最終更新: 2026-06-22

エージェントコストとは

エージェント実行のコストとは、1つのタスクを完了するためにエージェントが行う一連の大規模言語モデル（LLM）呼び出しの価格を合わせたものです。エージェントは推論、ツールの呼び出し、結果の取り込みを交互に行い、モデルを呼び出すたびに1ステップと数えます。各ステップが消費するトークンに対して課金されるため、実行コストはステップあたりのコストにステップ数を掛けたものとなり、通常は1回の直接的な呼び出しの数倍になります。

複数ステップの実行が高くつく理由

一発のリクエストは1つのプロンプトと1つの応答に課金されます。エージェントのループはステップごとにその両方に課金し、入力側は実行が進むにつれて増えていきます。各ステップは蓄積されたコンテキスト（最初の指示、これまでの推論、それまでのすべてのツール結果）を再送し、モデルが履歴の全体を踏まえて動作できるようにするためです。1回の呼び出しなら1セントの数分の1で解決するタスクも、同じコンテキストを十数ステップにわたって支払うと、その何倍ものコストになることがあります。

計算式

ステップあたりの入力トークン数を $n_{in}$、出力トークン数を $n_{out}、100万トークンあたりの単価を p_{in}$ と $p_{out}$ とすると、1ステップのコストは次のとおりです。

$N$ ステップの実行のコストは次のとおりです。

これは各ステップが同じトークン数を消費するとみなすもので、実行を通じたコンテキストの増加を無視する代わりに計算を簡潔に保ちます。

計算例

N = 8 ステップの実行で、各ステップが入力4000トークンを送り出力600トークンを生成し、$3と$15毎100万トークンで課金される場合を考えます。ステップあたりのコストは次のとおりです。

したがって実行のコストは C = 0.021 \times 8 = \0.168$ です。大きな入力の数値は、ステップごとにコンテキストが再送されることを反映しています。ここでは低い単価でも4000の入力トークンが各ステップのコストの半分以上を占めており、その8倍の繰り返しがエージェント実行を1回の呼び出しから分け隔てるものです。

補足と変動要因

ステップ一定の仮定は、コンテキストが蓄積する場合に実コストを過小に見積もります。後のステップは前のステップより多くの入力を抱えるためです。正確な数値には、平均を掛けるのではなく各ステップを個別に合算してください。プロンプトキャッシュはここで特に有効です。コンテキストの安定した部分（システムプロンプトと初期の履歴）が各ステップで繰り返され、最初の呼び出し以降は割引単価で課金できるためです。

活用

エージェントコストは、呼び出しあたりのモデルをループするワークフローへと拡張するものです。その基礎となる1ステップの単価は トークンコスト計算 が扱い、実行を1日または1か月のタスク群へと拡大することは LLM月額コストの計算 で扱います。再送されるコンテキストが入力の請求を支配するため、プロンプトキャッシュの節約額の計算 がキャッシュで回収できる割引を定量化します。