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コストを計算する

AI 機能を本番環境で展開する前に、コストを見積もっておくことが重要です。コストは、使用する入力トークンと出力トークンの数、そして選択するモデルによって決まります。

この演習では、顧客とのチャット記録を要約する際のコストを計算します。

OpenAI の client と、prompt、max_tokens はあらかじめ読み込まれています。

この演習はコースの一部です

Python で DeepSeek を使いこなす

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演習の手順

  • response から入力トークンの使用量を取得します。
  • 出力トークンのコストを加算して、コスト計算を完成させます。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

client = OpenAI(api_key="", base_url="https://api.together.xyz/v1")

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash",
    messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
    max_tokens=max_tokens
)

input_token_price = 2.1 / 1_000_000
output_token_price = 4.4 / 1_000_000

# Extract token usage
input_tokens = response.____.____
output_tokens = max_tokens
# Calculate cost
cost = (input_tokens * input_token_price + ____ * ____)
print(f"Estimated cost: ${cost}")
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