Azure AI Foundry モデルのコスト管理を計画する

2025-06-26

この記事では、Azure AI Foundry モデルのコストを表示、計画、管理する方法について説明します。

この記事では、Azure AI Foundry モデルのコストの計画と管理について説明しますが、Azure サブスクリプションで使用されているすべての Azure サービスとリソースに対して課金されます。

[前提条件]

Cost Management のコスト分析では、ほとんどの種類の Azure アカウントがサポートされますが、すべてではありません。サポートされているアカウントの種類の完全な一覧を表示するには、「 Cost Management データについて」を参照してください。
コストデータを表示するには、少なくとも Azure アカウントの読み取りアクセス許可が必要です。 Cost Management データに対するアクセスの割り当てについては、データへのアクセスを割り当てるを参照してください。

Foundry Models の課金モデルについて

言語モデルでは、入力をトークンに分割することで、入力を理解して処理します。参考までに、各トークンは一般的な英語テキストの約 4 文字です。画像やオーディオを処理できるモデルでは、課金目的でもトークンに分割されます。画像またはオーディオコンテンツあたりのトークン数は、モデルと入力の解像度によって異なります。

トークンあたりのコストは、選択したモデルシリーズによって異なりますが、Azure AI Foundry にデプロイされるすべてのモデルでは、1,000 トークンごとに課金されます。トークンのコストは、入力と出力の両方にかかります。たとえば、1,000 トークンの JavaScript コードサンプルがあり、モデルに Python への変換を頼むとします。送信した最初の入力要求に対して約 1,000 トークン、応答で受信した出力に対してさらに 1,000 トークン、合計 2,000 トークンに対して課金されることになります。

コストの内訳

コストを構成する内訳を理解するには、Azure portal 内でコスト分析ツールを使用すると便利です。推論のコストを理解するには、次の手順に従います。

Azure AI Foundry ポータルに移動します。
画面の右上隅で、Azure AI Foundry リソースの名前 (旧称 Azure AI Services) を選択するか、AI プロジェクトで作業している場合は、プロジェクトの名前を選択します。
プロジェクトの名前を選択します。 Azure portal が新しいウィンドウ内で開きます。
[コスト管理] の下で、[コスト分析] を選択します
既定では、コスト分析のスコープは、選択したリソースグループに設定されます。

Von Bedeutung

コスト分析のスコープを、Azure AI Foundry リソースがデプロイされているリソースグループに限定することが重要です。パートナーとコミュニティのモデルに関連付けられているコストメーターは、Azure AI Foundry リソースの代わりにリソースグループの下に表示されます。
[グループ化] を [メーター] に変更します。これで、この特定のリソースグループに対して、コストのソースが異なるモデルシリーズから発生していることがわかります。

以降のセクションでは、エントリの詳細について説明します。

Azure によって直接販売されるモデル

Azure によって直接販売されたモデル (Azure OpenAI を含む) は直接課金され、各 Azure AI Foundry リソース (旧称 Azure AI サービス) の下に課金メーターとして表示されます。この課金は、Microsoft を通じて直接行われます。請求書を調べると、使用された各モデルの入力と出力が課金メーターを占めていることがわかります。

パートナーとコミュニティのモデル

Cohere などのサードパーティプロバイダーによって提供されるモデルは、Azure Marketplace を使用して課金されます。 Microsoft の課金メーターとは逆に、これらのエントリは、Azure AI Foundry リソース自体ではなく、Azure AI Foundry (旧称 Azure AI Services) がデプロイされているリソースグループに関連付けられます。モデルプロバイダーから直接課金されると、 Marketplace カテゴリのエントリと、消費される各モデルの入力と出力を考慮した サービス名SaaS が表示されます。

Von Bedeutung

Azure によって直接販売されるモデル (Azure OpenAI を含む) とパートナーとコミュニティのモデルの違いは、モデルがユーザーに提供される方法と課金方法にのみ影響します。いずれの場合も、モデルは Azure クラウド内でホストされ、外部サービスやプロバイダーとの対話はありません。

Azure 前払いを使用する

Azure 前払いクレジットを使用して、Azure の料金で直接販売されたモデルに対して支払うことができます。ただし、他のプロバイダーモデルが Azure Marketplace を通じて課金される場合、Azure 前払いクレジットを使用して他のプロバイダーモデルの料金を支払うことはできません。

HTTP エラー応答コードと課金状態

サービスで処理が実行されると、状態コードが成功でない場合 (200 以外) でも課金されます。たとえば、コンテンツフィルターまたは入力制限による 400 エラー、タイムアウトによる 408 エラーなどです。

サービスで処理が実行されていない場合は課金されません。たとえば、認証による 401 エラーや、レート制限を超えた場合の 429 エラーなどです。

コストを監視する

Azure リソース使用のユニットコストは、期間 (秒、分、時間、日数など) やユニット使用量 (バイトおよびメガバイト) によって異なります。 Azure AI サービスの使用が開始されるとすぐにコストが発生し、[コスト分析] 内でコストを確認できます。

コスト分析を使用すると、さらに詳細な課金情報を取得できます。

そのコストを構成する内訳を理解するには、Azure portal 内でコスト分析ツールを使用すると便利です。

Azure AI Foundry ポータルに移動します。
画面の右上隅で Azure AI サービスリソースの名前を選択するか、AI プロジェクトの作業をしている場合は、そのプロジェクトの名前を選択します。
プロジェクトの名前を選択します。 Azure portal が新しいウィンドウ内で開きます。
[コスト管理] の下で、[コスト分析] を選択します
既定では、コスト分析のスコープは、選択したリソースグループに設定されます。
すべてのリソースグループのコストが表示されているため、リソースごとのコストを確認すると便利です。その場合は、[表示]>[リソースごとのコスト] を選択します。
これで、各課金メーターを生成するリソースを確認できます。
前に説明したように、Azure OpenAI モデルと Microsoft モデルは、各 Azure AI サービスリソースのもとにメーターとして表示されます。
一部のプロバイダーのモデルは、グローバルリソースのもとにメーターとして表示されます。 "グローバル" という単語が、モデルデプロイの SKU に関連していないことに注意してください (たとえば、"グローバル標準")。複数の Azure AI サービスリソースがある場合、請求書には、各 Azure AI サービスリソースの各モデルの、1 つのエントリが含まれます。リソースメーターの形式は [model-name]-[GUID] です。ここで、[GUID] は、特定の Azure AI サービスリソースに関連付けられた一意の識別子です。使用した各モデルの入力と出力が課金メーターを占めていることがわかります。

Azure AI サービスに関連するコストを評価する場合は、スコープを理解することが重要です。リソースが同じリソースグループの一部である場合は、そのレベルでコスト分析のスコープを設定して、コストへの影響を理解できます。リソースが複数のリソースグループに分散している場合は、サブスクリプションレベルにスコープを設定できます。

予算を作成する

予算を作成してコストを管理し、異常な支出や超過出費のリスクについて関係者に通知するアラートを作成できます。アラートは、予算とコストのしきい値と比較した支出に基づきます。 Azure サブスクリプションとリソースグループの予算とアラートを作成します。これらは、全体的なコスト監視戦略の一環として役立ちます。

さらに細かく監視したい場合は、Azure の特定のリソースまたはサービスに対するフィルターを使用して予算を作成できます。フィルターを使用すると、追加のコストがかかる新しいリソースが誤って作成されないようにすることができます。予算を作成するときに使用できるフィルターオプションの詳細については、「グループ化とフィルターのオプション」を参照してください。

コストデータのエクスポート

ストレージアカウントにコストデータをエクスポートすることもできます。これは、コストに対して他のユーザーが追加のデータ分析を行う必要がある場合に役立ちます。たとえば、財務チームは、Excel や Power BI を使用してデータを分析できます。日単位、週単位、または月単位のスケジュールでコストをエクスポートし、カスタムの日付範囲を設定することができます。コストデータセットを取得する方法として、コストデータのエクスポートをお勧めします。

その他のコスト

Azure Monitor ログへのデータの送信やアラートなどの機能を有効にすると、これらのサービスの追加コストが発生します。これらのコストは、それらの他のサービスとサブスクリプションレベルのもとで表示されますが、Azure AI サービスリソースのみにスコープが設定されている場合は表示されません。

次のステップ

Cost Management でクラウド投資を最適化する方法を学習する。
コスト分析を使用してコストを管理する方法について詳細に説明します。
予期しないコストを回避する方法について説明します。
Cost Management のガイド付き学習コースを受講します。