人工知能の採用は,現在高額なトークン費用とAI要求の初期価格の明確性の欠如によって妨げられており,制御されていないトークン過剰支出につながっています.このリスクは AIエージェントによって劇的に増幅されています現在,トークンコスト制限が組み込まれていない状態で,極端なコスト爆発を引き起こす可能性があります.
この記事では,AIトークンが何であるか,トークン価格設定の仕組み,そして壊滅的なトークン支出を防ぐための実行可能な戦略について説明します.組織が500ドルを稼いだという事例があります,000従業員の利用制限が欠けているため,AnthropicのClaudeプラットフォームに1万円の請求書を提出した.また,Uberのエンジニアリングチームは,予定より早く2026年のAI予算をすべて使い果たしたと報告されている.トークンは大きな言語モデル (LLM) とチャットボットが人間の言語プロンプトを分解し,一貫したAI出力を生成するために使用する基本的な単位です.
例えば,入力プロンプト"沉着について教えて下さい"は,別々のトークンコンポーネントに分かれています.
- 言って
- 私について
- 約
沈殿物
- アクセス
この単語の5つのトークンの分解は,LLMが単語の構造と意味を正確に解釈するのに役立ちます.根"沉積物"と足音"加音"を分割すると,多くの名詞で足音の一貫した使用を認識できる.このアプローチは,データベース内のモデル検索範囲を絞ります.単一の文字をスキャンする代わりに 処理時間を短縮する.
トークンはコアデータユニットとしてベクトルエンベッディングに変換され,意味をコードし,モデルインデックスに格納される数値文字列である.モデルはその多次元属性を表現するために複数のベクトルを生成します生物,ペット,猫の特徴,体型などです. これらのユニークなベクターセットは,猫を無生物,犬や虎などの他の動物種から区別します.合成猫のおもちゃ.
仮説的な五次元ベクトル埋め込みは, [1.] として表すことができる.5-0. -0. -0. -0.47 について219歳6, 20.2 について
すべてのベクトルデータは統一ベクトル空間に存在し,ベクトル点間の空間近距離を測定することによって,セマンティックに類似したコンテンツをモデルに識別することができます.
トークンはベクトルに変換されると 高頻度メモリを備えた 高コストの GPU サーバーで処理されますNVIDIA DGX SuperPODには32つのノードと256つの総GPUがあり,価格は1200万ドルから2000万ドルです140 DGX H100 ノード,量子-2 インフィニバンドネットワーク,完全なストレージとネットワークインフラストラクチャ,およびサポートシステムを含むより高度な参照アーキテクチャは 1億ドルを超えることができます.これらの実質的なインフラストラクチャコストは,主流のファウンデーションモデルのトークン価格設定システムに直接反映されています.
OpenAIやAnthropicを含む主要なLLMとチャットボットプロバイダは,テキストコンテンツのための予測可能なトークン変換ルールで,トークンベースの請求モデルを採用しています.1つの英語トークンは約4文字または0に相当します.75文字,つまり750文字は約1,000トークンに対応する.特に,入力プロンプトと生成された出力応答の両方がトークンを消費する.例えば,750文字の入力プロンプトと2つのトークンを組み合わせた場合.,合計で約3,667トークンを消費します
高いトークン消費は,AI応答遅延を直接延長します. 単一の即座応答セッションからのすべてのトークンは,有限容量のコンテキストウィンドウ内に含まれます. デカゴンデータによると,000トークンのコンテキストウィンドウは 75英語では3千文字で 300ページの本に相当します
文脈ウィンドウの容量が不十分であるため,LLMは文脈情報を失い,不完全または不正確なAI出力につながります. 基礎モデルが進化するにつれて,文脈ウィンドウのサイズは拡大し続けます:GPT-4o は 128 文字までサポートします2百万トークンのコンテキストウィンドウにアクセスできます. ネットワークは,
トークン価格設定はモデルメーカーによって異なります. Intuition Labs によるChatGPT 価格分解は,業界の請求メカニズムを明らかにします:
Intuition Labsによると,OpenAIのChatGPT APIは純粋なトークンベースの請求構造で動作する.各モデルは入力トークンと出力トークンの固定単位価格を別々に設定する.通常より高額な出力トークン. 価格設定は,キャッシュされた応答状態に基づいて変動する.各 API コールには,プロンプト入力トークンとAI生成出力トークンのための2つの異なる料金があります.実用的な例として,100の入力トークンと400の出力トークンに対して100万出力トークンあたり10ドルで価格を設定したモデルを使用すると,入力コストが10×100/1になります.,000生産コストは10×400/10002つの数字の合計に等しい.
企業には,ユーザーまたは座席あたりの配当,利用に基づくトラフィック制限,プロジェクトあたりの支出制限を含む,トークン支出を制限するための標的型ガバナンスコントロールを導入できます.モデルレベル制限このガバナンス分野は急速に進化しており,AIベンダーはサービスの品質を最適化し,収入源をバランスさせ,オープンソースのAIモデルと競争している.
AIエージェントは,トークンコストリスクの全く新しい層を導入します. 厳格な運用保護がないと,自動エージェントは大規模な,計画外のトークン消費を誘発することができます.業界専門家は,AIエージェントをデジタル従業員として扱うことを推奨しています費用災害を回避するために,FINOPSチームが厳格で24時間支出モニタリングを実施しています.
北京・チアンシン・ジテング・テクノロジー株式会社
サンディ・ヤン/グローバル戦略ディレクター
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