エージェントループ費用見積

再送される履歴とキャッシュを織り込み、ループの費用をターンごとに出します。

ここで入れるのは大きさと料金だけで、プロンプトや結果ではありません。送信されるものはありません。

キャッシュが効かない理由を調べる

エージェントループ費用 について

エージェントループの費用は、一回の呼び出しにターン数を掛けたものではありません。その差は小さくありません。API は状態を持たないので、毎ターンそれ以前のすべてを再送します。システムプロンプト、ツール定義、そこまでのすべてのメッセージとツール結果。八ターン目は、一から七ターン目が送ったものすべてに、それらが生み出したものを加えて送ります。つまり費用は会話の長さではなく、その二乗で伸びます。試したときは安く見えたループがそうでない理由がここにあります。ここではループをターンごとにたどり、キャッシュが効く箇所に効かせ、どのターンでウィンドウを超えるかを示します。

機能

• 各ターンを、それが再送する履歴とともに個別に計算
• キャッシュは固定の前置きにだけ適用 — それが誠実な見方です
• 同じループをキャッシュなしでも計算し、比較できます
• 状態を持たないためだけに再送されるトークンを集計
• どのターンで文脈のウィンドウを超えるかを表示
• バッチ料金の切り替え
• ターンごとの棒グラフで伸びが見えます
• 確認日つきの料金

エージェントループ費用 の使い方

1. モデルと想定するターン数を選びます
2. 固定の前置き、出力、ツール結果の大きさを入れます
3. 現実的なキャッシュ命中率を設定します
4. 合計・節約額・超過地点を読みます

例

入力

8 turns, 4K prefix, 1.5K tool results

出力

Turn 8 sends 19.4K tokens — turn 1 sent 4.5K

伸びているのは仕事ではなく履歴です。

よくあるエラーとトラブルシューティング

• 実際の請求額のほうが高い。 — たいていツール結果です。最も大きく、最も読みにくい入力です。典型ではなく、いちばん悪い結果の大きさで試してください。
• キャッシュの節約額が良すぎる。 — キャッシュできるとみなすのは固定の前置きだけで、これはすでに控えめな仮定です。前置きがターン間で変わるなら命中率を下げてください。
• ウィンドウを超えると表示される。 — ループが終わる前に会話がモデルを追い越しています。圧縮、文脈の編集、ツール結果の縮小が対策で、効き目の順もそのとおりです。
• 自分のトークン数が分からない。 — 実際のターンをトークンカウンターで測り、その数字を使ってください。精度より、答えの形のほうが大事です。

よくある質問

なぜ同じ仕事を一回で頼むより高いのですか。

会話全体が毎ターン再送されるからです。十ターンは入力十回分ではなく、膨らみ続ける会話の総和です。だから費用の曲線は上へ曲がります。

費用を最も押し上げるのは何ですか。

たいていは断然、ツール結果の大きさです。出力トークンは単価こそ高いものの数がずっと少なく、毎ターン一ページ分の JSON を返す饒舌なツールこそが、安いループを高いループに変えます。

命中率 90% は現実的ですか。

安定したシステムプロンプトと固定のツール一覧ならそうです。前置きにリクエストごとの要素が入るならゼロに近くなります。どちらなのかはキャッシュ設計のツールで分かります。

バッチ料金を使うべきですか。

対話的でない仕事のときだけです。請求は半分になり、途中で反応する余地を手放します。誰かが待っているエージェントではなく、評価や一括処理に向きます。

どのくらい正確ですか。

これは見積りであって見積書ではありません。あなたが入れた数字から、伸び方・キャッシュの効き・超過地点という形を正しく捉えます。公表料金は変わるので、確認日を並べて表示しています。

関連ツール

• プロンプトキャッシュ設計 — キャッシュできる接頭辞が最長になるようブロックを並べ替えます。
• コンテキストウィンドウ設計 — ウィンドウをプロンプト、ツール、履歴、応答に配分します。
• バッチリクエストビルダー — 行の表をバッチ処理に変換し、各リクエストに一意の ID を付けます。
• LLM コスト計算ツール — トークン数からGPT・Claude・GeminiのAPIコストを見積もり。
• SSE ストリームビューア — 生のストリーミング応答から本文、ツール呼び出し、使用量を取り出します。
• トークンカウンター — GPT・Claude・Geminiのトークン数を入力しながらカウント。

AI・エージェントの他のツール

• スキルビルダー — SKILL.md を作成し、frontmatter を入力しながら検証します。
• スキルリンター — SKILL.md を貼り付け、タスクに一致しない理由を確かめます。
• サブエージェントビルダー — ツールとモデルを指定してサブエージェント定義ファイルを作ります。
• スラッシュコマンドビルダー — 引数とツール許可リストを備えた独自コマンドを作ります。
• プロジェクト指示ビルダー — 毎リクエストの費用に見合う CLAUDE.md を書きます。
• プラグインマニフェスト — plugin.json を生成し、前提となるフォルダ構成を確認します。
• フックビルダー — settings.json のフックを作り、発火しないマッチャーを見つけます。
• 権限ルールテスター — 許可・確認・拒否のルールを実際のコマンドで試します。
• MCP サーバー設定 — stdio、HTTP、SSE 向けの MCP サーバー設定を生成します。
• MCP ツールスキーマ — ツールを定義し、strict モードを検証した JSON Schema を得ます。
• ツールスキーマ検証 — 定義を貼り付け、拒否される理由や誤呼び出しの原因を調べます。
• プロンプトテンプレート展開 — 一つのプロンプトを行の表に展開し、欠けている値を確認します。
• システムプロンプトリンター — 矛盾、効かない指示、未置換のプレースホルダーを見つけます。
• プロンプト差分 — 二つの版を単語単位で比較し、トークン差も表示します。
• Few-shot 例ビルダー — 入出力の組をタグ付き、JSON、会話形式の例に変換します。
• XML プロンプト構成 — 内容が外に漏れないタグでプロンプトの各節を囲みます。
• JSONL ビューア・検証 — JSONL ファイルを行単位で読み、絞り込み、検証します。
• 会話ログ変換 — メッセージ配列を読みやすい記録に変換し、元にも戻します。
• 学習データ検証 — 学習を途中で止めるエラーがないか chat 形式の JSONL を調べます。
• SSE ストリームビューア — 生のストリーミング応答から本文、ツール呼び出し、使用量を取り出します。
• コンテキストウィンドウ設計 — ウィンドウをプロンプト、ツール、履歴、応答に配分します。
• プロンプトキャッシュ設計 — キャッシュできる接頭辞が最長になるようブロックを並べ替えます。
• テキスト分割 — 実際の切れ目で分かれる重なり付きのチャンクに文書を分けます。
• バッチリクエストビルダー — 行の表をバッチ処理に変換し、各リクエストに一意の ID を付けます。

AI・エージェントのツールをすべて見る · すべてのツール