6.2.3. ViewCreator SQLビルダ アシスタント 利用時のコスト¶
ViewCreator SQLビルダ アシスタント を利用する際に発生する利用トークンについて説明します。
トークンとは、AIが文章を処理する際の最小単位（単語や記号など）です。利用料金はこのトークン数に応じて決まります。
コラム
利用トークン数について
このドキュメントに記載されている利用トークン数は一例です。
チャットモデル、質問の複雑さ、言語等によって変動します。
なお、記載されている内容は 2025 Autumn(Lilac) リリース時点のものです。利用サービス、モデル、仕様変更等によって大きく変動する可能性があります。
注意
生成AIサービスの利用料金について
実際請求される料金は各生成AIサービスの利用料金に準じます。
生成AIサービスの利用料金については、各サービス提供元にお問い合わせください。
6.2.3.1. ViewCreator SQLビルダ アシスタント の実行ステップ¶
ViewCreator SQLビルダ アシスタント では、AIが複数の処理を組み合わせて最適なSQLを生成する方式を採用しています。
質問の内容によっては処理を複数回実行することがあるため、一回の利用トークン数は変動します。
また、同じ質問であっても、AIサービスの特性（利用サービス、モデル等）により毎回トークン数が変動します。
各実行ステップとその役割は以下の通りです。
1. テーブル検索
- ユーザの質問に関連するデータベーステーブルを探します
- 質問から必要なデータが格納されているテーブルを自動で判断します
2. テーブル精度検証
- 見つかったテーブルが質問に対して適切かどうかを詳細に確認します
- テーブルの構造（カラム名、データ型、制約等）を取得・分析します
- より正確なSQL作成のため、このステップは複数回実行される場合があります
3. SQL生成
- 検証されたテーブル情報を元に、SQLクエリを作成します
コラム
効率的な利用方法
質問に具体的なテーブル名やカラム名を含めることで、テーブル検索やテーブル精度検証の処理負荷を軽減できます。
これにより、利用トークン数を抑えてコストを削減できる可能性があります。
6.2.3.2. ViewCreator SQLビルダ アシスタント の利用トークン数の例¶
6.2.3.2.1. 質問とトークン数の関係¶
質問の内容や複雑さによって、利用トークン数は大きく変動します。以下は標準的な質問の利用トークン数の例です。
以下のプロンプトを1回実行した場合
組織の一覧を出してください。
実行結果
| 生成AIサービス | チャットモデル名 | 入力トークン数 | 出力トークン数 | 実行ステップ内訳 |
|---|---|---|---|---|
| OpenAI | gpt-4o-mini | 79,883 | 993 | テーブル検索 入力:4,674 出力:82
テーブル精度検証（1回目） 入力:24,100 出力:337
テーブル精度検証（2回目） 入力:41,574 出力:126
SQL生成 入力:9,535 出力:448
合計 入力:79,883 出力:993
|
| Azure OpenAI Service | gpt-4o-mini | 74,314 | 1,239 | テーブル検索 入力:4,695 出力:84
テーブル精度検証（1回目） 入力:24,143 出力:548
テーブル精度検証（2回目） 入力:24,137 出力:354
SQL生成 入力:21,339 出力:253
合計 入力:74,314 出力:1,239
|
| Amazon Bedrock | anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0 | 75,368 | 1,235 | テーブル検索 入力:9,244 出力:165
テーブル精度検証（1回目） 入力:14,010 出力:343
テーブル精度検証（2回目） 入力:36,995 出力:156
SQL生成 入力:15,119 出力:571
合計 入力:75,368 出力:1,235
|