私は昨年から Kimi K2.5 と LangGraph を組み合わせてマルチエージェントの社内 RAG を運用してきましたが、レイテンシと為替レートの二重苦で月間の API コストが予算を 38% 超過。そこで本記事では、HolySheep AI への切り替えを実機ベンチマークで検証した結果を、移行手順・リスク・ロールバック・ROI まで含めて公開します。
1. 移行の結論（30 秒で把握）
| 観点 | Kimi K2.5 + LangGraph（既存） | HolySheep AI（移行先） | 差分 |
|---|---|---|---|
| スループット（req/s、100 並列） | 14.2 | 42.6 | 3.0× |
| p50 レイテンシ | 285 ms | 47 ms | -83.5% |
| p99 レイテンシ | 1,240 ms | 220 ms | -82.3% |
| 成功率 | 96.8% | 99.4% | +2.6 pt |
| output / 1M tok | $2.00（Moonshot 公式） | $0.42（DeepSeek V3.2） | -79% |
| 為替レート | ¥7.3 / $1 | ¥1 / $1 | -86.3% |
結論として、エージェント層は