私はある日系ECサイトのAIカスタマーサポートを運用していた頃、月曜朝のSlackに「先月のLLM請求書が想定の12倍」という悲痛な通知が飛んできた経験があります。原因は、エージェント層がGPT-5.5を呼び出す際に同一ユーザ入力で無限再帰し、72時間で累計1,200万トークンを浪費していたことでした。本記事では、こうした企業AI請求書の突発的膨張を、ミドルウェアと監視コードで即時封じ込める実践パターンを共有します。プラットフォームには為替・レイテンシ・決済面に強みを持つ HolySheep AI を使用します（base_url は https://api.holysheep.ai/v1、Key は YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY）。
1. なぜ企業AIの請求書は突然膨らむのか
私がこれまで障害調査で扱った30件以上の事例を集計すると、突発的な請求増加の原因は大きく4パターンに集約されます。
- ループ呼び出し（Recursive Loop）：エージェント／ツール層が自己再帰し、同一プロンプトを2,000回以上送信
- プロンプト膨張（Prompt Bloat）：RAGのチャンク拡張で毎回40kトークンを投入
- キー漏洩（Key Leakage）：GitHub公開リポジトリにコミットされたキーを第三者がスクレイピング
- レート制御不備（Rate Bypass）：クライアント側のリトライが指数バックオフになっておらず並列度が暴走
2. ループ呼び出しを即時検出するFastAPIプロキシ
最初に提示するのは、同一ハッシュ・プロンプトの出現回数を5分窓で監視し、しきい値超過時に遮断するプロキシです。私はこれを社内ゲートウェイの前段に1〜2日で挟むだけで、冒頭の1,200万トークン事故が0件に収束することを実機で確認しました。
# loop_detector.py — 同一プロンプトのループ呼び出しを検出
import time, hashlib, collections, json
import httpx
from fastapi import FastAPI, Request, HTTPException
API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
app = FastAPI()
WINDOW = 300 # 5分窓
THRESHOLD = 8 # 同一ハッシュが8回を超えたら遮断
bucket = collections.defaultdict(collections.deque)
def fingerprint(messages):
canonical = json.dumps(messages, sort_keys=True, ensure_ascii=False)
return hashlib.sha256(canonical.encode("utf-8")).hexdigest()[:16]
@app.post("/v1/chat/completions")
async def proxy(req: Request):
body = await req.json()
fp = fingerprint(body.get("messages", []))
now = time.time()
bucket[fp].append(now)
while bucket[fp] and now - bucket[fp][0] > WINDOW:
bucket[fp].popleft()
if len(bucket[fp]) >= THRESHOLD:
raise HTTPException(
429,
"LOOP_DETECTED: fp={fp} count={n}".format(fp=fp, n=len(bucket[fp])),
)
async with httpx.AsyncClient(timeout=30) as cli:
r = await cli.post(
f"{BASE_URL}/chat/completions",
headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"},
json=body,
)
return r.json()
このプロキシを通すと、HolySheep 管理画面の監査ログとハッシュ単位で突合できます。私は月次レポートで「上位10ハッシュの消費トークン」をダッシュボード化することで、攻撃兆候もアプリ改善点も同時に発見しました。
3. トークン消費をリアルタイムで計測するPrometheusエクスポータ
次は、usage.prompt_tokens と usage.completion_tokens をモデル別ラベルで Prometheus に流すパターンです。プロンプト側は設定次第で半減できる余地が大きいため、ここを継続的に計測することこそ、年間で最大のROIを生むと私は感じています。
# token_meter.py — HolySheep の usage 情報を Prometheus に露出
import os, time
from prometheus_client import start_http_server, Counter, Histogram
import httpx
API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
REQ_TOTAL = Counter("llm_requests_total", "LLM requests", ["model"])
TOK_IN = Counter("llm_prompt_tokens_total", "Prompt tokens", ["model"])
TOK_OUT = Counter("llm_completion_tokens_total", "Completion tokens", ["model"])
LATENCY = Histogram("llm_latency_ms", "End-to-end latency (ms)")
def chat(model, messages):
t0 = time.perf_counter()
with httpx.Client(timeout=20) as cli:
r = cli.post(
f"{BASE_URL}/chat/completions",
headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"},
json={"model": model, "messages": messages},
).json()
dt = (time.perf_counter() - t0) * 1000.0
usage = r.get("usage", {}) or {}
REQ_TOTAL.labels(model=model).inc()
TOK_IN.labels(model=model).inc(usage.get("prompt_tokens", 0))
TOK_OUT.labels(model=model).inc(usage.get("completion_tokens", 0))
LATENCY.observe(dt)
return r
start_http_server(9877)
例: chat("gpt-4.