Langfuseの使い方｜AIアプリのトークンと費用を見える化する

AIを使う機能を作ったのに、月末に請求額を見て「どの処理で増えたの？」と困る。Langfuseは、AIへのリクエストと返答、モデル名、トークン数や費用を結び付けて記録する道具です。請求を直接止めるのではなく、何を直すべきか探せるようにします。

例：問い合わせ返信案を作るアプリで使う

問い合わせの返信案をAIが作る小さなアプリを考えます。Langfuseをつなぐと、問い合わせ1件ごとに「使ったモデル」「入力と出力」「かかった時間」「利用量・推定コスト」を記録できます。月末に、返信案作成と社内FAQ検索のどちらが費用を使っているかを比べ、FAQ本文を毎回丸ごと送っていないか調べられます。記録がない状態では、原因を推測するしかありません。

最初は1つのテストだけ記録する

1. 1Langfuseの置き場所を選ぶ

   すぐ試すなら公式クラウド、自分で運用するならDocker Composeなどでセルフホストできます。セルフホスト版のコア機能は無料ですが、サーバー・保存先・バックアップ・更新の費用と作業は別です。

2. 2小さなテストアプリにSDKまたは連携を設定

   公式のOpenAI・Anthropic SDK連携や、LiteLLMなどの統合から一つ選びます。アプリがない人は、まず公式のサンプルで記録の流れだけ確認し、既存のAI契約に無理に導入しないでください。

3. 3公開情報だけでテスト呼び出しを行う

   「短い案内文を整える」など、個人情報や社内秘密を含まない入力にします。Langfuseの記録画面にモデル名・利用量・費用が出るか確認します。

4. 4高かった記録を1つ選び、原因を確かめる

   長い入力を必要な範囲に絞る、同じ処理を繰り返さないなど、変更を一つだけ試します。修正前後を同じ条件で比べてから、費用と回答品質の両方を見ます。

ccusageとの違い

ccusageはClaude CodeなどがPCに残した記録を集計する道具です。Langfuseは、自分のAIアプリに計測を組み込み、呼び出し単位で記録を残します。アプリを作っていない人が、普段のClaudeやCodexの利用料をLangfuseで一覧化できるわけではありません。

記録プログラムを自作する方法と比べる

自作アプリが一つだけで、必要なのが費用の合計だけなら、小さな集計コードでも作れます。複数のAI処理を呼び出し単位で調べ、遅い入力や失敗した処理まで追いたいなら、Langfuseの記録形式と画面を使うことで実装範囲を減らせます。反対に、ログを自社で保存したい場合は、セルフホストのサーバーとデータ保護を運用します。表示された費用は見積りとして扱い、API提供元の請求明細とも照合してください。