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EKB クレジット消費ガイド

プラットフォーム: EKB

Enterprise Knowledge のクレジットは、次の 2 つの方法で消費されます。

プラットフォーム アクション クレジット

ユーザーが特定のアクション (ドキュメントのアップロード、メッセージの送信、ツールの呼び出し) を実行すると課金されます。

LLM トークン クレジット

実際の大規模言語モデル (LLM) の使用量に基づいて課金され、次から計算されます。

• 入力トークン (プロンプト、ドキュメントチャンク、システムコンテキスト)

• 出力トークン (LLM 応答)

LLM の使用量は、料金モデルに基づいてクレジットに変換されます。

クレジット消費テーブル​

A. ナレッジベース (KB) の取り込み​

| Action | Credit Type | Calculation | Example PLACEHOLDER_0 Upload document to KB | Word-based | 1 credit per 10,000 words | 100,000 words → 10 credits PLACEHOLDER_1 LLM processing during ingestion | Token-based | Input + Output tokens × model rate | Varies by model |

例 – 100,000 Word ドキュメント

| KB Processing Cost PLACEHOLDER_2 100,000 words | 1 credit per 10,000 words → 10 credits |

LLM トークンのコスト (取り込み)

LLM トークン コストは、プロジェクトが LLM 抽出を使用するように構成されている場合 (つまり、ドキュメントからデータを抽出するために LLM が使用されている場合) に適用され、以下に基づいて計算されます。

• ドキュメント解析からの入力トークン

• 生成された出力トークン

• モデルの価格設定

B. チャット/エージェントの対話​

固定プラットフォーム クレジット

| Action | Credits PLACEHOLDER_3 User sends a chat message | 1–2 credits (based on configuration) PLACEHOLDER_4 Tool call invoked | 1 credit per tool call |

可変 LLM トークン クレジット

LLM クレジットは次のように計算されます。

(入力トークン × 入力レート) + (出力トークン × 出力レート)

価格例 (Claude 4.5 サンプル モデル):

• 入力: 100 万トークンあたり 3 ドル

• 出力: 100万トークンあたり15ドル

完全なチャットの例​

シナリオ

ユーザーは「添付文書について説明してください」と尋ねます。

プラットフォーム クレジット

| Component | Credits PLACEHOLDER_5 Question asked | 1 PLACEHOLDER_6 Tool calls (document retrieval) | 2 PLACEHOLDER_7 Fixed Platform Credits | 3 credits |

LLM トークンの使用法

| Type | Tokens | Cost PLACEHOLDER_8 Input | ~53,634 tokens | ~$0.161 PLACEHOLDER_9 Output | ~900 tokens | ~$0.0135 PLACEHOLDER_10 Total LLM Cost | — | ~$0.1745 |

単位換算:17単位

最終合計

固定プラットフォームクレジット: 3

LLM 使用クレジット: 17

───────────

合計: 20 クレジット

コスト計算式の概要​

ドキュメントのアップロード

ワード クレジット = 総ワード数 ÷ 10,000 + LLM トークン クレジット (解析)

チャットメッセージ

固定メッセージ クレジット + ツール呼び出しクレジット + LLM トークン クレジット (入力 + 出力)

LLM クレジットの使用を促進するものは何ですか?​

LLM コストは、次の場合に増加します。

▶ 大きなドキュメントはコンテキスト内で取得されます

▶ 多くの KB チャンクがプロンプトに挿入されます

▶ 応答が長い、または構造化されている

▶ 複数のツール呼び出しがトリガーされる

▶ 高価格モデルを選択

お客様への重要な注意事項​

✓ 単語ベースの取り込みコストは予測可能です。

✓ チャットのコストは、ドキュメントのサイズと使用されるトークンの数によって大きく異なります。

✓ モデルの価格はスーパー管理者で構成できます。

✓ LLM クレジットは消費量ベースであり、一律に評価することはできません。

✓ 最終的なクレジット合計 = プラットフォーム クレジット + LLM クレジット。