LLMコスト最適化：AIゲートウェイが欠けている層である理由

導入

企業のLLM API支出は、2024年後半の35億ドルから2025年半ばには84億ドルへと6ヶ月で倍増し、減速の兆しは見られません。 ガートナー は、2026年の世界のAI支出が2兆5200億ドルに達すると予測しており、これは前年比44%の増加です。

皮肉なことに、トークン価格はかつてないほど低くなっています。GPT-4クラスのモデルのコストは、18ヶ月前と比較してごくわずかです。 請求額が爆発的に増加しているのは、価格の下落よりも利用量が増加する速度が速いためです。 これは、チャットボットが消費するトークン量の10〜100倍をセッションごとに消費するエージェントワークフロー、およびコスト規律なしにチームが構築した製品機能全体でのLLM呼び出しの急増によって引き起こされています。

現場監査は、不都合な真実を明らかにしています。 本番環境のLLMアプリケーションにおけるトークン予算の40〜60%が純粋な無駄であるということです。 同じプロンプトに対する冗長な呼び出し。フラッグシップモデルが、そのコストのほんの一部で同等に処理できるタスクを実行していること。開発者やCIパイプラインにレート制限がないこと。月末の請求書が届く前に発動する予算上限がないこと。どのチーム、機能、ユースケースが支出を促進しているのか可視性がないこと。

最適化技術は存在します。セマンティックキャッシュ、インテリジェントなモデルルーティング、階層的な予算制限、オンプレミス/クラウドフォールバックチェーンなどです。 問題は、一元化された制御層なしには、それらのいずれも大規模に実装できないことです。 アプリケーションとモデルプロバイダーの間に何も存在しない場合、すべての最適化はアプリケーションコード内に存在し、各チームで重複し、ガバナンスも可観測性もありません。

AIゲートウェイこそが、その制御層です。 このガイドでは、その理由を説明し、どのようにして TrueFoundryのAIゲートウェイ ガートナーの「2026年生成AIおよびエージェントAIコスト最適化のベストプラクティス」で取り上げられているものが、個々のチームがアプリケーションで行うこととは独立して、各コストレバーをインフラレベルで実装するかを正確に示します。

ゲートウェイなしではLLMのコスト最適化がうまくいかない理由

多くの組織は、5年前のAPIコスト管理と同じ方法でLLMのコスト最適化に取り組んでいます。各チームがそれぞれの利用状況に責任を持ち、プロバイダーから毎月請求書が送られ、エンジニアリング部門の誰かが定期的に合計額を見て顔をしかめる、といった具合です。

このアプローチには、LLMワークロードにおける4つの構造的な失敗要因があります。

1. 帰属の特定ができない。 OpenAIの請求書が届くと、組織全体のトークン使用量の合計はわかります。しかし、どのアプリケーション、チーム、機能、またはユーザーがその使用量を発生させたのかはわかりません。調査できません。コストを割り当てることもできません。データにはほぼ確実に80/20の法則が存在するにもかかわらず、どの20%のユースケースが80%の支出を占めているのかを特定することもできません。

2. 予防策がない。 LLMワークロードにおけるコスト異常は急速に発生します。エージェントを無限ループに陥らせるバグは、数分で数千ドルを消費する可能性があります。コンテキストの重いプロンプトで新機能をテストしている開発者は、午後だけで1ヶ月分の予算を使い果たしてしまうこともあります。 インフラ層でのレート制限や予算上限がなければ、これらの事象は、発生時ではなく、月々の請求書で発覚することになります。

3. レバレッジが効かない。 セマンティックキャッシュ、モデルルーティング、オンプレミス/クラウドフォールバックチェーンといった最も効果的なコスト最適化策は、すべてのアプリケーションに同時に適用できるインフラレベルで最も効果を発揮します。これらを個々のアプリケーションで実装すると、各チームが同じインフラを再構築することになり、カバレッジに一貫性がなく、アプリケーション間でのキャッシュヒット共有もできません。

4. モデルの柔軟性がない。 アプリケーションコードからプロバイダーに直接ルーティングする場合、モデルを切り替えるにはすべてのアプリケーションでコード変更が必要です。この障壁により、チームはより安価なモデルが利用可能になっても採用できず、プラットフォームチームが組織全体でモデル階層ポリシーを強制することも不可能になります。

AIゲートウェイは、組織内のすべてのLLM呼び出しに対する単一の強制ポイントとなることで、これら4つの失敗要因すべてを解決します。 すべてをゲートウェイ経由でルーティングすれば、アプリケーションコードに手を加えることなく、一元的に帰属の特定、予防、レバレッジ、柔軟性を得られます。

4つのコストレバー：ゲートウェイがそれぞれを可能にする方法

レバー1：コストの可視化と帰属の特定

見えないものは最適化できません。 すべてのLLMトラフィックをゲートウェイ経由でルーティングすることによる最初の成果は、ユーザー、チーム、仮想アカウント、アプリケーション、モデルごとに、すべてのモデル呼び出しに関する完全で、帰属が特定でき、クエリ可能な記録が得られることです。

TrueFoundryのAIゲートウェイ を使用して、リクエストごとのコストを自動的に追跡します。 オープンソース料金カタログ プロバイダーが公開する料金（段階的な料金設定（例：Gemini 2.5 Proの20万トークンを超える場合の異なる料金）やリージョン固有の料金設定（例：AWS Bedrock Nova Liteのリージョンごとの料金）を含む）で常に更新されます。カスタム契約やファインチューニングされた料金設定のモデルについては、 プライベートコスト 設定により、正確なトークンあたりの料金を設定でき、それがすべてのダッシュボードに反映されます。

その結果、チーム、ユーザー、仮想アカウント、モデル、アプリケーション別にコストを内訳表示するライブダッシュボードが実現します。これは、 X-TFY-METADATA ヘッダーで渡す任意のメタデータタグでフィルタリング可能です。 すべてのリクエストにproject_id、feature、customer_id、またはenvironmentのタグを付けると、コストダッシュボードはそれらのディメンションで自動的にセグメント化されます。

セットアップについては、 TrueFoundryのコスト追跡ドキュメント をご覧ください。

対策2：予算制限とレート制御

これは最優先で導入すべき制御です。 支出を最適化する前に、壊滅的な支出を防ぐ必要があります。ゲートウェイレベルでの予算制限とレート制限は、請求書が届く前に作動するサーキットブレーカーの役割を果たします。

TrueFoundryの予算制限機能 は階層的であり、ルールは積み重なって組み合わされます。

レート制限 は TrueFoundryゲートウェイ で3つの異なるシナリオに対応します。

• バグによるコスト超過の防止無限ループに陥った開発者のエージェントが、無制限にトークンを消費するのではなく、日次レート制限に達して停止する
• オンプレミスGPU容量の保護オンプレミスモデルにレート制限をかけ過負荷を防ぎ、オンプレミスの上限に達した場合はクラウドAPIへの自動バーストフォールバックを行う
• 顧客の階層別アクセスSaaS製品は顧客ティアをゲートウェイのレート制限に直接マッピングできます。プロ顧客は1日10,000リクエスト、無料顧客は500リクエストです。

レバー3：インテリジェントモデルルーティング

ここに最大のコスト削減の余地があります。 研究は一貫して、企業LLMコストの60～80%が20～30%のユースケースから発生しており、その集中はほとんどの場合、フロンティアモデルが劇的にオーバースペックである大量かつ低複雑度のタスクであることを示しています。

RouteLLM（ICLR 2025で発表）は、 よく訓練された複雑性ルーターは、高価なモデルにルーティングするリクエストをわずか14～26%に留めながら、GPT-4のパフォーマンスの95%を達成できることを示しました。これは、ルーティングされたワークロードにおいて75～85%のコスト削減に相当します。 品質を犠牲にすることなく、この削減は可能です。前提条件はルーティングレイヤーです。

TrueFoundryのバーチャルモデル コスト最適化シナリオに直接マッピングされる3つのルーティング戦略を実装しています。

クラウドフォールバックパターンを備えたオンプレミスプライマリ GPUインフラを持つ企業にとって、最高のROI（投資収益率）を持つルーティング構成です。‍


name: loadbalancing-config
type: gateway-load-balancing-config
rules:
  - id: priority-failover
    type: priority-based-routing
    when:
      models:
        - gpt-4
    load_balance_targets:
      - target: onprem/llama
        priority: 0
        fallback_status_codes: ["429", "500", "502", "503"]
      - target: bedrock/llama
        priority: 1
        retry_config:
          attempts: 2
          delay: 100

容量が枯渇するまでトラフィックはGPU上に留まり（限界費用ゼロ）、その後自動的にBedrockにバーストします。 クラウドAPIはデフォルトではなく、容量バッファとなります。 参照 TrueFoundry ロードバランシング ドキュメント 完全な設定オプションについては。

ルーティングはメタデータによってスコープ設定することも可能です。アプリケーションコードを変更することなく、開発環境をより安価なモデル層へ、本番環境をプレミアムモデルへルーティングできます。‍

- id: dev-environment
  type: weight-based-routing
  when:
    models: [gpt-4]
    metadata:
      environment: development
  load_balance_targets:
    - target: openai-dev/gpt4-mini
      weight: 100

レバー4: キャッシング - 重複するプロバイダー呼び出しの排除

キャッシングは、クエリの繰り返しがあるワークロードにとって、最も即効性のあるコスト削減策です。 繰り返し送信されるプロンプトや意味的に類似したプロンプトは、キャッシュされた応答を即座に返します。これにより、トークン消費ゼロ、プロバイダーコストゼロ、そして劇的なレイテンシーの低減を実現します。

TrueFoundry AI Gateway は2つのキャッシングモードをサポートしています。

完全一致キャッシング バイト単位で同一のプロンプトに対して応答を保存し、返します。誤検知はゼロで、同じプロンプトは常に同じキャッシュされた応答を返します。ヒット率はワークロードに依存しますが、パラメータが一貫しているAPI駆動型やテンプレート化されたプロンプトに最適です。

セマンティックキャッシング 表現が異なっていても同じ意味を持つプロンプトを、埋め込み類似性を使用して照合します。「パスワードをリセットするにはどうすればよいですか」と「パスワードを忘れました。どうすればよいですか」という質問は、同じキャッシュされた回答を返します。 一般的なコスト削減率：繰り返しのあるクエリパターンを持つカスタマーサポート、FAQ、ドキュメント関連のワークロードで30～50%。 参照： TrueFoundry セマンティックキャッシングガイド 実装の詳細と類似度しきい値の調整については。

両方のモードは、設定可能なキャッシュ有効期限ポリシーと手動での無効化をサポートしています。これにより、時間依存のデータに対してはキャッシュされた応答が常に最新の状態に保たれ、静的コンテンツは無期限にキャッシュされます。

プロバイダーネイティブのプロンプトキャッシング ゲートウェイレベルのキャッシングと並行して、補完的な手段として機能します。AnthropicのClaude APIプロンプトキャッシングは、入力トークンコストを最大で キャッシュされたプレフィックスで90% 最初のトークンまでの時間で13～31%の改善が見られます。これはプロバイダーレベルで動作し、ゲートウェイが適切なエンドポイントにルーティングし、プロバイダーがサポートされているモデルに対してプロンプトキャッシュを自動的に適用します。

TrueFoundry AIゲートウェイ：コスト最適化機能の詳細解説

コスト追跡と帰属

ゲートウェイによって処理されるすべてのリクエストには、自動的に以下のタグが付けられます。

• ユーザー / 仮想アカウント - 誰が呼び出しを行ったか
• モデルとプロバイダー - どのモデルが呼び出され、どのプロバイダーアカウント経由か
• トークン数 - 入力トークン、出力トークン、キャッシュされたトークン（サポートされている場合）
• 計算されたコスト - 公開価格設定（TrueFoundryのオープンソースカタログから自動更新）または特注契約向けのカスタムプライベート価格設定を使用
• メタデータタグ - を介して渡す任意のカスタムディメンション X-TFY-METADATA (project_id, feature, customer_id, environment)

この アナリティクスダッシュボード は、これらすべてを、ユーザー、仮想アカウント、チーム、および設定ごとにグループ化された事前構築済みビューで表示します。ルーティングメトリックタブでは、どの予算制限とレート制限が誰によってヒットしているかを表示するため、月末になってからではなく、月末になる前に、どのチームが予算を使い果たしているかを正確に把握できます。

すべてのトレースは以下を介してエクスポートされます OpenTelemetry 任意のSIEMまたはオブザーバビリティプラットフォーム（Grafana、Datadog、Splunk、既存のスタックなど）へエクスポートされ、カスタムダッシュボード、自動アラート、既存のFinOpsツールとの連携が可能になります。

階層型予算制限

TrueFoundryの予算制限エンジンは、リクエストごとに複数のルールを評価し、最も制限の厳しい一致ルールが適用されます。ルールは順序付け可能で、組み合わせることができます。

実用的な設定例：開発者ごとの日次上限とチームによる上書き設定

MLチームのメンバーはまずルール1（1日100ドル）に一致し、その他の開発者はすべてルール2（1日10ドル）に該当します。 両方のルールが追跡のために評価されますが、許可/ブロックの決定は最初の一致によって決まります。

モデルレベルのセーフティネットを追加する

個々のユーザーは1日10ドル以内に収まります。しかし、すべてのユーザーがそれぞれの制限内に収まっていたとしても、 組織全体のGPT-4利用額は月額500ドルに制限されます。 多くのユーザーが個々に制限内であっても、全体としてモデル予算を使い果たしてしまうという状況を防ぎます。

詳細は TrueFoundryの予算制限に関するドキュメント で完全なルールスキーマをご確認ください。

環境およびメタデータスコープ設定によるレート制限

レート制限は、ユーザーやチームだけでなく、特定の環境、モデル、またはアプリケーションを対象とすることもできます。‍


name: ratelimiting-config
type: gateway-rate-limiting-config
rules:
  - id: openai-gpt4-dev-env
    when:
      models: ['openai-main/gpt4']
      metadata:
        env: dev
    limit_to: 1000
    unit: requests_per_day

これにより、開発環境でのGPT-4の使用量を1日1,000リクエストに制限し、本番環境のトラフィックに影響を与えることはありません。 テスト中にLLMにアクセスするCI/CDパイプラインは、予期せぬコストの原因となることがよくありますが、CI設定を変更することなく制限をかけることができます。

参照 TrueFoundry のレート制限ドキュメント 詳細な設定オプションについては

フォールバックチェーンと信頼性主導のコスト管理

フォールバックは単なる信頼性機能ではなく、コスト管理メカニズムでもあります。 プロバイダーからの429 (レート制限) 応答に対する自動フェイルオーバーにより、リトライや失敗したリクエストに対して料金を支払う必要がなくなります。

ゲートウェイのフォールバックチェーンは、以下のシナリオを自動的に処理します。

• プロバイダーのレート制限 (429): 次の設定済みプロバイダーにフォールバックし、アプリケーションにエラーを通知しません
• プロバイダーの停止 (500/502/503): バックアッププロバイダーまたはオンプレミスモデルに切り替えます
• 遅延を伴うリトライ: フェイルオーバー前の、一時的なエラーに対する設定可能なリトライ回数と遅延

TrueFoundry のロードバランシングとフォールバック 3つのルーティング戦略 (優先度、重み、レイテンシー) のすべてをターゲットごとのリトライ設定で処理するため、すべてのアプリケーションでリトライロジックを実装する必要はありません。

コスト削減の推定: フレームワーク

正確な削減額はワークロードの構成によって異なりますが、このフレームワークは機会の方向性を示します。

現実的な複合シナリオ: LLM APIに月額15万ドルを費やす500人規模のエンジニアリング組織。セマンティックキャッシュのヒット率40%で全体を20%削減。開発環境を安価なモデルにルーティングすることで15%削減。トラフィックの60%をオンプレミスプライマリにすることでさらに25%削減。 合計: 60%削減、つまり月額9万ドルの節約。 TrueFoundryゲートウェイの料金体系では、投資対効果は四半期ではなく、数日で測れます。

実装ガイド：まず何から始めるべきか

1週目 - まずは可視化 すべてのLLMトラフィックをTrueFoundry AI Gateway経由でルーティングします。公開価格でコスト追跡を有効にし、すべてリクエストにアトリビューションメタデータ（team, project_id, environment）。 1週間後には、どこに費用がかかっているのか正確に把握できます。 これだけで、「AIの費用が高い」という会話が「チームXのドキュメント分析パイプラインがコストの40%を占めている」という会話に変わります。

2週目 - 予防 1週目の結果に基づいて、予算制限とレート制限を設定します。開発者ごとの日次支出に上限を設け、開発/ステージング環境向けに環境ベースのレート制限を追加します。最も高価なモデルには、モデルレベルの月次上限を設定しましょう。 これらの制御により、次のインシデントを防ぐことができます。 これらは最適化するものではなく、保護するためのものです。

3週目 - ルーティング 環境ベースのルーティング（開発環境 → 安価なモデル、本番環境 → プレミアムモデル）とプロバイダー優先順位チェーンを実装する仮想モデルを作成します。オンプレミスのGPU容量がある場合は、クラウドフォールバック付きの優先度ベースのルーティングを設定しましょう。 ここで大きなコスト削減が実現します。

4週目以降 - キャッシュと最適化 繰り返しパターンを持つワークロードに対してセマンティックキャッシュを有効にします。類似度しきい値を調整します。ルーティングメトリクスダッシュボードを確認し、どの予算とレート制限が最も頻繁に上限に達しているかを把握して調整します。 分析レイヤーは、次にどこに注力すべきかを示します。

さまざまなデプロイパターンにおけるLLMコスト最適化

複数チームのプラットフォームエンジニアリング

各チームは、独立した予算追跡機能を備えた独自の仮想アカウントを取得します。プラットフォームチームは、組織レベルのモデル上限とデフォルトのレート制限を設定します。各チームリーダーは、他のチームのデータにアクセスすることなく、自チームのコスト内訳を確認できます。

主な設定： メタデータを使用したプロジェクトベースの予算 + 仮想アカウントの週次上限 + 組織全体のセーフティネットとしてのモデルレベルの月次上限。

参照： TrueFoundry AI Gatewayアナリティクス チームレベルのダッシュボード設定について。

AI利用に対する顧客への課金を行うSaaS製品

顧客向けAI製品は、チャージバックまたは段階的課金を実装するために、顧客ごとの利用状況追跡が必要です。すべてのリクエストにタグ付けします： customer_id メタデータに。ゲートウェイはcustomer_idごとのコストを自動的に追跡します。プランティアに対応する顧客ごとのレート制限を設定します。

主な設定： メタデータに基づく予算ルール（ customer_id ごと） + 顧客ティアごとのレート制限。これにより、カスタムの計測インフラストラクチャなしで、課金パイプライン用の正確なデータが得られます。

エージェントワークフロー (Claude Code、Cowork、エージェントパイプライン)

エージェントワークロードは、最もコストのかかるLLMパターンです。1つのエージェントタスクで、数十回のモデル呼び出しにわたって数千のトークンを消費する可能性があります。 エージェントワークロードにとって、予算上限は必須であり、主要な安全機構です。

すべてのエージェントトラフィックをゲートウェイ経由でルーティングするには、 ANTHROPIC_BASE_URL （または同等のもの）を使用します。エージェントIDごとに日次予算制限付きの仮想キーを設定してください。長時間実行されるエージェントが日常的なサブタスクに安価なオンプレミス容量を優先的に使用できるよう、オンプレミス/クラウドのフォールバックチェーンを構成します。

参照： TrueFoundry Claude Code 統合ガイド エージェントのデプロイ構成については。

ゲートウェイがないことの代償

ゲートウェイがないこと自体がコストとなります。 それは主に4つの形で現れます。

インシデントコスト。 レート制限のないエージェントループ、コンテキストが重いプロンプトをテストする開発者、冗長なAPIコールを生成するバグ — これらの事象は起こり得ます。問題は、それらが50ドルで止められるのか、それとも月額請求書で5,000ドルになってから発見されるのか、ということです。

最適化の遅延。 一元的なルーティングがなければ、より安価なモデルのフォールバックやキャッシュを実装したい各チームは、それを個別に構築することになります。1人のエンジニアが1週間でできるはずのプラットフォームレベルの最適化が、チーム間で断片化された努力により6ヶ月もかかってしまうのです。

コスト配分のギャップ。 コストをチーム、アプリケーション、または機能に帰属させることができない場合、AI支出について誰も責任を負わせることはできず、最も効果的な最適化ターゲットを特定することもできません。

コンプライアンスリスク。 規制産業やマルチテナント製品において、顧客ごとまたはチームごとのコストと使用状況の帰属を証明できないことは、単なる財務上の問題にとどまらず、ガバナンスと請求の正確性に関する問題となります。

よくある質問

LLMコスト最適化とは何ですか？なぜ今それが重要なのでしょうか？

‍LLMコスト最適化とは、出力品質を維持しながら、組織が大規模言語モデルのAPI呼び出しに支払う費用を削減するための戦略と管理策の集合体です。従来のチャットボット導入よりもはるかに多くのトークンを消費するエージェント型ワークロードによって、企業のLLM API支出は6ヶ月で倍増し、2026年末までに150億ドルに達すると予測されているため、今、これが重要です。体系的なコスト最適化がなければ、 その支出の40～60%は純粋な無駄です。重複した呼び出し、単純なタスクに対する過剰なモデル指定、キャッシュの不在、予算管理の欠如などです。

LLMコスト最適化のためにAIゲートウェイが必要なのはなぜですか？

‍アプリケーションコードで個別の最適化を実装することはできますが、3つの問題に直面します。各チームが同じインフラをばらばらに再構築してしまうこと、どこに注力すべきかを知るための集中管理された可視性がないこと、そして最適化はスタック内で最もメンテナンスされていないアプリケーションのレベルでしか機能しないことです。 AIゲートウェイは、コスト管理を普遍的に、一元的に、そしてすべてのアプリケーションに同時に適用します。 個々のチームが何も実装することなく、ゲートウェイ内の1つのルーティングルールが、数十のアプリケーションにわたる数百のコード変更を置き換えます。

セマンティックキャッシュはLLMコストを実際にどれくらい削減できますか？

‍セマンティックキャッシュは通常、コストを クエリの繰り返しが多いワークロードの場合、30～50%削減します。 カスタマーサポート、FAQシステム、ドキュメント検索、分類パイプラインなどです。この節約は、以前に回答された質問と意味的に類似したクエリに対して、キャッシュされた応答（プロバイダーコストゼロ、ほぼゼロのレイテンシー）を返すことによって生まれます。ヒット率はワークロードパターンに大きく依存し、多様でユニークなクエリを持つワークロードではヒット率が低くなります。 TrueFoundryのセマンティックキャッシュガイド ワークロード評価としきい値調整のガイダンスについて。

インテリジェントモデルルーティングとは何ですか、そしてどれくらい節約できますか？

‍モデルルーティングは、複雑さ、チーム、環境、その他の基準に基づいて、各LLMリクエストを最もコストに適したモデルに振り向けます。研究（RouteLLM, ICLR 2025）によると、リクエストの14～26%のみをフロンティアモデルにルーティングし、残りを安価なモデルで処理することで、 フロンティアモデルのパフォーマンスの95%を、75～85%低いコストで達成できます。. 実際、GPUインフラを持つ企業にとって最も効果的なのは、オンプレミスをプライマリ、クラウドをフォールバックとするルーティングです。トラフィックはGPU上に留まり（限界費用はほぼゼロ）、容量が尽きた場合にのみクラウドAPIにバーストします。 TrueFoundryのバーチャルモデル アプリケーションコードの変更なしに、3つのルーティング戦略（優先度、重み、レイテンシ）すべてを実装します。

TrueFoundry AI Gatewayでは、予算制限はどのように機能しますか？

‍TrueFoundryの予算制限機能 は階層的でルールベースです。適用対象（ユーザー、チーム、仮想アカウント、モデル、メタデータ値）、予算額と期間（例：ユーザーあたり1日10ドル）、そして制限が個人単位か共有かを指定するルールを定義します。複数のルールが適用され、開発者は1日10ドルの個人制限と、月500ドルのGPT-4組織レベルの上限の両方を持つことができます。適用されるいずれかの制限を超過すると、トークンが消費される前にゲートウェイがリクエストをブロックし、エラーを返します。制限に達する前にアラートが発動するように設定することも可能です。

結論

LLMのコスト問題は、アプリケーションの問題ではなく、インフラの問題です。 個々のチームにプロンプトの効率化や独自のレート制限の実装を求めるだけでは解決できません。請求書が届いた後ではなく、トークンが消費される前に、すべてのLLM呼び出しにコストガバナンスを適用する一元的な制御層が必要です。

AIゲートウェイがその層です。これにより、コストを可視化し（アトリビューション）、無駄をなくし（予算制限とレート制御）、高価なモデルを例外とし（インテリジェントルーティング）、繰り返しの計算を無料にします（キャッシング）。 これらの利点はそれぞれ独立して利用できますが、組み合わせることで、本番環境のLLMワークロードにおいて通常50〜80%のコスト削減を実現します。

TrueFoundryのAIゲートウェイは、Gartnerが2026年のエージェントAIコスト最適化で注目する、これら4つの要素すべてを単一のプラットフォームで実装しています。1 vCPUで4ms未満のオーバーヘッドと350以上のRPSを実現し、ゲートウェイは意味のある遅延を追加することなく、あらゆる意味のあるコスト制御を追加します。