RAG のコストは『検索回数』で決まる:毎回検索しないアーキテクチャの設計論
Hiroba による自動要約
RAG 本番運用のコスト主因は入力トークン量より「毎回フル検索・生成を回す回数」にある。クエリの難易度に応じて処理を段階化し、定型質問は事前生成、簡単な質問は軽量経路に振り分けることで、月間 100 万クエリ規模での費用を約 1/15~1/20 に削減できる。計算配置(precompute・cache・route)という DB やネットワークの最適化手法を RAG に適用する設計論。
読んで良かったら、シェアしてみてください。
同じタグの記事が他に 5394 件あります。
関連する記事
同じタグの記事


Kimi K3.1 Pro vs Qwen 4 vs Claude Fable 5.5:フロントエンド生成とタスク単価を比較
QiitaAIHubMix による Kimi K3.1 Pro・Qwen 4・Claude Fable 5.5 の比較記事。リリース済みは K3.1 Pro のみで、Fable 5.5 と Qwen 4 はリーク情報や Arena の匿名モデル観察に基づく未確認情報であり、Anthropic の公式発表はない。ベンチマークの多くは Moonshot AI の自己申告値と前世代の第三者評価。Three.js フロントエンド生成のタスク単価試算と、3モデルに同じプロンプトを送る検証用スクリプトを掲載。

Claude Code + OpenRouter で構築する「ゼロ円 AI コーディング環境」— 無料モデル 5 選と設定手順
QiitaClaude Code の接続先を `ANTHROPIC_BASE_URL` で OpenRouter に差し替え、`:free` サフィックスの無料モデルで動かす手順の解説。Qwen3・Gemini 2.0 Flash・DeepSeek R1 など 5 モデルをコンテキスト長と強み・弱みで比較し、direnv によるプロジェクト単位の設定やレート制限下でのタスク別使い分けも収録。API 費用を抑えたい個人開発者向けの内容。

同じコードでClaudeだけ出力トークンが約60%多い:Claude Code・Codex・Antigravityを5言語で80回実測
Qiita同一のブロック崩しタスクを5言語のプロンプトで計80回実行し、コード1,000文字あたりの出力トークンを比較した検証記事。Opus 5.5はClaude CodeとAntigravityのどちらでも約591〜596で、Geminiより約60%、GPTより約57%多い結果。差はツールではなくトークナイザー由来と分析。プロンプト言語の影響はほぼなし。API費用を見積もる開発者向けの実測データ。