01仕組み:出力は入力より 5〜6 倍高い
GPT-6 Sol なら入力 $2.00 に対し出力 $10.00/1M。出力 1 トークンの節約は入力の 5 倍効きます。
- バッチ API:結果を数時間待てる処理をまとめて依頼すると、主要ベンダーで約半額の割引が適用されます(夜間バッチ・一括変換・定期レポート向き)。
- max_tokens:出力の上限。モデルの暴走長文(「同じ内容を言い換えるだけの結論」など)を物理的に止めます。
- JSON mode・構造化出力:出力形式を固定し、「読みにくいから作り直し」を防ぎます。再生成は全トークンの再課金です。
- 分割実行:巨大な処理は分割し、失敗時のやり直し範囲を最小化します。
02実例:1 日 100 件の記事要約
入力 2,000 トークン/出力平均 1,000 トークンの要約を、GPT-6 Sol で 1 日 100 件処理する場合。
| 施策 | 出力の平均 | 1 日のコスト | 効果 |
| 初期状態(制御なし) | 1,000 tk | $1.40 | — |
| + max_tokens・指示で 700tk に圧縮 | 700 tk | $1.10 | −21% |
| + バッチ化(約半額) | 700 tk | $0.55 | −61% |
# 出力制御の指示例(システムプロンプト末尾に1行)
回答は JSON:{"要約": "300字以内", "キーワード": ["最大5つ"], "重要度": "高|中|低"}
# API パラメータ
max_tokens: 500 response_format: {"type": "json_object"}
−61%出力圧縮+バッチの併合効果(試算)
×5〜6出力トークンの相対的な高さ
03やり方:3 つの設定を今日から入れる
どれも API パラメータか指示文の 1 行で済みます。
- max_tokens を必須化:用途別の上限表を作る(分類 50/要約 500/説明文 1,000 など)。上限に達した割合を週次で見直す。
- 構造化出力に寄せる:後処理でパースできる JSON にし、表示はアプリ側で行う。「整形のやり直し」を構造上なくす。
- バッチに移せる処理を棚卸し:即時性が不要な処理(一括タグ付け・音声書起こし後処理・定期集計)をリスト化し、バッチ API へ。
- 大きな処理は分割:100 ページの処理を 10 ページ×10 リクエストに。失敗時の再実行は失敗ブロックだけ。
バッチの割引率・完了時間はベンダーにより異なります(数時間〜24時間)。導入前に最新の条件をご確認ください。
04
注意点
- max_tokens が厳しすぎると回答が途切れる(finish_reason: length)。途切れ率を監視する。
- 「短く」と指示するだけでは長さは安定しない。字数・項目数・JSON スキーマで固定する。
- バッチ化は「入力と出力の両方」が半額になるため、術その3(キャッシュ)と重ねて効く。
これで 5 つの術はすべて解説しました。総合ページのチェックリストに戻って、自社の運用と照らし合わせてみてください。
関連リンク
省トークン5術の各ページと、サイト内の関連ページです。