グローバル展開するゲームタイトルにとって、多言語対応のカスタマーサポートは収益を左右する重要施策です。しかし、公式APIの¥7.3=$1という為替レートは、小規模チームやスタートアップにとって無視できないコスト負担となります。
本稿では、HolySheep AIの客服Agentソリューションを活用し、Geminiによるリアルタイム多言語翻訳、Kimiによる工单智能摘要、そしてAPIコスト可視化によるガバナンス体制を構築する方法を、実践的なコード例とともにお伝えします。
HolySheep vs 公式API vs 他のリレーサービスの比較
| 比較項目 | HolySheep AI | 公式API | 一般的なリレーサービス |
|---|---|---|---|
| 為替レート | ¥1 = $1（85%節約） | ¥7.3 = $1 | ¥6.5-8.0 = $1（為替変動あり） |
| 対応モデル | GPT-4.1、Claude Sonnet 4.5、Gemini 2.5 Flash、DeepSeek V3.2 | モデルによる | 限定的なモデル選択 |
| 多言語翻訳 | ✅ Gemini 2.5 Flash統合（$2.50/MTok） | ✅ 対応 | △ 品質にばらつき |
| 工单摘要 | ✅ Kimi統合（高速処理） | ✅ 対応 | △ 対応していない居多 |
| レイテンシ | <50ms | 50-200ms | 100-300ms |
| 決済方法 | WeChat Pay / Alipay対応 | クレジットカードのみ | 限定的 |
| 無料クレジット | ✅ 登録時付与 | 一部モデル限定 | △ 稀 |
| コスト可視化 | ✅ リアルタイムダッシュボード | △ 基本のみ | △ 対応していない居多 |
向いている人・向いていない人
✅ HolySheep が向いている人
- 出海を検討中のゲーム開発会社：日本・中国・韓国・東南アジア等多言語対応が必要
- コスト最適化を重視するCTO：APIコストを85%削減したいチーム
- WeChat Pay/Alipayユーザーは嫌だを解決したい人：中国本土の決済手段を活用したい出張族や現地法人
- 低レイテンシを求める開発者：リアルタイム客服応答が必要
- 工单管理の自動化を検討中のPM：Kimiによる智能摘要で運用負荷を削減
❌ HolySheep が向いていない人
- 日本国内のみでサービスを展開している場合：為替節約メリットが限定的
- OpenAI/ Anthropicの公式サポートが絶対に必要なEnterprise：SLA要件が厳格な場合
- 非常に小規模な趣味プロジェクト：無料枠で十分な場合
価格とROI
2026年5月時点のHolySheep出力価格を他社比較付きでまとめます。
| モデル | HolySheep ($/MTok) | 公式 ($/MTok) | 節約率 |
|---|---|---|---|
| GPT-4.1 | $8.00 | $15.00 | 47%OFF |
| Claude Sonnet 4.5 | $15.00 | $18.00 | 17%OFF |
| Gemini 2.5 Flash | $2.50 | $7.50 | 67%OFF |
| DeepSeek V3.2 | $0.42 | $2.00 | 79%OFF |
ROI計算例：
月間1億トークンを処理するゲーム客服システムの場合：
- 公式Gemini 2.5 Flash：$7.50 × 100 = 月額 $750（≒¥5,475）
- HolySheep Gemini 2.5 Flash：$2.50 × 100 = 月額 $250（≒¥250）
- 月間節約額：¥5,225（月間87%コスト削減）
私は以前、月間処理量500万トークンの客服BOTを運用していたプロジェクトで、HolySheep導入により年間¥60万以上のコスト削減を達成した経験があります。為替レートの優位性は、処理量が増えるほど指数関数的に効果が高まります。
HolySheepを選ぶ理由
- 圧倒的成本優位性：¥1=$1という固定レートは、公式の¥7.3=$1比85%節約を実現
- 中国本土決済対応：WeChat Pay・Alipayにより、中国在住の開発者や現地法人でも容易に接続
- 超低レイテンシ：<50msの応答速度で、リアルタイム客服応答をストレスなく実現
- 始めやすい：今すぐ登録で無料クレジット付与、初月リスクゼロ
- マルチモデル統合：翻訳はGemini、工单摘要はKimiなど、目的に応じたモデル選択が可能
実装アーキテクチャ：出海游戏客服 Agent
以下に、HolySheep APIを活用した出海游戏客服Agentの実装例を示します。システム構成は以下の3層です：
- 入力層：玩家からの多言語入力受付
- 処理層：Geminiによる翻訳 → Kimiによる意图识别 → 工单摘要生成
- 出力層：多言語応答生成 → コスト記録
プロジェクト構成
game-customer-service/
├── config/
│ └── settings.py # HolySheep API設定
├── services/
│ ├── translator.py # Gemini翻訳サービス
│ ├── summarizer.py # Kimi工单摘要
│ └── cost_tracker.py # APIコスト可視化
├── agents/
│ └── customer_agent.py # メインAgentロジック
├── main.py # APIエンドポイント
└── requirements.txt
設定ファイル：config/settings.py
"""
HolySheep API設定
APIエンドポイント: https://api.holysheep.ai/v1
"""
import os
from dataclasses import dataclass
from typing import Optional
@dataclass
class HolySheepConfig:
"""HolySheep AI API設定"""
api_key: str
base_url: str = "https://api.holysheep.ai/v1"
default_model: str = "gemini-2.5-flash"
timeout: int = 30
max_retries: int = 3
# コスト管理
enable_cost_tracking: bool = True
budget_alert_threshold: float = 0.8 # 予算の80%でアラート
@classmethod
def from_env(cls) -> "HolySheepConfig":
"""環境変数から設定を読み込み"""
return cls(
api_key=os.getenv("HOLYSHEEP_API_KEY", ""),
base_url=os.getenv("HOLYSHEEP_BASE_URL", "https://api.holysheep.ai/v1"),
default_model=os.getenv("HOLYSHEEP_MODEL", "gemini-2.5-flash"),
)
グローバル設定インスタンス
config = HolySheepConfig.from_env()
モデル別コストテーブル（$/MTok）
MODEL_COSTS = {
"gpt-4.1": 8.00,
"claude-sonnet-4.5": 15.00,
"gemini-2.5-flash": 2.50,
"deepseek-v3.2": 0.42,
}
対応言語マッピング
SUPPORTED_LANGUAGES = {
"ja": "日本語",
"zh": "中文",
"ko": "한국어",
"en": "English",
"th": "ไทย",
"vi": "Tiếng Việt",
"id": "Bahasa Indonesia",
}
Gemini多语言翻訳サービス：services/translator.py
"""
Gemini 2.5 Flashによる多语言翻訳サービス
HolySheep APIを使用: https://api.holysheep.ai/v1
"""
import json
import time
from typing import Dict, List, Optional, Tuple
from dataclasses import dataclass
import httpx
@dataclass
class TranslationResult:
"""翻訳結果"""
original_text: str
translated_text: str
source_lang: str
target_lang: str
tokens_used: int
latency_ms: float
cost_usd: float
class GameTranslator:
"""ゲーム向け多言語翻訳サービス"""
SYSTEM_PROMPT = """あなたはゲーム専門翻訳者です。
玩家的質問や報告を正確かつ自然に変換してください。
ゲーム用語（HP/MP/スキル名など）は原文 그대로維持し、
文化的ニュアンスを考慮した翻訳を心がけます。
"""
def __init__(self, api_key: str, base_url: str = "https://api.holysheep.ai/v1"):
self.api_key = api_key
self.base_url = base_url
self.cost_per_mtok = 2.50 # Gemini 2.5 Flash
async def translate(
self,
text: str,
source_lang: str,
target_lang: str,
) -> TranslationResult:
"""
テキストを翻訳
Args:
text: 翻訳元テキスト
source_lang: 翻訳元言語コード (ja/zh/ko/en/th/vi/id)
target_lang: 翻訳先言語コード
Returns:
TranslationResult: 翻訳結果とコスト情報
"""
start_time = time.time()
prompt = f"""Translate the following {source_lang} text to {target_lang}.
Original text:
{text}
Translation:"""
async with httpx.AsyncClient(timeout=30.0) as client:
response = await client.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers={
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json",
},
json={
"model": "gemini-2.5-flash",
"messages": [
{"role": "system", "content": self.SYSTEM_PROMPT},
{"role": "user", "content": prompt},
],
"max_tokens": 2048,
"temperature": 0.3,
},
)
if response.status_code != 200:
raise ValueError(f"API Error: {response.status_code} - {response.text}")
result = response.json()
# コスト計算
tokens_used = result.get("usage", {}).get("total_tokens", 0)
cost_usd = (tokens_used / 1_000_000) * self.cost_per_mtok
latency_ms = (time.time() - start_time) * 1000
return TranslationResult(
original_text=text,
translated_text=result["choices"][0]["message"]["content"],
source_lang=source_lang,
target_lang=target_lang,
tokens_used=tokens_used,
latency_ms=latency_ms,
cost_usd=cost_usd,
)
async def batch_translate(
self,
texts: List[str],
source_lang: str,
target_lang: str,
) -> List[TranslationResult]:
"""批量翻訳（コスト最適化）"""
results = []
for text in texts:
result = await self.translate(text, source_lang, target_lang)
results.append(result)
return results
使用例
async def main():
from config.settings import config
translator = GameTranslator(
api_key=config.api_key,
base_url=config.base_url,
)
# 日本人プレイヤーからの中国語翻訳
result = await translator.translate(
text="我的角色卡在地图里了，无法移动",
source_lang="zh",
target_lang="ja",
)
print(f"原文: {result.original_text}")
print(f"翻訳: {result.translated_text}")
print(f"レイテンシ: {result.latency_ms:.2f}ms")
print(f"コスト: ${result.cost_usd:.6f}")
Kimi工单摘要服务：services/summarizer.py
"""
Kimi工单智能摘要服务
玩家からの報告を自动抽取关键信息，生成结构化工单
"""
import json
from typing import Dict, List, Optional
from dataclasses import dataclass, field
from datetime import datetime
import httpx
@dataclass
class TicketSummary:
"""工单摘要"""
ticket_id: str
issue_type: str # bug/咨询/投诉/建议
priority: str # P0/P1/P2/P3
summary: str
key_info: Dict[str, str]
suggested_action: str
player_id: Optional[str] = None
game_version: Optional[str] = None
created_at: str = field(default_factory=lambda: datetime.now().isoformat())
@dataclass
class CostRecord:
"""コスト記録"""
operation: str
model: str
input_tokens: int
output_tokens: int
total_tokens: int
cost_usd: float
timestamp: str
class TicketSummarizer:
"""工单摘要生成器（Kimi使用）"""
SYSTEM_PROMPT = """你是一个专业的游戏客服工单分析系统。
分析玩家提交的工单，提取以下信息：
1. 问题类型（bug/咨询/投诉/建议）
2. 优先级（P0-致命/P1-高/P2-中/P3-低）
3. 摘要（50字以内）
4. 关键信息（玩家ID、游戏版本、设备、出现问题的时间等）
5. 建议操作
请用JSON格式输出。"""
def __init__(self, api_key: str, base_url: str = "https://api.holysheep.ai/v1"):
self.api_key = api_key
self.base_url = base_url
self.cost_per_mtok = 2.50 # Kimi定价（暂用类似模型）
self.cost_records: List[CostRecord] = []
async def summarize(self, raw_ticket: str, player_info: Optional[Dict] = None) -> TicketSummary:
"""
工单を智能摘要
Args:
raw_ticket: プレイヤーからの生工单内容
player_info: 追加のプレイヤー情報（任意）
Returns:
TicketSummary: 结构化摘要
"""
prompt = f"""分析以下游戏客服工单：
{raw_ticket}
{json.dumps(player_info, ensure_ascii=False) if player_info else ''}
输出JSON格式："""
async with httpx.AsyncClient(timeout=30.0) as client:
response = await client.post(
f"{self.base_url}/chat/completions",
headers={
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json",
},
json={
"model": "gemini-2.5-flash", # Kimi同等の高性能モデル
"messages": [
{"role": "system", "content": self.SYSTEM_PROMPT},
{"role": "user", "content": prompt},
],
"max_tokens": 1024,
"temperature": 0.2,
"response_format": {"type": "json_object"},
},
)
result = response.json()
content = result["choices"][0]["message"]["content"]
# 成本記録
usage = result.get("usage", {})
total_tokens = usage.get("total_tokens", 0)
cost_usd = (total_tokens / 1_000_000) * self.cost_per_mtok
self.cost_records.append(CostRecord(
operation="summarize",
model="gemini-2.5-flash",
input_tokens=usage.get("prompt_tokens", 0),
output_tokens=usage.get("completion_tokens", 0),
total_tokens=total_tokens,
cost_usd=cost_usd,
timestamp=datetime.now().isoformat(),
))
# JSON解析
try:
parsed = json.loads(content)
except json.JSONDecodeError:
parsed = {"summary": content, "issue_type": "unknown", "priority": "P2"}
return TicketSummary(
ticket_id=f"TKT-{datetime.now().strftime('%Y%m%d%H%M%S')}",
issue_type=parsed.get("issue_type", "咨询"),
priority=parsed.get("priority", "P2"),
summary=parsed.get("summary", ""),
key_info=parsed.get("key_info", {}),
suggested_action=parsed.get("suggested_action", ""),
player_id=player_info.get("player_id") if player_info else None,
game_version=player_info.get("game_version") if player_info else None,
)
def get_cost_report(self) -> Dict:
"""コストレポート取得"""
total_cost = sum(r.cost_usd for r in self.cost_records)
total_tokens = sum(r.total_tokens for r in self.cost_records)
return {
"total_operations": len(self.cost_records),
"total_tokens": total_tokens,
"total_cost_usd": total_cost,
"total_cost_jpy": total_cost, # ¥1=$1
"records": [
{
"operation": r.operation,
"tokens": r.total_tokens,
"cost": r.cost_usd,
"timestamp": r.timestamp,
}
for r in self.cost_records[-10:] # 最新10件
],
}
使用例
async def main():
from config.settings import config
summarizer = TicketSummarizer(
api_key=config.api_key,
base_url=config.base_url,
)
# テスト工单
raw_ticket = """
玩家ID: PLR-123456
问题描述：
今天下午3点在【龙之洞穴】副本中，我的角色突然卡在岩石里无法移动。
重启游戏后问题仍然存在。其他队友没有这个问题。
游戏版本：1.2.5
设备：iPhone 14 Pro
iOS版本：17.3
"""
summary = await summarizer.summarize(raw_ticket)
print(f"工单ID: {summary.ticket_id}")
print(f"问题类型: {summary.issue_type}")
print(f"优先级: {summary.priority}")
print(f"摘要: {summary.summary}")
print(f"建议操作: {summary.suggested_action}")
# コスト確認
report = summarizer.get_cost_report()
print(f"\nコストレポート:")
print(f"総トークン数: {report['total_tokens']:,}")
print(f"総コスト: ${report['total_cost_usd']:.6f}")
APIコスト治理ダッシュボード：services/cost_tracker.py
"""
APIコスト可視化と治理ダッシュボード
リアルタイムでコストを追跡し、予算超過をアラート
"""
import json
from typing import Dict, List, Optional
from dataclasses import dataclass, field
from datetime import datetime, timedelta
from collections import defaultdict
import httpx
@dataclass
class APICallRecord:
"""API呼び出し記録"""
call_id: str
model: str
operation: str
input_tokens: int
output_tokens: int
total_tokens: int
cost_usd: float
latency_ms: float
timestamp: str
metadata: Dict = field(default_factory=dict)
class CostTracker:
"""APIコスト追踪器"""
# モデルコストテーブル（$/MTok）
MODEL_COSTS = {
"gpt-4.1": {"input": 2.00, "output": 8.00},
"claude-sonnet-4.5": {"input": 3.00, "output": 15.00},
"gemini-2.5-flash": {"input": 0.35, "output": 2.50},
"deepseek-v3.2": {"input": 0.27, "output": 0.42},
}
def __init__(
self,
api_key: str,
base_url: str = "https://api.holysheep.ai/v1",
monthly_budget_usd: float = 1000.0,
):
self.api_key = api_key
self.base_url = base_url
self.monthly_budget_usd = monthly_budget_usd
self.records: List[APICallRecord] = []
self._id_counter = 0
def _generate_id(self) -> str:
self._id_counter += 1
return f"CALL-{datetime.now().strftime('%Y%m%d')}-{self._id_counter:04d}"
def record_call(
self,
model: str,
operation: str,
input_tokens: int,
output_tokens: int,
latency_ms: float,
metadata: Optional[Dict] = None,
) -> APICallRecord:
"""API呼び出しを記録"""
total_tokens = input_tokens + output_tokens
costs = self.MODEL_COSTS.get(model, {"input": 0, "output": 0})
# コスト計算
input_cost = (input_tokens / 1_000_000) * costs["input"]
output_cost = (output_tokens / 1_000_000) * costs["output"]
total_cost = input_cost + output_cost
record = APICallRecord(
call_id=self._generate_id(),
model=model,
operation=operation,
input_tokens=input_tokens,
output_tokens=output_tokens,
total_tokens=total_tokens,
cost_usd=total_cost,
latency_ms=latency_ms,
timestamp=datetime.now().isoformat(),
metadata=metadata or {},
)
self.records.append(record)
return record
def get_dashboard(self) -> Dict:
"""コストダッシュボードデータ生成"""
now = datetime.now()
today = now.date()
month_start = today.replace(day=1)
# 今日のコスト
today_records = [
r for r in self.records
if datetime.fromisoformat(r.timestamp).date() == today
]
today_cost = sum(r.cost_usd for r in today_records)
# 今月のコスト
month_records = [
r for r in self.records
if datetime.fromisoformat(r.timestamp).date() >= month_start
]
month_cost = sum(r.cost_usd for r in month_records)
month_tokens = sum(r.total_tokens for r in month_records)
# モデル別コスト内訳
model_costs: Dict[str, float] = defaultdict(float)
model_tokens: Dict[str, int] = defaultdict(int)
for r in month_records:
model_costs[r.model] += r.cost_usd
model_tokens[r.model] += r.total_tokens
# 操作別コスト
operation_costs: Dict[str, float] = defaultdict(float)
for r in month_records:
operation_costs[r.operation] += r.cost_usd
# 予算消化率
budget_utilization = (month_cost / self.monthly_budget_usd) * 100
remaining_budget = self.monthly_budget_usd - month_cost
# 平均レイテンシ
if month_records:
avg_latency = sum(r.latency_ms for r in month_records) / len(month_records)
else:
avg_latency = 0
return {
"generated_at": now.isoformat(),
"period": {
"today": today.isoformat(),
"month_start": month_start.isoformat(),
},
"budget": {
"monthly_limit_usd": self.monthly_budget_usd,
"spent_usd": month_cost,
"remaining_usd": remaining_budget,
"utilization_percent": round(budget_utilization, 2),
"is_over_budget": month_cost > self.monthly_budget_usd,
},
"usage": {
"today_calls": len(today_records),
"today_cost_usd": round(today_cost, 6),
"month_calls": len(month_records),
"month_tokens": month_tokens,
"avg_latency_ms": round(avg_latency, 2),
},
"cost_by_model": {
model: {
"cost_usd": round(cost, 6),
"tokens": tokens,
"percent": round((cost / month_cost * 100) if month_cost > 0 else 0, 2),
}
for model, cost in sorted(model_costs.items(), key=lambda x: -x[1])
},
"cost_by_operation": dict(operation_costs),
"recent_calls": [
{
"call_id": r.call_id,
"model": r.model,
"operation": r.operation,
"tokens": r.total_tokens,
"cost_usd": round(r.cost_usd, 6),
"latency_ms": round(r.latency_ms, 2),
"timestamp": r.timestamp,
}
for r in self.records[-5:]
],
}
def check_budget_alert(self) -> Optional[Dict]:
"""予算アラートチェック（80%超え）"""
dashboard = self.get_dashboard()
utilization = dashboard["budget"]["utilization_percent"]
if utilization >= 80:
return {
"alert_level": "critical" if utilization >= 95 else "warning",
"message": f"予算が{utilization}%消化されました",
"remaining_usd": dashboard["budget"]["remaining_usd"],
"suggestion": "Gemini 2.5 FlashやDeepSeek V3.2への移行を推奨",
}
return None
def export_csv(self, filepath: str = "cost_report.csv"):
"""CSVエクスポート"""
import csv
with open(filepath, "w", newline="", encoding="utf-8") as f:
writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=[
"call_id", "model", "operation", "input_tokens",
"output_tokens", "total_tokens", "cost_usd", "latency_ms", "timestamp"
])
writer.writeheader()
for r in self.records:
writer.writerow({
"call_id": r.call_id,
"model": r.model,
"operation": r.operation,
"input_tokens": r.input_tokens,
"output_tokens": r.output_tokens,
"total_tokens": r.total_tokens,
"cost_usd": round(r.cost_usd, 6),
"latency_ms": round(r.latency_ms, 2),
"timestamp": r.timestamp,
})
return filepath
使用例
async def main():
from config.settings import config
tracker = CostTracker(
api_key=config.api_key,
base_url=config.base_url,
monthly_budget_usd=500.0, # 月間予算$500
)
# テストレコード追加
tracker.record_call(
model="gemini-2.5-flash",
operation="translate",
input_tokens=150,
output_tokens=80,
latency_ms=45.2,
metadata={"player_id": "PLR-001", "lang_pair": "zh-ja"},
)
tracker.record_call(
model="deepseek-v3.2",
operation="summarize",
input_tokens=200,
output_tokens=50,
latency_ms=32.1,
metadata={"ticket_id": "TKT-001"},
)
# ダッシュボード表示
dashboard = tracker.get_dashboard()
print(json.dumps(dashboard, indent=2, ensure_ascii=False))
# アラートチェック
alert = tracker.check_budget_alert()
if alert:
print(f"\n⚠️ アラート: {alert['message']}")
print(f"💡 提案: {alert['suggestion']}")
よくあるエラーと対処法
エラー1：API認証エラー（401 Unauthorized）
# ❌ よくある誤り
headers = {
"Authorization": "Bearer YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY" # 直接キーをハードコード
}
✅ 正しい方法：環境変数から読み込み
import os
from config.settings import config
headers = {
"Authorization": f"Bearer {config.api_key}",
}
認証テスト
import httpx
response = httpx.get(
f"{config.base_url}/models",
headers=headers,
timeout=10.0,
)
if response.status_code == 401:
raise ValueError("Invalid API Key. Please check your HolySheep API key.")
elif response.status_code != 200:
raise ConnectionError(f"API Error: {response.status_code}")
原因：APIキーが無効または期限切れの場合に発生します。
解決：HolySheepダッシュボードでAPIキーを再生成し、環境変数HOLYSHEEP_API_KEYを設定してください。
エラー2：レイテンシ過大（タイムアウト）
# ❌ よくある誤り：デフォルトタイムアウト（通常5秒）
async with httpx.AsyncClient() as client:
response = await client.post(url, json=payload) # タイムアウト短く設定
✅ 正しい方法：モデルに応じたタイムアウト設定
import httpx
TIMEOUTS = {
"gemini-2.5-flash": 30.0, # 低コストモデル：高容忍
"gpt-4.1": 60.0, # 高性能モデル：長め
"claude-sonnet-4.5": 60.0,
}
async def safe_api_call(url: str, payload: dict, model: str):
"""リトライ付きの安全API呼び出し"""
max_retries = 3
for attempt in range(max_retries):
try:
timeout = httpx.Timeout(TIMEOUTS.get(model, 30.0), connect=10.0)
async with httpx.AsyncClient(timeout=timeout) as client:
response = await client.post(url, json=payload)
response.raise_for_status()
return response.json()
except httpx.TimeoutException as e:
if attempt == max_retries - 1:
raise TimeoutError(f"API timeout after {max_retries} attempts: {e}")
# 指数バックオフでリトライ
await asyncio.sleep(2 ** attempt)
except httpx.HTTPStatusError as e:
if e.response.status_code == 429: # Rate limit
await asyncio.sleep(60) # 1分待機
else:
raise
原因：ネットワーク遅延またはサーバー負荷によるタイムアウト。
解決：HolySheepの<50msレイテンシを体験するには、Asiaリージョンからアクセスし、指数バックオフでリトライ処理を実装してください。
エラー3：コスト計算不一致
# ❌ よくある誤り：トークン数の二重計算
tokens = response["usage"]["total_tokens"]
cost = (tokens / 1_000_000) * MODEL_COST # 合計だけで計算
✅ 正しい方法：Input/Output 分别計算
usage = response.get("usage", {})
input_tokens = usage.get("prompt_tokens", 0)
output_tokens = usage.get("completion_tokens", 0)
total_tokens = usage.get("total_tokens", 0)
モデル别コスト（$/MTok）
MODEL_COSTS = {
"gemini-2.5-flash": {"input": 0.35, "output": 2.50},
"deepseek-v3.2": {"input": 0.27, "output": 0.42},
}
costs = MODEL_COSTS.get(model, {"input": 0, "output": 0})
input_cost = (input_tokens / 1_000_000) * costs["input"]
output_cost = (output_tokens / 1_000_000) * costs["output"]
total_cost = input_cost + output_cost
print(f"Input: {input_tokens} tokens = ${input_cost:.6f}")
print(f"Output: {output_tokens} tokens = ${output_cost:.6f}")
print(f"Total: ${total_cost:.6f}")
原因：InputとOutputで 가격이