OpenAI APIのコストを大規模環境で構造から削減

Jinba Flowは、出力の揺れる高コストなAIエージェントを、動作が一意に定まるワークフローに置き換え、企業業務の8割でトークン消費を15〜60分の1に抑えます。規制下にある銀行と保険会社のために設計されています。

LLMの利用を必要な場面だけに絞ったワークフローを作成してください。API、バッチ処理、またはJinba Appのチャットから書類や案件を受け付けたら、必須項目と書類の構造をルールで検証し、社内のCRM、勘定系、コンプライアンスのデータベースから関連情報を取得します。内容が構造化されルールで判断できる場合はそのままルールベースで処理し、判断が曖昧な場合だけLLMを呼び出して、コンプライアンス担当の確認に回してください。処理の結果は後続のシステムへ書き込み、実行した工程、AIの呼び出し、費用、承認者を監査ログに記録してください。

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膨らみ続けるLLM API費用への構造的な答え

動作が一意に定まるJinbaのワークフロー構成は、OpenAIへの支払いを増やさずにAIの活用範囲を広げたい規制業種の企業のために設計されています。ワークフローの処理の8割をLLMの呼び出しではなくルールベースのロジックで実行することで、毎回AIエージェントを動かすことによるトークン消費をなくします。結果としてコストは15〜60分の1となり、CFOが取締役会に説明できる水準になります。

ワークフローを平易な言葉で説明するとチャットから下書きが生成され、プロンプトのテンプレートに触れずにビジュアルエディタで各工程を調整できます
ルールベースの判定基準と例外処理を設定し、判断が本当に曖昧な場合だけLLMを呼び出すことで、実行ごとの余計なトークン消費を抑えられます
AIの工程に入る前に、接続済みの社内システムから入力内容を検証・補完し、トークン数を押し上げる重複した前提説明をなくせます
ワークフローの実行はすべて監査証跡として記録され、AIの呼び出し箇所とその費用をコンプライアンス部門とCFOが把握できます

Jinbaが機能を落とさずにOpenAI APIコストを下げる仕組み

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1

Jinba Flowで構築

チャットからのフロー生成で、現在チームが実行している業務を説明します。Jinbaは処理の大半をルールで進める下書きを生成し、AIの判断が本当に必要な工程だけにLLMの呼び出しを残します。

test_runner.log

Running workflow test...

✓ Input validation 12ms

✓ Fetch from Sheets API 847ms

✓ Process 24 rows 156ms

✓ Send to #sales 203ms

PASS All steps completed 1.22s

Output preview:

"sent": true, "channel": "#sales"

2

セキュアにデプロイ（API / バッチ / MCP）

ワークフローをAPI、バッチ処理、またはMCPサーバーとして公開します。オンプレミスやプライベートクラウドに導入すれば、機微な金融書類が自社の環境から出ることはなく、トークンの使用量も自社の管理下に置けます。

3

Jinba Appで実行（ガードレール付きUI）

業務部門の担当者は、Jinba Appの対話画面や自動生成されたフォームからワークフローを実行します。毎回同じ経路で処理が進むため、AIの呼び出し回数とAPIの費用は見通しが立ち、監査でも確認できます。

エンタープライズ対応

大規模組織向けのコントロール、セキュリティ、サポート。

On-Prem

Jinba

Private

オンプレミス・プライベートクラウドホスティング

完全なデータコントロールでお客様の環境でJinbaを実行。

Team Permissions

128 Active

Sarah Chen Engineering Lead

Workflows

Michael Ross Product Manager

Analytics

Guest User External Auditor

Admin Access

SSO Enforced

Updated 2m ago

高度なアクセス制御

ロールベースの権限とSSO統合。

audit_stream.log

1

[200] 09:14:22 GET /api/v1/health_check

2

[INFO] 09:14:23 Worker node_04 connected

3

[AUTH] 09:15:01 User admin@corp verified

4

[AUDIT] 09:15:02 Role assignment update

5

// Syncing to edge...

6

[200] 09:15:08 Config updated

監査ログ

完全なコンプライアンスとセキュリティ監視追跡。

Marketing

RESTRICTED

HR

ALLOWED

Screening

Automation

組織管理

チーム向けのスペース、ロール、承認機能。

OpenAI

Gmail

Slack

HubSpot

Salesforce

Notion

Linear

GitHub

Teams

Dropbox

OpenAI

Gmail

Slack

HubSpot

Salesforce

Notion

Linear

GitHub

Teams

Dropbox

既製・カスタム統合

100以上の既製統合に加え、内部システム向けのカスタムコネクタ。

Alice 10:42 AM

We need a connector for our internal CRM. Is this possible?

James 10:43 AM

Sure! Can you share the API spec?

crm_api_spec.pdf

Got it. I'll have the connector ready by tomorrow.

James Next day

Connector is live!

Thank you!

専任エンジニアサポート

専任エンジニアがお客様と協働し、ワークフロー構築の障壁を取り除きます。

AWS Bedrock Claude 3.5 Sonnet

Azure OpenAI GPT-4 Turbo

Meta Llama 3 Self-hosted 70B

プライベートモデルホスティング

Bedrock、Azure AI、または独自モデルを安全に使用。

On-Prem

Jinba

Private

オンプレミス・プライベートクラウドホスティング

完全なデータコントロールでお客様の環境でJinbaを実行。

Team Permissions

128 Active

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Workflows

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Analytics

Guest User External Auditor

Admin Access

SSO Enforced

Updated 2m ago

高度なアクセス制御

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audit_stream.log

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[200] 09:14:22 GET /api/v1/health_check

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[INFO] 09:14:23 Worker node_04 connected

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[AUTH] 09:15:01 User admin@corp verified

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[AUDIT] 09:15:02 Role assignment update

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// Syncing to edge...

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[200] 09:15:08 Config updated

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RESTRICTED

HR

ALLOWED

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組織管理

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HubSpot

Salesforce

Notion

Linear

GitHub

Teams

Dropbox

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We need a connector for our internal CRM. Is this possible?

James 10:43 AM

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プライベートモデルホスティング

Bedrock、Azure AI、または独自モデルを安全に使用。

LLM関連支出の削減について相談する

AIのAPI費用が用途の広がりを上回る勢いで増えており、規程に沿った監査可能な代替手段が必要であれば、ぜひJinbaにご相談ください。

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よくある質問

Jinbaについて知っておくべきことすべて。お探しの回答が見つからない場合は、サポートチームにお問い合わせください。

Jinba FlowはどのようにOpenAI APIのコストを下げるのですか？

Jinbaの構成では、ワークフローの処理のおよそ8割を、LLMの呼び出しを必要としないルールベースの工程で処理します。AIの判断が本当に必要な工程だけが外部のモデルを呼び出します。この構造により、実行のたびにAIエージェントを動かす場合と比べ、トークン消費を15〜60分の1に抑えられます。

これはプロンプト最適化のツールですか、それとももっと根本的なものですか？

プロンプトを調整して場当たり的に対処するものではなく、構成そのものを変える手段です。Jinba Flowは、工程ごとにLLMを呼び出す作りを、動作が一意に定まる実行経路に置き換えます。AIは価値を発揮する処理に絞って使い、残りはルールに基づくロジックが担います。

呼び出すモデルを自社で管理できるよう、Jinbaをオンプレミスに導入できますか？

はい。Jinbaはオンプレミスやプライベートクラウドでの導入に対応し、AWS Bedrock、Azure AI、独自に用意した自社運用のモデルでのプライベートな実行も可能です。規制業種の企業は、機微な処理をすべて自社運用のモデルに回し、その工程の外部API費用をなくせます。

トークン消費を減らすと、コンプライアンスや監査への対応は弱まりませんか？

いいえ。動作が一意に定まるワークフローは、そもそも出力が揃い、監査にも耐える設計です。実行のたびに、どの工程がAIを呼び出し、どの工程がルールで処理されたかを含む監査証跡が記録されるため、コンプライアンス担当者とCFOが全体を把握できます。

どのようなワークフローでコスト削減が大きくなりますか？

KYC確認、契約書レビュー、コンプライアンス審査、融資の引受査定など、書類が多く工程の長い業務が適しています。これらの業務は構造化されたロジックと検証の工程が中心で、LLMの呼び出しを必要としないため、動作が一意に定まる実行と相性がよいのです。

既存のワークフローをJinbaへ移行するにはどれくらいかかりますか？

技術部門やある程度の技術知識を持つチームであれば、Jinba Flowのチャットからのフロー生成とビジュアルエディタを使って、数日でワークフローを構築し公開しています。外部のコンサルタントを介して数か月かかる従来の自動化の導入と比べ、大幅に短縮できます。

Jinbaは規制業種を想定して作られていますか？

はい。JinbaはSOC 2に準拠し、Y Combinatorの支援を受けており、銀行、保険会社をはじめとする規制業種の企業に向けて設計されています。RBAC、SSO、Active Directory連携、バージョン管理、フィーチャーフラグ、監査ログを標準で備えています。

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