一気に減らすための「実践的な節約術」をまとめたものです。 主張はかなりストレートで、「みんな最初から高いモデルを使いすぎ」「もっと安いモデルで十分な場面が多い」というもの。たしかに、これはかなり耳が痛い話です。 個人的には、この記事の面白さは“AIを賢く使う”というより、“AIの選び方を賢くする”ところにあると思います。 同じAI機能でも、モデルの選定や呼び出し方次第でコストが全然変わる。ここを雑

月額 `$340` だったインフラ費用を、`$136` まで削減した やったことは「コードの大改修」ではなく、設定と運用の見直し 具体策は、インスタンスの適正化、使っていないDBの削除、静的ファイルの移動、クエリ改善、予約課金の活用 いちばん大事なのは、“なんとなく不安だから大きめ” をやめて、実測すること こういう改善は派手じゃないけれど、実際にはかなり効く。個人的にも、ここをサボるとクラウド費用は静かに膨らむと思う 元記事の筆者は、約 5 万 MAU（Monthly Active Users = 月間アクティブユーザー数）のアプリを運用しながら、クラウド費用を 月額 $340 から $136 に削減したそうです。 削減率はなんと 60%。しかも、アプリのコードを大きく書き換えずに、です。 これ、かなり面白い話です。 「性能改善 = 開発の頑張り」と思いがちですが、実際は “どんなインフラを、どう使っているか” のほうがコストに直結することが多いんですよね。クラウドは便利な反面、放っておくと“使ってないのに課金される箱”が増えが