Cost Aware Llm Pipeline

作者 affaan-mef648e01899b無授權條款275K 個星標收錄於 2026年10月8日更新於 2026年10月8日儲存庫3 天前更新

LLM APIの使用量のコスト最適化パターン — タスクの複雑さによるモデルルーティング、予算追跡、リトライロジック、プロンプトキャッシング。

僅含說明AI & Agents
AI 產生的概覽

透過模型路由、預算追蹤、重試邏輯與提示快取來控制 LLM API 成本的模式。

功能
此技能說明了在維持品質的同時控制 LLM API 花費的可組合模式。內容涵蓋將簡單任務路由到較便宜的模型、以預算上限為基礎的不可變成本追蹤、只針對暫時性錯誤進行指數退避重試,以及快取較長的系統提示。此外還包含價格參考表,以及最佳實務與反面模式清單。
適用情境
適用於建置會呼叫 Claude、GPT 等 LLM API 的應用程式,尤其是任務複雜度不一的批次處理流程。也適合需要將 API 支出控制在預算內,或在不犧牲複雜任務品質的前提下最佳化成本的情境。
執行需求
僅為說明性內容,未附帶指令碼。範例涉及 Python、anthropic 用戶端程式庫及其錯誤類型,以及支援提示快取的 LLM API。

コスト認識LLMパイプライン

品質を維持しながらLLM APIのコストをコントロールするためのパターン。モデルルーティング、予算追跡、リトライロジック、プロンプトキャッシングを組み合わせた合成可能なパイプライン。

起動条件

  • LLM APIを呼び出すアプリケーションの構築(Claude、GPTなど)
  • 複雑さが異なるアイテムのバッチ処理
  • API支出の予算内に収める必要がある場合
  • 複雑なタスクの品質を犠牲にせずにコストを最適化する場合

コアコンセプト

1. タスクの複雑さによるモデルルーティング

シンプルなタスクには自動的に安価なモデルを選択し、複雑なタスクのために高価なモデルを予約します。

python
MODEL_SONNET = "claude-sonnet-5"MODEL_HAIKU = "claude-haiku-4-5-20251001"
_SONNET_TEXT_THRESHOLD = 10_000  # 文字数_SONNET_ITEM_THRESHOLD = 30     # アイテム数
def select_model(    text_length: int,    item_count: int,    force_model: str | None = None,) -> str:    """タスクの複雑さに基づいてモデルを選択。"""    if force_model is not None:        return force_model    if text_length >= _SONNET_TEXT_THRESHOLD or item_count >= _SONNET_ITEM_THRESHOLD:        return MODEL_SONNET  # 複雑なタスク    return MODEL_HAIKU  # シンプルなタスク(3〜4倍安価)

2. 不変のコスト追跡

凍結データクラスで累積支出を追跡します。各API呼び出しは新しいトラッカーを返します — 状態を変更しません。

python
from dataclasses import dataclass
@dataclass(frozen=True, slots=True)class CostRecord:    model: str    input_tokens: int    output_tokens: int    cost_usd: float
@dataclass(frozen=True, slots=True)class CostTracker:    budget_limit: float = 1.00    records: tuple[CostRecord, ...] = ()
    def add(self, record: CostRecord) -> "CostTracker":        """追加されたレコードで新しいトラッカーを返す(selfは変更しない)。"""        return CostTracker(            budget_limit=self.budget_limit,            records=(*self.records, record),        )
    @property    def total_cost(self) -> float:        return sum(r.cost_usd for r in self.records)
    @property    def over_budget(self) -> bool:        return self.total_cost > self.budget_limit

3. 狭いリトライロジック

一時的なエラーのみリトライします。認証やリクエストエラーでは素早く失敗します。

python
from anthropic import (    APIConnectionError,    InternalServerError,    RateLimitError,)
_RETRYABLE_ERRORS = (APIConnectionError, RateLimitError, InternalServerError)_MAX_RETRIES = 3
def call_with_retry(func, *, max_retries: int = _MAX_RETRIES):    """一時的なエラーのみリトライし、それ以外はすぐに失敗する。"""    for attempt in range(max_retries):        try:            return func()        except _RETRYABLE_ERRORS:            if attempt == max_retries - 1:                raise            time.sleep(2 ** attempt)  # 指数バックオフ    # AuthenticationError、BadRequestErrorなど → 即座に例外発生

4. プロンプトキャッシング

長いシステムプロンプトをキャッシュして、リクエストごとに再送信しないようにします。

python
messages = [    {        "role": "user",        "content": [            {                "type": "text",                "text": system_prompt,                "cache_control": {"type": "ephemeral"},  # これをキャッシュ            },            {                "type": "text",                "text": user_input,  # 可変部分            },        ],    }]

合成

4つのテクニックすべてを単一のパイプライン関数に組み合わせます:

python
def process(text: str, config: Config, tracker: CostTracker) -> tuple[Result, CostTracker]:    # 1. モデルをルーティング    model = select_model(len(text), estimated_items, config.force_model)
    # 2. 予算を確認    if tracker.over_budget:        raise BudgetExceededError(tracker.total_cost, tracker.budget_limit)
    # 3. リトライ + キャッシングで呼び出し    response = call_with_retry(lambda: client.messages.create(        model=model,        messages=build_cached_messages(system_prompt, text),    ))
    # 4. コストを追跡(不変)    record = CostRecord(model=model, input_tokens=..., output_tokens=..., cost_usd=...)    tracker = tracker.add(record)
    return parse_result(response), tracker

価格リファレンス(2026年)

モデル入力($/1Mトークン)出力($/1Mトークン)相対コスト
Haiku 3.5 (legacy)$0.80$4.000.8x
Haiku 4.5$1.00$5.001x
Sonnet 5$2.00$10.002x
Sonnet 4.6$3.00$15.003x
Opus 4.8$5.00$25.005x
Fable 5 / Mythos 5$10.00$50.0010x
Opus 4.0 / 4.1 (legacy)$15.00$75.0015x

ベストプラクティス

  • 最も安価なモデルから始める、複雑さの閾値が満たされた場合にのみ高価なモデルにルーティングする
  • バッチ処理の前に明示的な予算制限を設定する — 過剰支出より早期に失敗する
  • モデル選択の決定をログに記録する、実際のデータに基づいて閾値を調整できるように
  • 1024トークンを超えるシステムプロンプトにはプロンプトキャッシングを使用する — コストとレイテンシーの両方を節約
  • 認証またはバリデーションエラーではリトライしない — 一時的な失敗のみ(ネットワーク、レート制限、サーバーエラー)

避けるべきアンチパターン

  • 複雑さに関わらずすべてのリクエストに最も高価なモデルを使用すること
  • すべてのエラーでリトライすること(永続的な失敗で予算を無駄にする)
  • コスト追跡の状態を変更すること(デバッグと監査が困難になる)
  • コードベース全体にモデル名をハードコードすること(定数または設定を使用する)
  • 繰り返しのシステムプロンプトでプロンプトキャッシングを無視すること

使用すべき場合

  • Claude、OpenAI、または同様のLLM APIを呼び出すすべてのアプリケーション
  • コストが積み上がるバッチ処理パイプライン
  • インテリジェントルーティングが必要なマルチモデルアーキテクチャ
  • 予算ガードレールが必要な本番システム

來源與署名

來源:affaan-m/ecc位於docs/ja-JP/skills/cost-aware-llm-pipeline提交ef648e0

授權條款: 無授權條款

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