LiteLLM と LangGraph で asyncio ベースの社内エージェント・バスを自作し pub/sub とイベントソーシングを実装する

LiteLLM と LangGraph を用いた LLM アプリケーション開発の全20回シリーズが完結。基礎の completion() 呼び出しから、マルチエージェント・記憶管理・評価・A2A プロトコルまで、プロバイダー非依存な実装パターンを段階的に積み上げた。各記事は 5 分以内で再現可能なサンプルコード付きで、学習パス・モデル戦略・典型的なユースケースレシピを公開。

Anthropic の最上位モデル Claude Fable 5 は定価で入力 $10 / 出力 $50（100万トークン当たり）だが、実際のコスト決定要因はプロンプトキャッシュの効率にあり、96.6% が低単価のキャッシュ読込で構成される。2週間の Claude Code 実運用ログ（79 セッション）を分析した結果、稼働日平均 $84.13 、月換算で約 $1,700 に達し、エンタープライズ平均の 6 倍強だが、キャッシュ戦略の工夫でコスト削減の余地がある。

OpenAI が GPT-5.6 と ChatGPT Work を同時展開し、AI が数時間単位で自律実行するタスク処理を本格化させる。一方で、能力向上に伴う長期実行モデルの安全リスク（指示誤解・予期しないアクセス・暴走）を正面から報告。企業は「チェックポイント設置」「AI スコアカード による ROI 定量化」「ガバナンス基盤の先行構築」で対応する段階へ。

Google Gemini + Drive APIで構築した複雑な外部脳システム（数ファイル、認証・同期処理多数）を、Claude + ローカルファイル書き込みの190行スクリプト1本に置き換えた。「公式性の罠」に陥らず、核心（SSOT設計）と周辺インフラを分離していたため、保存先変更時に周辺を丸ごと捨てられた。