総合
ChatGPTトークン最適化マニュアル(総合目次)
メニュー
原理トークンと料金
トークンとは?どうやってお金がかかるの?を、図と表で理解します。
第1章へ →
戦略3原則で減らす
構造化・変数化・削除。簡単な工夫でムダなトークンを減らします。
第2章へ →
実践Before/After事例
法務・コード・ブログでの軽量化を、実データで比較します。
第3章へ →
検証測定とシミュレーション
tiktokenやAPIログで、数値で確かめる方法を学びます。
第4章へ →
リスク精度低下を防ぐ
削り過ぎの落とし穴。限界と最適ラインも整理します。
第5章へ →
運用チェックリスト
日々のレビューと自動テストで、安定運用を実現します。
第6章へ →
まとめと推奨設定表(サイト全体)
実務でまず決めるべき基準を簡潔に。
| 項目 | 推奨 | 理由 |
| モデル選定 | 量産=軽量モデル / 品質重視=高性能モデル | コストと精度のトレードオフを明示 |
| 1回あたり目標 | 入力 < 800 tokens, 出力 < 1200 tokens | 多くの業務で十分な情報量 |
| 軽量化目標 | 30〜40%削減 | 3原則の徹底で現実的に達成可 |
| 測定頻度 | 週次+異常検知 | 費用急増を早期に把握 |