StripeがLLMトークン請求機能をプライベートプレビュー開始、AI事業者の請求管理を自動化

決済サービス大手のStripeが、生成AIサービス事業者向けに、LLM（大規模言語モデル）のトークン使用量に基づく請求機能のプライベートプレビューを開始したと報じられている。複数のLLMプロバイダーを利用する場合の請求管理を一元的に自動化する機能で、AIビジネスの運営負荷を下げる可能性がある。ただし、現時点ではStripe公式からの発表は確認できておらず、限定的な情報源による報道である点には注意が必要だ。

複数LLMプロバイダーの請求管理を一元化する新機能

生成AIをサービスに組み込む事業者、特にB2B SaaS企業にとって、LLMの利用コスト管理は重要な運営課題の一つだ。OpenAIのGPT、AnthropicのClaude、GoogleのGeminiなど、複数のモデルを用途によって使い分けるケースが増える中、各プロバイダーからの利用明細を個別に集計し、自社の顧客への請求データと照合する作業は煩雑を極める。

今回報じられているStripeの新機能は、この課題を解決するものだ。ブログメディアrevtrona.comの記事によれば、この「トークン請求」機能は、複数のLLMプロバイダーとの連携、モデル価格の自動同期、マークアップ率の設定、そして使用量の自動記録と請求書発行を特徴とする。これにより、事業者は自社で構築したAIサービスの利用量を追跡し、Stripeを通じてエンドユーザーに自動で請求できるようになるという。

具体的な機能と想定される使い方

公式発表ではないため詳細は不明瞭だが、報じられている情報を基に機能を推測すると、次のようなフローが考えられる。

まず、事業者はStripeのダッシュボードで、利用しているLLMプロバイダー（例：OpenAI、Anthropicなど）と、各モデル（例：GPT-4、Claude 3 Opus）を設定する。Stripeは各プロバイダーの公開価格を自動的に同期し、最新の単価を維持する。次に、事業者はこれらのモデルを利用する自社のAPIエンドポイントやサービスに、Stripe提供の計測用コードを組み込む。ユーザーがそのサービスを利用すると、バックエンドで消費されたトークン量と使用モデルがStripeに記録される。

ここで重要なのがマークアップ率の設定だ。事業者はベンダーからのコストに上乗せする利益率を設定でき、Stripeは「（ベンダーコスト × 使用トークン数）+ マークアップ」という計算を自動で行い、最終的な請求額を決定する。これにより、ベンダーの価格変動が直接自社の利益率に影響を与えるリスクを軽減しつつ、安定した収益構造を維持しながら請求業務を完全に自動化できる。

実際の活用シーン：マルチモデルAIチャットサービスの例

例えば、開発者向けに「最適なLLMを自動選択するチャットAPI」を提供するSaaS企業を想定してみよう。このサービスは、ユーザーの質問内容に応じて、コスト効率の良いGPT-3.5-Turbo、高精度なClaude 3 Sonnet、画像理解が必要ならGPT-4Vといった具合に、背後で異なるモデルを動的に呼び出す。

従来なら、各ベンダーのダッシュボードから月次で使用量レポートをダウンロードし、自社のユーザー別利用ログと突き合わせ、誰がどのモデルをどれだけ使ったかを手作業で計算する必要があった。Stripeの新機能が実現すれば、この全てのプロセスが自動化される。ユーザーは単一のStripe請求書を受け取り、事業者は複雑な内訳計算から解放され、開発リソースを本質的なサービス改善に注ぎ込めるようになる。

既存の課題とこの機能がもたらす変化

現在、複数LLMを利用する事業者が取り得る方法は、自前で使用量追跡と請求システムを構築するか、あるいは複数のクラウド請求管理ツールを組み合わせるかだ。自前開発は初期コストと維持コストがかさみ、既存ツールの組み合わせではデータ連携の煩雑さが残る。

Stripeの強みは、既に多くの企業が決済インフラとして採用している点にある。もしこの機能が既存のStripe決済プラットフォームとシームレスに統合されれば、事業者は新たな決済ゲートウェイを導入することなく、AI特有の従量課金モデルを容易に導入できる。これは、特に小規模なスタートアップや、新規にAI機能を追加しようとする既存サービスにとって、参入障壁を下げる効果がある。

現時点での注意点と今後の展開

この情報はあくまで一部メディアによる報道であり、Stripe自身からのアナウンスは2024年5月現在確認されていない。また、関連情報として「Stripe Agent Toolkit」にトークン使用量を追跡する機能が存在するが、これが今回報じられた請求機能と同一のものか、別のものかは不明確だ。

したがって、機能の正確な仕様、提供開始時期、価格、対応するLLMプロバイダーの詳細などは、今後の公式発表を待つ必要がある。プライベートプレビューとされていることから、まずは限られたパートナー企業に対して試験的に提供が開始され、フィードバックを経て一般公開されるという流れが想定される。

まとめ：誰がこの機能を待つべきか

この機能のニュースは、複数のLLMプロバイダーを駆使してサービスを展開し、増大する請求管理業務に手間を感じている事業者にとっては朗報となり得る。特に、B2Bで従量課金制のAI APIを提供している企業や、自社製品にAI機能を組み込み、その利用量に応じて課金したいと考えているSaaSベンダーは、その動向を注視する価値がある。

一方で、単一のLLMプロバイダー（例えばOpenAIのみ）を利用している、あるいは請求量がまだ少なく手動管理で十分な段階にある事業者にとっては、現時点で急ぐ必要性は低い。また、確定的な情報を求めるのであれば、Stripeからの正式なリリースを待った方が良いだろう。AIビジネスのインフラが成熟し、複雑性を抽象化するツールが登場し始めた、一つの兆候と捉えることができるかもしれない。