トークン: AI を誰も使用しなくなったにもかかわらず、なぜ AI の請求額が高騰するのか

原作者：Sem Atalho

オリジナルソース：https://www.youtube.com/embed/oTfEqF0qOuM

サインも同じです。チームも同じだ。そしてAIの代償が再び大きくなった。これは請求のバグやベンダーの問題ではありません。これがその仕組みであり、それを理解するには、トークンという 1 つの単語を理解するだけで済みます。トークンは、モデルが収集するテキストの一部です。それは言葉ではありませんし、文字でもありません。一枚ですよ。そして、請求書を説明する部分は次のとおりです。新しいメッセージが表示されるたびに、会話全体が再び統合されます。彼は、各嘆願書を書く前にファイル全体を読み直し、その読みに対して料金を請求する弁護士です。このビデオでは、トークン カウンターが表示された状態でターミナルを開いて次のことを示します。 • 単純な単語がいくつかのトークンに変わる • 会話が「空」であるにもかかわらず、最初の通話が 49,000 個のトークンを送信して終了する理由 • ポルトガル語は同じことを言うのに英語よりも多くのトークンがかかる • 同じ JavaScript 関数、スペースとタブの有無: 124 トークンの違い • 行きのお金を節約することが見た目よりも重要でない理由 非常に費用がかかるのは帰り道 そして私は最後に、納品に応じた人に与えられる 3 つの結果と、私の測定に対する見方を変えたフレーズ「指標が行動を形作る」で締めくくります。 📄 私が引用した論文「可読性の隠れたコスト: コードのフォーマットが LLM 予算をサイレントに消費する方法」 — Pan、Sun、Zhang、Lo、Du、ICSE 2026 で採択 https://arxiv.org/abs/2508.13666 ⚠️ 訂正: ビデオ内で「40% の節約」について話しています。この論文の数値は、コード (Java、Python、C++、および C#、10 モデル) で測定された入力トークンの平均 24.5% 削減であり、パフォーマンスの損失はありません。この調査で明らかになった 36% は別の意味であり、出力コードのサイズの削減です。これがその記録です。チェックするためのリンクがあります。 🎯 配送マネージャー、技術リーダー、PO、工場マネージャーの方向け。 AI の使用だけでなく、AI の責任は誰にあるのか。第 0 章 0:00 署名は同じだが、請求額は大きくなる 0:28 トークンとは何か — それは単語ではなく、手紙ではない 1:14 弁護士のたとえ: なぜすべてが再送信されるのか 2:30 ターミナル内: 「開発」がいくつかのトークンになる 3:10 すでに 49,000 のトークンが送信される理由: コンテキストは決して空ではない 4:10 質疑応答: すべてがトークンになる4:47 ポルトガル語は英語よりもトークンのコストが高い 5:42 フォーマットされたコードとスペースやタブのないコード 6:43 論文 — そして、途中でお金を節約することが重要ではない理由 7:28 Python では、インデントは構文である 7:58 配信責任者にとっての 3 つの結果 8:30 トークンで測定する?なぜPRするのか？重要な質問 9:05 行動を形作るメトリクス 9:55 次のエピソード: コンテキストとは何ですか 💬 チームからの AI 要求にどれくらいのコストがかかるか知っていますか?サブスクリプションではなく、需要です。この番号が存在するかどうかをコメントで教えてください。チャンネルが小さいうちは全員に答えます。チャンネルについて Sem Atalho は配送責任者向けの AI です。私はこのチャンネルを学習ツールとして使用しています。専門用語を使わずに説明することが理解している証拠であるというファインマン テクニックを応用しています。近道はありません。これが方法であり、これが名前です。専門用語を使わないシリーズ。エピソードごとに 1 つの単語。次へ: コンテキスト。 @ia_sem_atalho #InteligenciaArtificial #LLM #CustoDeIA #EngenhariaDeSoftware