LLMのAPI費用をユーザー数に比例させない設計 ─ 2段階スコアリングの実装
AI要約
個人開発サービスでLLM API費用がユーザー数に比例する問題を、2段階スコアリングで解決した実例です。記事分析(LLM使用)と、その結果をもとにしたユーザーマッチング(ローカル計算)に処理を分離。1,000ユーザー×100記事のケースで月7,000円から70円へ削減しました。スケジューラによる事前分析、キャッシュ戦略、バッチ並列実行など実装の工夫も含め、スケーラブルなコスト設計の具体例が学べます。
AI要約
個人開発サービスでLLM API費用がユーザー数に比例する問題を、2段階スコアリングで解決した実例です。記事分析(LLM使用)と、その結果をもとにしたユーザーマッチング(ローカル計算)に処理を分離。1,000ユーザー×100記事のケースで月7,000円から70円へ削減しました。スケジューラによる事前分析、キャッシュ戦略、バッチ並列実行など実装の工夫も含め、スケーラブルなコスト設計の具体例が学べます。
AIをただの「何でもやる1人のエンジニア」として使うから上手くいきません。実際のチーム開発と同じように、PM(要件整理)→エンジニア(実装)→レビュアー(品質チェック)の3役に分けてAIに頼むと、仕様のブレや手戻りが劇的に減ります。各工程のプロンプト例付きで、明日から実践できる運用ノウハウです。

