Azure SREエージェントの使用は、すべての既成Azureエージェントで使われる標準化されたエージェント処理の指標であるAzureエージェント単位(AAU)で測定されます。 月々の請求書は、各エージェントの稼働を維持するための固定常時稼働料金と、エージェントが行う業務に対する変動型アクティブフロー料金を組み合わせています。
新規顧客は常時稼働費用を免除する SREエージェントを評価 できます。
常時稼働フロー (固定コスト)
エージェントを作成するときは、エージェントが存在する限り、固定料金を支払います。
| コンポーネント | 料金 |
|---|---|
| Always-on フロー | エージェント時間あたり 4 AAU |
常時稼働のフローがエージェントによる作業の積極的な処理を意味するわけではありません。 これは、エージェントのプロビジョニングと使用可能な状態を維持するためのベースライン コストを表します。 Always-on 課金は、エージェントの作成からエージェントが削除されるまで継続 されます。
アクティブ フロー (変動コスト)
エージェントは作業処理中に アクティブフローAAU を消費します。 この用法はインタラクティブな質問、自動化されたタスク、バックグラウンドで実行されるあらゆる操作に適用されます。
トークンが AU になる方法
エージェントが動作するたびに、LLM トークンが使用されます。 各トークンの種類は、次の表に示す速度で個別に測定されます。
| トークンの種類 | 測定対象 |
|---|---|
| 入力 | モデルに送信されたトークン (プロンプト、ツールの結果、コンテキスト) |
| 出力 | モデルによって生成されたトークン (応答、推論) |
| キャッシュ読み取り | プロンプト キャッシュから提供されるトークン (繰り返しコンテキスト) |
| キャッシュ書き込み | 将来の再利用のためのプロンプトキャッシュにトークンが書き込まれました。 |
1 つのタスクのアクティブ フロー AU の合計 = 4 つのトークンの種類すべてに対する AU の合計。
モデル別の AAU レート
100 万トークンあたりに使用された AU の数:
| Model | 入力 | アウトプット | キャッシュ読み取り | キャッシュ書き込み |
|---|---|---|---|---|
| クロード作品4.6 | 100 AAU | 500 AAU | 10 AAU | 125 AAU |
| GPT 5.3 コデックス | 35 AAU | 280 AAU | 3.5 AAU | 0 AU |
| GPT 5.2 | 35 AAU | 280 AAU | 3.5 AAU | 0 AU |
レートは 100 万トークンあたりです。
Note
Azureは、今後モデルとプロバイダーを追加する可能性があります。 Azureは AAU レートを設定し、新しいモデルがリリースされると更新される可能性があります。
キーの詳細:
- 処理時間のみがカウントされます。 エージェントが応答の待機に費やした時間は、アクティブ フローとして課金されません。
- アクティブなフローは毎月リセットされます。 AAU 消費カウンターは、各カレンダー月の初めにリセットされます。
- エージェント レベルでプロバイダーを設定します。 エージェントの設定でモデル プロバイダー (Anthropic、OpenAI など) を構成します。 対応するモデルによって、AAU レートが決まります。
タスクの種類別のアクティブ フロー
使用するトークンの数と支払う AU は、タスクの複雑さによって異なります。 より複雑なタスクでは、より多くの LLM 推論手順、ツール呼び出し、およびデータ処理が必要になるため、より多くのトークンが使用されます。
一般的なシナリオでは、トークンの使用が AU にどのように変換されるかを次に示します。
| シナリオ | 入力トークン | 出力トークン | キャッシュ読み取り | キャッシュ書き込み | Claude Opus 4.6 AAU | GPT 5.3 Codex AAU | 例 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| クイック質問 | ~20K | 約2000 | ~15K | 約5000 | ~3.8 | ~1.3 | "最近のアラートを表示する" |
| インシデントの調査 | ~200K | ~15K | ~150K | ~50K | ~35.3 | ~11.7 | Azure Monitor からの自動インシデント |
| 完全修復 | ~500K | 約40,000 | 約400キロバイト | ~100K | 86.5 | ~30.1 | "失敗したデプロイを診断して修正する" |
数学のしくみ (Claude Opus 4.6 の例 - 簡単な質問):
| トークンの種類 | トークン | 1M あたりのレート | AAUs |
|---|---|---|---|
| 入力 | 20K | 100 | 2.0 |
| アウトプット | 2K | 500 | 1.0 |
| キャッシュ読み取り | 15,000 | 10 | 0.15 |
| キャッシュ書き込み | 5K | 125 | 0.625 |
| 合計 | 3.775 AU |
ヒント
アクティブなフロー コストを予測可能な状態に保つには、 設定>Agent 消費量で毎月の AAU 割り当て制限を設定します。
コストを監視する
SREエージェントポータルを使ってAAU消費を追跡し、月間アクティブフロー支出上限を設定しましょう。
SRE エージェント ポータルで
[設定]>エージェントの使用量に移動して使用状況を表示します。
- 毎月の AAU 制限: 常時接続とアクティブフローの割り当てを調整するためのボタンを組み合わせた
- アクティブなフロー消費量の合計: スレッドの種類別の使用状況を示すドーナツ グラフ (チャット、インシデント、スケジュールされたタスク、トリガー)
- 毎日のアクティブなフロー消費量: 1 日あたりの AAU 使用量を示す積み上げ横棒グラフ(種類別に色分け)
- スレッド別の消費量: AAU のコスト、種類、状態を持つすべてのスレッドを一覧表示するテーブル
完全なチュートリアルについては、 エージェントの使用状況の監視に関する記事を参照してください。
アクティブなフローの使用制限を設定する
[ AAU 割り当ての変更 ] を選択して、月間アクティブ フロー AAU 制限 (最小 500、最大 1,000,000 AU) を設定します。 この制限はアクティブ フローにのみ適用されます。エージェントが存在する限り、常にオンの課金が続行されます。
- エージェントがアクティブなフロー制限に達すると、翌月まで チャットとアクションに使用できなくなります 。 その月の残りの期間は、常時オン料金が継続されます。
- 割り当てをいつでも増減できます。
- 増加は 直ちに有効になります。現在の消費量を超える制限を引き上げると、チャットとアクションはすぐに再開されます。
- 減少は 来月有効になります。 それまでは、エージェントは常時稼働フローでのみ実行されます。
アクションによる課金の影響
以下の表は、各アクションがアクティブフローや常時請求にどのように影響し、サービス再開にどのように影響するかを比較しています。
| アクション | アクティブ フロー | 常時オン | 来月再開する |
|---|---|---|---|
| 予算制限の設定 (ヒット制限) | 停止 | 引き続き課金 | 月の開始時に自動的にリセットされます |
| エージェントの停止 | 停止 | 引き続き課金 | [設定] で [スタート] を手動で選択します>Basics |
| エージェントの削除 | 停止 | 停止 | 新しいエージェントを作成する |
Azure Cost Management内
複数のエージェントとリソースにわたる詳細な課金の内訳については、Azure ポータルで Azure Cost Management を使用します。
コスト最適化のヒント
| 戦略 | 影響 | それを行う方法 |
|---|---|---|
| エージェントにコンテキストを追加する | 無駄なトークンの削減 | エージェントが根拠と簡潔な状態を維持できるように、スキル、知識、ドキュメントを追加します。 過去の対話からの永続的なメモリにより、時間の経過と伴う効率が向上します。 |
| 対応計画を使用してインシデントをフィルター処理する | 不要な作業が少ない | 応答プランを使用して、重大度、サービス、またはキーワードでAzure Monitorアラートをフィルター処理します。エージェントは、一致するインシデントのみを調査します。 |
| スケジュールされたタスクのバッチ処理 | 実行回数を減らします | 継続的にポーリングするのではなく、毎日または毎週実行するようにタスクをスケジュールします。 スケジュールされたタスクを参照してください。 |
| 自動化する前にチャットでテストする | 無駄な実行を回避する | 最初にチャットまたはプレイグラウンドでプロンプトを試してみてください。 正しく構成されていない自動化が繰り返し実行され、AU が無駄になります。 |
| アイドルエージェントを停止する | アクティブなフローを排除 | [設定]>[基本]に移動し、[停止]を選択します。 エージェントは構成を保持しますが、アクティブなすべてのフローを停止します。 常時接続のコストは削除されるまで維持されます。 |
| 未使用のエージェントを削除する | すべてのコストを削減 | sre.azure.com でエージェントを開き 、設定>Basics>Delete エージェントに移動します。 すべての課金は即座に停止する。 |
よく寄せられる質問
エージェントはトークンから AU をどのように計算しますか?
エージェントは、作業を実行するたびに、4 つのトークンの種類すべてで使用された LLM トークンを追跡し、構成済みのモデルの AAU レートで測定します。 AAU の使用量は、[設定]>Agent の使用量で確認できます。
選択したプロバイダーはコストに影響しますか?
モデル プロバイダー (Anthropic、OpenAI など) をエージェント レベルで設定します。 どの AAU レートが適用されるかが決まります。 モデルによってレートが異なります。 現在のレートについては、 AAU レートの表 を参照してください。
どのモデルを選択すればよいですか?
Claude Opus 4.6 では AAU レートが高くなりますが、通常は推論手順が少なく、より詳細な調査が行われます。 複雑なインシデント調査と根本原因分析において、Opus は通常、より少ないツール呼び出しで結論に達するため、トークンあたりのレートが高くてもそれを相殺できます。 GPT モデルは、コスト効率が深さ以上に重要な、スケジュールされたコンプライアンス チェックなどの、よりシンプルで大量のタスクに適しています。 モデル プロバイダーは 、設定>Basics でいつでも変更でき、結果を比較できます。
エージェントが応答を待機しているときに課金されますか?
No. エージェントがアクティブにタスクの処理に費やした時間のみが、アクティブフローとしてカウントされます。 エージェントが承認を求めて待機した場合、その待機時間は課金されません。
アクティブ フローとしてカウントされる内容
エージェントがアクティブに作業を行っている場合は、いつでもアクティブ フローとしてカウントされます。 この作業には次のものが含まれます。
- 対話型プロンプト: チャットでエージェントに質問するユーザー
- 自動化: スケジュールされたタスク、インシデント対応計画、またはその他の自動化されたトリガー
- 非同期操作: バックグラウンド調査、レポート生成、または修復タスク
いずれの場合も、エージェントは AU として消費されたトークンを測定します。
エージェントを停止するとどうなりますか?
停止したエージェントは、リソースを監視したり、プロンプトに応答したりすることはできませんが、固定の常時接続コストが引き続き発生します。 アクティブフロー AAU は停止中に消費されません。 エージェントを停止するには、[>] に移動し、[停止] を選択します。 再開するには、同じページから [開始] を選択します。 すべての課金を完全に停止するには、エージェントを削除します。
1 つのエージェントで複数のワークロードを処理できますか?
Yes. 1 つのエージェントは、構成されたスコープ内の複数のリソースを監視できます。 1 つのエージェントでワークロードを統合すると、個別のエージェントをデプロイする場合と比較して、常時オンコストが削減されます。
価格はすべてのリージョンで同じですか?
お使いのリージョンの現在の価格については、 Azure 料金計算ツール を確認してください。