AIのAPI利用料の無駄を診断します

「AIを業務に入れたが、なぜこの請求額なのか分からない」 「どこを削れば安くなるのか、感覚でしか分からない」 ——利用ログをお預かりして、どのモデルに・どの処理で・いくら使っているかを 分解してレポートにします。感覚ではなく実測です。 ▼分かること ・モデル別の呼び出し回数／トークン量／金額 ・プロンプトキャッシュが効いているか（効いていない場合、どこで切れているか） ・コストが集中している処理はどれか ・モデルの振り分けを変えた場合の削減見込み額 ▼実際に見つかる例（出品者自身のログ51,180回を診断した結果） ・最上位モデルが全体コストの56%を占めるのに、生成量では30%しかなかった ・その一部を1段下のモデルに寄せるだけで、月あたり数百ドル規模の削減見込み ・一部の処理でキャッシュのヒット率が71%まで低下（先頭に毎回変わる値が入っていた） ▼なぜ正確に出せるのか 削減額を「入力と出力のトークン」だけで計算すると、キャッシュの読み書きを 取りこぼして6.6倍も過小評価します。実際に自作ツールで踏んで直した箇所です。 この計算を正しくやることが、この診断の価値そのものです。 ▼ご用意いただくもの ・API利用ログ（JSON/JSONL/CSV）、または管理画面の利用明細 ・形式が分からない場合はご相談ください。何をご用意いただくかご案内します ▼納品物 ・診断レポート1式（実測サマリ表／キャッシュの効き／指摘事項／次にできること） ・納品後7日間のご質問対応 ▼対応API Claude / OpenAI / Google Gemini（いずれも各社の公表単価を用いて算出します） ▼正直にお伝えすること ・金額は公表単価による「API相当額」です。定額プランの場合は実際の請求額ではなく、 　同じ処理をAPIで行った場合の金額を意味します。 ・モデル振り分けによる削減見込みは、トークン内訳を別単価で再計算した機械的な試算です。 　実際にどの処理を振り分けられるかは、内容を確認したうえでのご判断になります。 ・価格表に無いモデルが含まれる場合は「コスト不明」と明示します。推測では埋めません。 通話不要・チャット完結。まずは形式のご相談だけでも歓迎です。