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Claude Codeのトークン90%削減事例に学ぶAI導入コストの管理術
SpotifyがClaude Codeのトークン消費を約90%削減した手法を、IT導入コストとベンダー管理の視点から整理し、確認すべき判断基準をまとめました。
AIエージェントにDB権限を持たせる前に確認すべき4つの判断軸
AIエージェントに業務DBを接続する際の権限制御とコスト削減を、導入コスト・可視化・MCP対応・可用性の4軸で判断するための整理です。
Jetson搭載ロボットのテレメトリ設計、ROS 2×Flutterで何が変わるか
Jetson搭載ロボットのCPU・GPU・温度をFlutterで可視化する構成を、ROS 2の実装手順とセキュリティ設計の観点から解説します。
AI自動化基盤の運用費が2年目に跳ねる理由と見積もりの見方
AI自動化の見積もりが500〜25000ドルと幅広い理由と、稼働後に膨らみやすい運用費を、クラウド移行・監視設計の視点から確認方法とともに整理しました。
Claude Code v2.1.268で組織導入時のゲートウェイ設定を点検する手順
Claude Code v2.1.268のゲートウェイ関連アップデートをもとに、組織導入時の料金管理とアクセス制御を点検する手順を整理しました。
Claude Managed Agentsのauto権限とは 承認待ちを減らす仕組み
Claude Managed AgentsにサーバーがOK/NG/承認待ちを自動判定するauto権限が追加。仕組みと確認手順、既存権限モデルとの違いを解説します。
Claude・CursorがAWS設計を過剰提案する3つの落とし穴と対策
ClaudeやCursorが提案するAWS構成が高コスト・低セキュリティになりがちな原因と、要件数値化・TCO確認などの対策手順を解説します。
新モデル導入はAzureかAPI直結か 監視設計で選ぶ判断基準
GPT-6 AstraのAzure・AWS Bedrock・API直結という複数経路提供を、監視設計とコスト管理の観点から比較し、選び方を整理しました。
複数LLM運用の落とし穴、APIクライアント散在とAIゲートウェイ未導入の代償
複数LLMを直接呼び出すコードが散在していないか確認する方法と、AIゲートウェイ導入前に見るべき5つの判断基準を整理しました。
Amazon Bedrock AgentCoreとAgents Classicの違いを見誤ると起きる落とし穴
AWS Bedrockのエージェント基盤はAgents ClassicからAgentCoreへ移行中です。世代ズレの見分け方と、AIエージェント任せの開発で起きやすい落とし穴を整理しました。
Solana×Gemini連携で見るスマートコントラクト×AIエージェント設計の境界線
Solana×Geminiで再現された頼母子講アプリから、AIエージェントと実行権限をどう分離設計するかを解説します。
社内AIチャットボット導入で起きる運用コスト膨張の落とし穴と回避策
AIチャットボット導入は機能比較で終わらせず、24か月分の保守コストと責任所在まで見積もる必要があります。確認手順と対策を整理しました。