AI APIの料金を3年分記録したら、値上げが1,104回あった

社内ドキュメントの検索にRAGではなくfrontmatterを採用した事例。AIエージェントがドキュメントをうまく見つけられない問題に対し、Markdownのフロントマターにメタデータを記述することで、AIが参照すべきドキュメントを効率的に特定できるようにした。これにより、AIの参照精度と効率が向上した。

• AI APIの料金は一般的に下がるとされるが、3年間の記録では値上げが1,104回発生していた。
• 値上げは値下げの約8割の頻度で発生しており、1回あたりの変動幅は値上げの方が大きい（中央値+37.5%）。
• 2026年に入り、値下げ優位の傾向が薄れ、値下げと値上げの比率が1.02とほぼ1対1になっている。
• 値上げは単価の安いモデルに集中しており、採算度外視の激安モデルの価格が切り上がっている傾向がある。
• 大手3社（OpenAI、Anthropic、Google）のモデルは依然として値下げ優位を保っているが、それ以外のモデルでは状況が変化している。