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AI データを使用する

DoiT は、次のプロバイダーが提供する AI サービスをサポートします: AWS（Amazon Bedrock）、Google Cloud（Vertex AI）、Microsoft Azure（Azure Machine Learning）、Databricks、Anthropic、OpenAI。

GenAI プロバイダーを接続した後、AI コストと使用状況の分析およびモニタリングを開始できます。

Cloud Analytics における AI データ​

DoiT Cloud Analytics は、AI データを 1 時間ごとに更新します。

制限事項​

  • Databricks: 現時点ではコストデータのみ利用可能です。トークン使用量データには今後対応予定です。

  • OpenAI: OpenAI のコストデータは最終的な請求額を反映する一方、使用量データはアクティビティのモニタリングを目的としています。これにより、レポートに表示されるコストが実際の使用量と常に一致するとは限りません。詳細が必要な場合は、OpenAI API Usage Dashboard を確認してください。

    • OpenAI 音声入力トークン: OpenAI Costs API は、キャッシュありとキャッシュなしの音声入力トークンのコストをまとめて集計します。そのため、GenAI Intelligence では OpenAI の音声 SKU をキャッシュありとキャッシュなしに分割せず、音声入力トークンのコストは常に合算された状態で表示されます。

  • Anthropic (Analytics API): コストおよび使用量データは、使用量ベースの Enterprise プランでのみ利用可能です。詳細は Claude Enterprise Analytics API を参照してください。

ディメンションおよびメトリクスを通じて AI データを取得できます。以下に、DoiT と AI の用語の対応関係を示します。

基本メトリクス​

DoiT termAI termAI definition
costcost特定のリソースまたは使用量に対する合計コスト。
usageusageトークンの使用量。また、使用メトリックには、追跡対象の特定のサービス、モデル、または操作に応じて、秒、バイト、文字数などに基づく消費も含まれます。

標準ディメンション​

次の表は、DoiT プラットフォームに統合されているすべての AI モデルで利用可能な標準ディメンションを示します。

DoiT termDescription
Billing AccountAI アカウント内の特定の組織を表す一意の識別子。
Project ID/Account IDAI プロバイダーのワークスペースを表す一意の識別子。
Service/Service ID/SKU Description使用された AI プロダクトまたは機能の種類に関する高レベルな説明。例: Completions API、Embeddings API、Claude haiku3.5 Usage - Input tokens、Web Search Usage。
SKU ID/SKU description使用している AI サービス内の、より詳細で課金対象となる単位。例: chatgpt-4o-latest, input、text-embedding-3-large、claude-3-5-haiku-20241022, input_tokens、claude-sonnet-4-20250514, output_tokens。
Unit主な使用量の単位。多くのプロバイダーでは主な単位は token ですが、利用している AI サービスに応じてその他の単位も使用されます。
OperationAI サービスによって実行される、個別の課金対象アクション。例: input、cached input、web_search、image。
ProviderAI プロバイダー名: Amazon Web Services、Anthropic、Anthropic (Analytics API)、Azure、Databricks、Google Cloud、OpenAI。

GenAI ラベル​

以下は、DoiT プラットフォームで使用できる GenAI システムラベルです。GenAI システムラベルは GenAI セクションにグループ化されています。

LabelDescriptionProvider
API Key IDAI キーの一意の識別子。Anthropic, OpenAI
API Key NameAI API キーの名称。Anthropic, OpenAI
Base ModelAI モデル提供の識別子。例: gpt-4.1、claude-haiku-4.5。Anthropic, Anthropic (Analytics API), OpenAI
Billing Categoryリクエストが Cursor によりどのように課金されたか。一つを取ります: Usage-based、Included in Business、Free、Aborted, Not Charged、Errored, Not Charged。Cursor
Cachedコスト最適化のためにキャッシュされたトークンが使用されたかどうか: true、false。Anthropic, Anthropic (Analytics API), Azure, OpenAI
Coding agent使用量が Anthropic のエージェント型コーディングツールである Claude Code を通じて生成されたかどうか: true、false。Anthropic (Analytics API), Cursor
Consumption ModelAI サービスに使用される料金モデル: PAYG (Pay-As-You-Go) または Provisioned Throughput。Azure, GCP
Context WindowAI モデルに適用されるコンテキストウィンドウ制限。一つを取ります: 0-200k、200k-1M。Anthropic, Anthropic (Analytics API)
Cost type支出が属する課金対象コストコンポーネント: tokens（モデルのトークン使用）、web_search（サーバーサイドのウェブ検索）、code_execution（サーバーサイドのコード実行）。Anthropic (Analytics API)
Feature使用されている AI 機能またはサービス機能の種類。Vertex AI の例には Model Serving、Model Serving via Model Garden、Vertex Colab、Metadata storage などがあります。Microsoft Azure の例には Model Serving、Audio Generation、Embeddings などがあります。Azure, GCP
GenAI SpendAI プロバイダーを問わず、あらゆる生成 AI ワークロードのコスト。Anthropic, Anthropic (Analytics API), AWS, Azure, Cursor, Databricks, GCP, OpenAI
Inference Geo推論が処理された地理的リージョンで、データレジデンシー管理の追跡に使用されます。一つを取ります: global、us、not_available（リージョン未設定）。Anthropic (Analytics API)
Input Tokensリクエストで AI モデルに送信されたトークン数（プロンプトとコンテキスト）。Cursor
Invokationリクエストを開始した要因を示します。例えば、ユーザーが直接開始したアクティビティの場合は human。Anthropic (Analytics API), Cursor
Is Chargeableリクエストに課金が発生したかどうか: true（課金対象）または false（無料またはクォータ内）。Cursor
Is Headlessリクエストがインタラクティブなエディターセッションではなくバックグラウンド（ヘッドレス）エージェントから送信されたかどうか: true、false。Cursor
Is Model Servingサービスがアクティブにモデルを提供しているかどうか: true、false。Vertex AI および Amazon Bedrock で利用可能。Azure, GCP
Max Modeリクエストに対して Cursor の Max モードが有効になっていたかどうか: true、false。Cursor
Media Format複数のメディアタイプをサポートするモデルにおいて、サービスが音声・画像・テキストのどれを処理していたかを区別するメディア形式。例: audio。Anthropic, AWS, OpenAI
ModelAI モデル提供の識別子。例: gpt-4o-audio-preview、claude-sonnet-4-6。Anthropic, Anthropic (Analytics API), AWS, Azure, Cursor, Databricks, GCP, OpenAI
Model Family共通のアーキテクチャと学習手法を共有する関連 AI モデルのグループ。例: Claude、Gemini、GPT-5、Mistral。Anthropic, Anthropic (Analytics API), AWS, Azure, Databricks, GCP, OpenAI
Model VersionAI モデル提供のバージョン。例: 2024-12-17。Anthropic, OpenAI
Output TokensAI モデルがレスポンスとして生成したトークン数。Cursor
Organization NameAI 組織の一意の識別子。Anthropic (Analytics API) の場合、この値は接続の Organization Label です。Anthropic, Anthropic (Analytics API), AWS, Azure, OpenAI
Product使用量またはコストを発生させた Claude のプロダクトサーフェス: chat、claude_code、cowork、office_agent、claude_in_chrome、claude_design、または other（既知のサーフェスに帰属できない使用量）。Anthropic (Analytics API)
Resolution1 回の使用における画像の解像度。画像処理をサポートする OpenAI モデルで使用されます。OpenAI
Service Tier特定のワークフローに対する API 可用性を優先するために Anthropic API で使用されるサービス階層。Priority、Standard、Batch のいずれか。Anthropic, Anthropic (Analytics API)
Speedリクエストの処理に使用された推論モード: standard、fast。Anthropic (Analytics API)
Token typeコストタイプが tokens の場合に、その使用量が該当するトークンカテゴリ: uncached_input_tokens、output_tokens、cache_read_input_tokens、またはキャッシュ作成トークン（cache_creation.ephemeral_1h_input_tokens、cache_creation.ephemeral_5m_input_tokens）。Anthropic (Analytics API)
Unit CategoryAzure AI サービスの課金単位タイプ。値には Commitment、Tokens、Batch、Time または Time Short、Period、Request などがあります。Azure
Usage TypeAI モデルとのやり取りにおけるトークンフローの向き: input（モデルに送信されたトークン）または output（モデルが生成したトークン）。Anthropic, Anthropic (Analytics API), AWS, Azure, Databricks, GCP, OpenAI
User Email使用量を生成したユーザーのメールアドレス。利用できない場合、またはアカウントが削除された場合は Null。Anthropic (Analytics API), Cursor
User IDAI 組織内の特定ユーザーの一意の識別子。Anthropic, Anthropic (Analytics API), OpenAI
User NameAI 組織内の特定ユーザーの名前。設定されていない場合は Null。Anthropic, Anthropic (Analytics API), Cursor, OpenAI
WorkspaceAnthropic コンソール内の Workspace 名。Anthropic
Workspace IDAnthropic コンソール内の Workspace の ID。Anthropic

レポート例​

GenAI Intelligence ダッシュボードには、GenAI のコストおよび使用状況の分析をすぐに開始できるように、複数のプリセットレポートウィジェットが用意されています。プリセットレポートの設定を調整することも、一から独自のレポートを作成して GenAI データをより深く分析することもできます。

使用タイプ別コスト​

以下の例では、AI プロバイダー全体で正規化された 使用 タイプ ディメンションごとにコストをグループ化しています。

使用タイプ別の GenAI 利用コストレポート

ユーザー別の Amazon Bedrock コスト​

標準的な AWS の請求では、Bedrock のコストはモデルと地域ごとに集計されます。より細かいコストの追跡とアロケーションのために、AWS は Application Inference Profiles の利用を推奨しています（AWS re:Post 記事: How to Track and Limit Amazon Bedrock Usage by User を参照）。

DoiT プラットフォームでユーザーごとに Bedrock の利用状況を追跡するには、次の手順に従ってください。

  1. Bedrock コンソールまたは API を使用して、各ユーザー用の AIP を作成してください。

  2. カスタムコストアロケーションタグを適用し、推論の API 呼び出しではベースモデルの ARN の代わりに AIP の ARN を使用してください。

  3. AWS Billing and Cost Management コンソールでタグをアクティベートします。

  4. DoiT プラットフォームで AWS コストアロケーションタグをアクティベートします。アカウントタイプによっては、タグを再有効化 する必要があります。

タグが AWS の請求データに現れてから、Cloud Analytics（クラウド分析）のレポートにタグが表示されるまで 6–8 時間かかる場合があります。新しいタグの場合、最大 24 時間かかることがあります。レイテンシーなどの制限事項については、制限事項 を参照してください。

以下の例では、カスタムコストアロケーションタグでグループ化し、過去 3 週間における Amazon Bedrock コストの上位 5 人のユーザーを表示しています。

ユーザー別 Amazon Bedrock コスト上位

に最終更新