公開日：2026年5月3日 | カテゴリ：API統合・コスト最適化 | 読者対象：インフラエンジニア・SaaS開発者
はじめに
GoogleはGemini 2.5 Proの長コンテキスト処理能力を大幅に強化し、100万トークン超のドキュメント対応を実現しました。しかし、公式APIの料金体系は1トークンあたり¥7.3=$1と高く、RAG（Retrieval-Augmented Generation）应用中における月間コストが急速に膨張しています。
私は以前、年間予算の65%をAPI呼び出しに費やしていたプロジェクトで、この問題を深刻に感じていました。そんな中、HolySheep AIを発見し、移行を検討開始。結果は85%のコスト削減と$50ms未満のレイテンシという做梦也不敢想的成果でした。
本稿では、公式APIや他の中継サービスからHolySheep AIへ移行する具体的なプレイブックを、RAGアプリケーションの観点から詳細に解説します。
なぜHolySheep AIに移行するのか
コスト比較の現実
RAGアプリケーションでは、質問のベクトル化、ドキュメント取得、コンテキスト合成、回答生成と複数のAPI呼び出しが発生します。以下に月間100万リクエストを分析した実際のコスト比較を示します：
| サービス | 1Mトークン単価 | 月間コスト試算 | 年間コスト |
|---|---|---|---|
| Google公式 (Gemini 2.5 Pro) | $15.00 | $45,000 | $540,000 |
| 一般的な中継サービス | $8.50 | $25,500 | $306,000 |
| HolySheep AI | $0.42〜$2.50 | $6,750 | $81,000 |
| 年間節約額：最大$459,000（85%削減） | |||
HolySheep AIの主要メリット
- 業界最安値：レート¥1=$1で、公式比85%節約
- 超低レイテンシ：P99 $50ms未満の実測値
- 多样的決済手段：WeChat Pay / Alipay対応で中国ローカル開発者も安心
- 即座に開始：登録で無料クレジット付与
- 2026年最新モデル対応：
- Gemini 2.5 Flash: $2.50/MTok
- DeepSeek V3.2: $0.42/MTok（最安値）
- GPT-4.1: $8/MTok
- Claude Sonnet 4.5: $15/MTok
移行プレイブック：Phase別手順書
Phase 1：現状分析と計画（1-2日）
まず、現在のAPI使用量を正確に測定します。ログから以下の指標を抽出してください：
# 現在のコスト分析スクリプト（Python）
import json
from collections import defaultdict
from datetime import datetime, timedelta
def analyze_api_usage(log_file_path: str) -> dict:
"""
API呼び出しログからコスト分析を実行
"""
usage_stats = defaultdict(lambda: {
"request_count": 0,
"input_tokens": 0,
"output_tokens": 0,
"total_cost": 0.0
})
with open(log_file_path, 'r') as f:
for line in f:
entry = json.loads(line)
model = entry.get("model", "unknown")
input_tokens = entry.get("usage", {}).get("input_tokens", 0)
output_tokens = entry.get("usage", {}).get("output_tokens", 0)
# 公式API料金体系（例：Gemini 2.5 Pro）
input_cost = input_tokens / 1_000_000 * 0.125 # $0.125/MTok
output_cost = output_tokens / 1_000_000 * 0.50 # $0.50/MTok
usage_stats[model]["request_count"] += 1
usage_stats[model]["input_tokens"] += input_tokens
usage_stats[model]["output_tokens"] += output_tokens
usage_stats[model]["total_cost"] += input_cost + output_cost
return dict(usage_stats)
使用例
if __name__ == "__main__":
stats = analyze_api_usage("/var/log/api_calls.jsonl")
for model, data in stats.items():
print(f"{model}: {data['request_count']} requests, ${data['total_cost']:.2f}")Phase 2：接続確認と認証設定（半日）
HolySheep AIへの接続を確認します。以下のテストスクリプトを実行してください：
#!/usr/bin/env python3
"""
HolySheep AI 接続確認スクリプト
base_url: https://api.holysheep.ai/v1
"""
import requests
import os
環境変数からAPIキーを取得
HOLYSHEEP_API_KEY = os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY", "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
def test_holy_sheep_connection():
"""HolySheep AIへの接続テスト"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
}
# 1. モデル一覧取得
print("=== Phase 1: モデル一覧取得 ===")
response = requests.get(
f"{BASE_URL}/models",
headers=headers,
timeout=10
)
if response.status_code == 200:
models = response.json().get("data", [])
print(f"✓ 接続成功: {len(models)}モデル対応")
for model in models[:5]:
print(f" - {model.get('id')}")
else:
print(f"✗ エラー: {response.status_code}")
print(response.text)
return False
# 2. 간단 な推論テスト
print("\n=== Phase 2: 推論テスト ===")
test_payload = {
"model": "gemini-2.5-flash",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Hello, respond with 'OK' only."}
],
"max_tokens": 10,
"temperature": 0.1
}
response = requests.post(
f"{BASE_URL}/chat/completions",
headers=headers,
json=test_payload,
timeout=30
)
if response.status_code == 200:
result = response.json()
latency = result.get("response_ms", 0)
print(f"✓ 推論成功: {latency}ms")
print(f" 応答: {result['choices'][0]['message']['content']}")
else:
print(f"✗ 推論エラー: {response.status_code}")
print(response.text)
return False
# 3. 残高確認
print("\n=== Phase 3: 残高確認 ===")
response = requests.get(
f"{BASE_URL}/user/balance",
headers=headers,
timeout=10
)
if response.status_code == 200:
balance = response.json()
print(f"✓ 残高確認: ¥{balance.get('balance', 0)}")
else:
print(f"⚠ 残高API応答: {response.status_code}")
return True
if __name__ == "__main__":
success = test_holy_sheep_connection()
exit(0 if success else 1)Phase 3：RAGアプリケーションコードの移行（2-3日）
既存のRAGパイプラインをHolySheep AI用に修正します。以下の包括的な例を参照してください：
#!/usr/bin/env python3
"""
RAGアプリケーション - HolySheep AI 移行版
特徴：
- ベクトル検索 → LLM回答生成まで完全対応
- レートリミット自動リトライ
- コスト追跡機能付き
"""
import os
import time
import requests
from typing import List, Dict, Optional, Tuple
from dataclasses import dataclass
from datetime import datetime
@dataclass
class RAGConfig:
"""RAG設定"""
# HolySheep API設定
api_key: str = os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY", "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
base_url: str = "https://api.holysheep.ai/v1"
# モデル設定
embedding_model: str = "text-embedding-3-small"
llm_model: str = "gemini-2.5-flash" # コスト効率重視
# RAG設定
top_k: int = 5
max_context_tokens: int = 8000
similarity_threshold: float = 0.7
class HolySheepRAG:
"""HolySheep AIを使用したRAGシステム"""
def __init__(self, config: Optional[RAGConfig] = None):
self.config = config or RAGConfig()
self.session = requests.Session()
self.session.headers.update({
"Authorization": f"Bearer {self.config.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
})
# コスト追跡
self.total_cost = 0.0
self.request_count = 0
def _make_request(
self,
endpoint: str,
method: str = "POST",
payload: Optional[dict] = None,
max_retries: int = 3
) -> dict:
"""APIリクエスト実行（自動リトライ付き）"""
url = f"{self.config.base_url}{endpoint}"
for attempt in range(max_retries):
try:
if method == "POST":
response = self.session.post(url, json=payload, timeout=60)
else:
response = self.session.get(url, timeout=30)
if response.status_code == 200:
result = response.json()
# コスト追跡
if "usage" in result:
cost = self._calculate_cost(result["usage"])
self.total_cost += cost
self.request_count += 1
return result
elif response.status_code == 429:
# レートリミット時は待機
wait_time = 2 ** attempt
print(f"⚠ レートリミット: {wait_time}秒待機...")
time.sleep(wait_time)
else:
print(f"✗ APIエラー {response.status_code}: {response.text}")
return {"error": response.text}
except requests.exceptions.Timeout:
print(f"⚠ タイムアウト（試行 {attempt + 1}/{max_retries}）")
time.sleep(1)
except Exception as e:
print(f"✗ 例外発生: {e}")
return {"error": str(e)}
return {"error": "Max retries exceeded"}
def _calculate_cost(self, usage: dict) -> float:
"""コスト計算（HolySheep料金体系）"""
input_tokens = usage.get("prompt_tokens", 0)
output_tokens = usage.get("completion_tokens", 0)
# 2026年HolySheep料金（$/MTok）
model_prices = {
"gemini-2.5-flash": {"input": 0.125, "output": 2.50},
"gemini-2.5-pro": {"input": 0.50, "output": 15.00},
"deepseek-v3.2": {"input": 0.10, "output": 0.42},
"gpt-4.1": {"input": 2.00, "output": 8.00},
"claude-sonnet-4.5": {"input": 3.00, "output": 15.00}
}
prices = model_prices.get(self.config.llm_model, {"input": 0.50, "output": 15.00})
input_cost = (input_tokens / 1_000_000) * prices["input"]
output_cost = (output_tokens / 1_000_000) * prices["output"]
return input_cost + output_cost
def embed_texts(self, texts: List[str]) -> List[List[float]]:
"""テキストのEmbedding生成"""
response = self._make_request(
"/embeddings",
payload={
"model": self.config.embedding_model,
"input": texts
}
)
if "error" in response:
raise RuntimeError(f"Embedding生成失敗: {response['error']}")
return [item["embedding"] for item in response["data"]]
def query_rag(
self,
question: str,
context_chunks: List[Dict],
conversation_history: Optional[List[Dict]] = None
) -> Dict:
"""
RAGクエリ実行
Args:
question: ユーザー質問
context_chunks: 検索結果のチャンク
conversation_history: 会話履歴（省略可能）
Returns:
生成結果とメタデータ
"""
# コンテキスト構築
context_text = "\n\n".join([
f"[ドキュメント {i+1}]\n{chunk.get('content', '')}"
for i, chunk in enumerate(context_chunks[:self.config.top_k])
])
# システムプロンプト
system_prompt = f"""あなたは正確で有用な回答を生成するAIアシスタントです。
以下のコンテキスト情報を基に、ユーザーの質問に回答してください。
【重要】
- コンテキストに情報がない場合は「資料には記載されていません」と回答
- 複数のドキュメントから情報を統合して回答
- 回答には必ず参照元を記載
【コンテキスト】
{context_text[:self.config.max_context_tokens]}
"""
# メッセージ構築
messages = [{"role": "system", "content": system_prompt}]
if conversation_history:
messages.extend(conversation_history[-5:]) # 直近5件
messages.append({"role": "user", "content": question})
# LLM呼び出し
response = self._make_request(
"/chat/completions",
payload={
"model": self.config.llm_model,
"messages": messages,
"temperature": 0.3,
"max_tokens": 2000
}
)
if "error" in response:
return {
"answer": f"エラー: {response['error']}",
"sources": [],
"cost": 0.0
}
return {
"answer": response["choices"][0]["message"]["content"],
"sources": context_chunks[:self.config.top_k],
"usage": response.get("usage", {}),
"latency_ms": response.get("response_ms", 0),
"cost": self._calculate_cost(response.get("usage", {}))
}
def get_cost_report(self) -> Dict:
"""コストレポート生成"""
return {
"total_requests": self.request_count,
"total_cost_usd": self.total_cost,
"total_cost_jpy": self.total_cost * 160, # 概算
"avg_cost_per_request": self.total_cost / max(self.request_count, 1)
}
===== 使用例 =====
if __name__ == "__main__":
# 初期化
rag = HolySheepRAG()
# 模擬ドキュメントデータ
sample_chunks = [
{"content": "Gemini 2.5 Proは100万トークンのコンテキストに対応しています。"},
{"content": "HolySheep AIは¥1=$1のレートの予定です。"},
{"content": "RAGアプリケーションではベクトル検索が重要です。"}
]
# クエリ実行
print("=== RAGクエリ実行 ===")
result = rag.query_rag(
question="Gemini 2.5 Proのコンテキスト長はいくらですか？",
context_chunks=sample_chunks
)
print(f"回答: {result['answer']}")
print(f"レイテンシ: {result['latency_ms']}ms")
print(f"コスト: ${result['cost']:.6f}")
# コストレポート
print("\n=== コストレポート ===")
report = rag.get_cost_report()
print(f"総リクエスト数: {report['total_requests']}")
print(f"総コスト: ${report['total_cost_usd']:.4f} (¥{report['total_cost_jpy']:.2f})")Phase 4：A/Bテストと監視設定（2-3日）
移行後は段階的にトラフィックを移行し、パフォーマンスを監視します：
#!/usr/bin/env python3
"""
段階的移行マネージャー
トラフィックを少しずつHolySheepへ移行し、監視を継続
"""
import random
import time
import requests
from typing import Callable, Any
from dataclasses import dataclass, field
from datetime import datetime
from collections import deque
@dataclass
class MigrationStats:
"""移行統計"""
total_requests: int = 0
holy_sheep_requests: int = 0
fallback_requests: int = 0
holy_sheep_errors: int = 0
fallback_errors: int = 0
avg_latency_hs: deque = field(default_factory=lambda: deque(maxlen=100))
avg_latency_fallback: deque = field(default_factory=lambda: deque(maxlen=100))
class ProgressiveMigration:
"""段階的移行管理"""
def __init__(
self,
holy_sheep_endpoint: str,
fallback_endpoint: str,
api_keys: dict
):
self.stats = MigrationStats()
self.hs_endpoint = holy_sheep_endpoint
self.fallback_endpoint = fallback_endpoint
self.api_keys = api_keys
# 移行率（時間経過で増加）
self.migration_rates = [
(0, 0.10), # 0-1日目: 10%
(1, 0.25), # 1-2日目: 25%
(2, 0.50), # 2-3日目: 50%
(3, 0.75), # 3-4日目: 75%
(4, 1.00), # 4日目以降: 100%
]
self.current_rate = 0.10
def get_migration_rate(self) -> float:
"""現在の移行率を取得"""
elapsed_days = (datetime.now() - self.start_time).total_seconds() / 86400
for threshold, rate in self.migration_rates:
if elapsed_days < threshold:
return self.current_rate
self.current_rate = rate
return self.current_rate
def _call_holy_sheep(self, payload: dict) -> dict:
"""HolySheep AI呼び出し"""
start = time.time()
try:
response = requests.post(
self.hs_endpoint,
headers={
"Authorization": f"Bearer {self.api_keys['holy_sheep']}",
"Content-Type": "application/json"
},
json=payload,
timeout=30
)
latency = (time.time() - start) * 1000
self.stats.avg_latency_hs.append(latency)
if response.status_code == 200:
self.stats.holy_sheep_requests += 1
return {"success": True, "data": response.json(), "latency": latency}
else:
self.stats.holy_sheep_errors += 1
return {"success": False, "error": response.text}
except Exception as e:
self.stats.holy_sheep_errors += 1
return {"success": False, "error": str(e)}
def _call_fallback(self, payload: dict) -> dict:
"""フォールバック先呼び出し"""
start = time.time()
try:
response = requests.post(
self.fallback_endpoint,
headers={
"Authorization": f"Bearer {self.api_keys['fallback']}",
"Content-Type": "application/json"
},
json=payload,
timeout=30
)
latency = (time.time() - start) * 1000
self.stats.avg_latency_fallback.append(latency)
if response.status_code == 200:
self.stats.fallback_requests += 1
return {"success": True, "data": response.json(), "latency": latency}
else:
self.stats.fallback_errors += 1
return {"success": False, "error": response.text}
except Exception as e:
self.stats.fallback_errors += 1
return {"success": False, "error": str(e)}
def execute(self, payload: dict) -> dict:
"""リクエスト実行（自動振り分け）"""
self.stats.total_requests += 1
rate = self.get_migration_rate()
# HolySheepに振り分けるか判定
if random.random() < rate:
result = self._call_holy_sheep(payload)
if result["success"]:
return result
# HolySheep失敗時はフォールバック
print(f"⚠ HolySheep失敗: {result.get('error', 'Unknown')}")
self.stats.fallback_requests += 1
return self._call_fallback(payload)
else:
# 従来環境に振り分け
return self._call_fallback(payload)
def get_health_report(self) -> dict:
"""ヘルスレポート取得"""
avg_latency_hs = sum(self.stats.avg_latency_hs) / max(len(self.stats.avg_latency_hs), 1)
avg_latency_fb = sum(self.stats.avg_latency_fallback) / max(len(self.stats.avg_latency_fallback), 1)
return {
"total_requests": self.stats.total_requests,
"holy_sheep": {
"requests": self.stats.holy_sheep_requests,
"errors": self.stats.holy_sheep_errors,
"error_rate": self.stats.holy_sheep_errors / max(self.stats.holy_sheep_requests, 1),
"avg_latency_ms": avg_latency_hs
},
"fallback": {
"requests": self.stats.fallback_requests,
"errors": self.stats.fallback_errors,
"avg_latency_ms": avg_latency_fb
},
"current_migration_rate": self.get_migration_rate()
}
使用例
if __name__ == "__main__":
manager = ProgressiveMigration(
holy_sheep_endpoint="https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions",
fallback_endpoint="https://api.openai.com/v1/chat/completions",
api_keys={
"holy_sheep": "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
"fallback": "sk-old-api-key"
}
)
# テスト実行
for i in range(10):
result = manager.execute({
"model": "gpt-4",
"messages": [{"role": "user", "content": f"Test {i}"}]
})
print(f"Request {i+1}: {'HS' if 'holy_sheep' in str(result) else 'FB'}")
# レポート出力
print("\n=== ヘルスレポート ===")
report = manager.get_health_report()
print(f"総リクエスト: {report['total_requests']}")
print(f"HolySheep平均レイテンシ: {report['holy_sheep']['avg_latency_ms']:.2f}ms")ROI試算：移行による経済効果
実際のプロジェクトケーススタディ
月次アクティブユーザー50万人を抱えるRAGベースのFAQシステムの場合：
| 項目 | 移行前（月間） | 移行後（月間） | 差額 |
|---|---|---|---|
| 総リクエスト数 | 5,000,000 | 5,000,000 | — |
| 平均トークン/リクエスト | 12,000 | 12,000 | — |
| API単価（$） | $15.00/MTok | $2.50/MTok | -$12.50 |
| 月間APIコスト | $90,000 | $15,000 | -$75,000 |
| 開発工数（移行） | — | 40時間 | +40h |
| 移行後 月次コスト | — | ~$16,500 | — |
年間純節約額：約$888,000（87%削減）
移行개발 비용はわずか1ヶ月で回収でき、以後は純粋なコスト削減となります。
リスク管理とロールバック計画
想定されるリスク
| リスク | 発生確率 | 影響度 | 対策 |
|---|---|---|---|
| API応答エラー | 中 | 高 | フォールバック先に自動切り替え |
| レイテンシ増加 | 低 | 中 | 監視アラート設定（閾値: 200ms） |
| 服务质量低下 | 低 | 高 | 即座ロールバック可能設計 |
| コスト超過 | 低 | 中 | 月額上限アラート設定 |
ロールバック手順（5分で実行可能）
#!/bin/bash
ロールバックスクリプト - HolySheep → 旧API
環境変数を旧設定に戻す
export API_BASE_URL="https://api.openai.com/v1"
export API_KEY="$OLD_OPENAI_KEY"
設定ファイル復元
cp /etc/app/config.yaml.backup /etc/app/config.yaml
アプリケーション再起動
systemctl restart rag-api-service
監視確認
sleep 10
curl -s http://localhost:8080/health | jq '.status'
echo "ロールバック完了: $(date)"HolySheep AI設定のベストプラクティス
推奨構成（本番環境）
# 環境変数設定例（.env）
HOLYSHEEP_API_KEY=YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY
HOLYSHEEP_BASE_URL=https://api.holysheep.ai/v1
モデル選択（コスト重視）
DEFAULT_MODEL=gemini-2.5-flash
FALLBACK_MODEL=deepseek-v3.2
リトライ設定
MAX_RETRIES=3
RETRY_DELAY=2
REQUEST_TIMEOUT=30
コスト管理
MONTHLY_BUDGET_JPY=500000
COST_ALERT_THRESHOLD=0.8よくあるエラーと対処法
エラー1：401 Unauthorized - 認証エラー
エラーメッセージ：
{
"error": {
"message": "Incorrect API key provided",
"type": "invalid_request_error",
"code": "invalid_api_key"
}
}原因：APIキーが正しく設定されていない、または有効期限切れ
解決コード：
# APIキー検証スクリプト
import os
import requests
def validate_api_key(api_key: str) -> bool:
"""APIキーの有効性をチェック"""
if not api_key or api_key == "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY":
print("✗ APIキーが未設定です")
return False
if not api_key.startswith(("sk-", "hs-", "hs_")):
print("✗ 無効なAPIキー形式です")
return False
# 接続テスト
response = requests.get(
"https://api.holysheep.ai/v1/models",
headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"},
timeout=10
)
if response.status_code == 200:
print(f"✓ APIキー有効: {len(response.json().get('data', []))}モデル対応")
return True
elif response.status_code == 401:
print("✗ APIキーが無効です。ダッシュボードで再発行してください")
return False
else:
print(f"⚠ 接続エラー: {response.status_code}")
return False
使用
if __name__ == "__main__":
validate_api_key(os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY"))エラー2：429 Rate Limit Exceeded
エラーメッセージ：
{
"error": {
"message": "Rate limit exceeded",
"type": "rate_limit_error",
"code": "rate_limit_exceeded"
}
}原因：短时间内的大量リクエスト
解決コード：
import time
import threading
from collections import deque
class RateLimiter:
"""トークンバケット式レートリミッター"""
def __init__(self, requests_per_second: int = 10):
self.rate = requests_per_second
self.tokens = requests_per_second
self.last_update = time.time()
self.lock = threading.Lock()
def acquire(self) -> None:
"""トークン取得（待機含む）"""
with self.lock:
now = time.time()
elapsed = now - self.last_update
# トークン回復
self.tokens = min(
self.rate,
self.tokens + elapsed * self.rate
)
self.last_update = now
if self.tokens < 1:
wait_time = (1 - self.tokens) / self.rate
time.sleep(wait_time)
self.tokens = 0
else:
self.tokens -= 1
使用例
limiter = RateLimiter(requests_per_second=10)
def make_request(payload: dict) -> dict:
limiter.acquire() # レート制限適用
response = requests.post(
"https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions",
headers={"Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}"},
json=payload
)
return response.json()エラー3：応答タイムアウト（504 Gateway Timeout）
エラーメッセージ：
requests.exceptions.Timeout: HTTPSConnectionPool(
host='api.holysheep.ai',
port=443): Read timed out. (read timeout=30)
原因：长時間実行クエリまたはネットワーク問題
解決コード：
import requests
from requests.adapters import HTTPAdapter
from urllib3.util.retry import Retry
def create_robust_session() -> requests.Session:
"""堅牢なHTTPセッションを作成"""
session = requests.Session()
retry_strategy = Retry(
total=3,
backoff_factor=1,
status_forcelist=[429, 500, 502, 503, 504],
allowed_methods=["HEAD", "GET", "POST"]
)
adapter = HTTPAdapter(max_retries=retry_strategy)
session.mount("https://", adapter)
session.mount("http://", adapter)
return session
使用
session = create_robust_session()
try:
response = session.post(
"https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions",
headers={"Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}"},
json={"model": "gemini-2.5-flash", "messages": [...], "timeout": 60}
)
except requests.exceptions.Timeout:
# タイムアウト時は軽量モデルにフォールバック
print("タイムアウト: 軽量モデルに切り替え")
response = session.post(
"https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions",
headers={"Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}"},
json={"model": "deepseek-v3.2", "messages": [...], "timeout": 30}
)エラー4：コンテキスト長超過（Maximum Context Length Exceeded）
エラーメッセージ：
{
"error": {
"message": "This model's maximum context length is 32000 tokens",
"type": "invalid_request_error",
"code": "context_length_exceeded"
}
}原因：RAGから取得したチャンクが大きすぎる
解決コード：
def truncate_context(
context_text: str,
max_tokens: int = 8000,
model: str = "gemini-2.5-flash"
) -> str:
"""コンテキストをトークン上限