コンソールのダッシュボードページでは、チーム内のすべてのエージェントにおける呼び出し回数や使用トークン数を一目で確認できます。
表示機能の特徴
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データはリアルタイムで集計され、
日次・週次・月次の単位でグラフ・数値として表示されます。
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より詳しく分析したい場合は、
Excelファイル形式でダウンロードすることも可能です。
→ 集計期間中の各エージェントごとの呼び出し履歴や利用傾向が確認できます。
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集計期間中に使用された各LLMモデルの利用履歴を確認可能です。
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使用したモデルごとに、InputトークンとOutputトークンの消費量が分かれて表示されます。
LLMトークン
トークンとは、AI言語モデルがテキストを処理する際の最小単位を指します。
たとえば英語では、1トークン＝4〜5文字程度に相当し、
韓国語のような言語では、さらに細かい単位で分割される傾向があります。
InputトークンとOutputトークン
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Inputトークン：ユーザーがAIに入力するテキスト（質問・指示など）のトークン数
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Outputトークン：AIが応答として生成するテキストのトークン数
AIは、これらのトークン単位で文章を理解・生成しています。
コストとの関係
多くのAIサービスでは、使用したトークン数に応じて料金が発生します。
特に、Outputトークン（生成される応答）の方が単価が高めに設定されているケースが多く、
そのため、無駄のないプロンプト設計や出力制御が、コスト管理の重要なポイントとなります。