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開発ツール/2026-05-24上級

AI 機能のコスト上限を実行時に強制する設計 — Rork アプリの予算ガード・アーキテクチャ

AI 機能のコストが想定外に跳ねる事故を、最適化ではなく実行時の強制で防ぐ設計を、廣川政樹がアーティスト兼個人開発者の運用視点から、Cloudflare Durable Objects と React Native のコードレベルで解説します。

Rork515AI コストCloudflare Workers24Durable Objects2アーキテクチャ18個人開発187運用設計7

プレミアム記事

2014 年から個人開発を続けている廣川です。累計 5,000 万 DL のアプリを AdMob 中心で回してきましたが、最近 Rork で組んだ AI 機能つきアプリで一度だけ、月の API 費用が想定の 3.8 倍に跳ねた朝がありました。原因は単純で、クライアントの自動リトライがループに入り、一晩で十数万トークンを呑み込んでいたのです。

その日から「最適化」と「強制」を別物として扱うようになりました。キャッシュやプロンプト短縮はあくまでコストを下げる工夫であって、想定外を止める仕組みではありません。本当に事故を止めるのは、実行時に「これ以上は通さない」と物理的に遮断する壁です。本稿はその壁を、Cloudflare Workers と Durable Objects と React Native のコードで、どこにどう立てるかを書き残します。

なぜ「最適化」だけだと事故が止まらないのか

AI コスト最適化の記事は世の中にあふれています。トークン削減、レスポンスキャッシュ、オンデバイス推論、いずれも筋のいい施策です。ただ、これらは全部「平時のコスト構造を改善する」話で、「異常時にどこで止まるか」を保証してくれません。

過去半年で私が観測したコスト跳ね事象は次の 3 パターンでした。

  1. クライアント側の指数バックオフが上限なしで設定されていて、サーバー過負荷時に同一ユーザーが数千回再試行した
  2. オンボーディングの提案機能が、UI の race condition で 1 タップに対して 6 〜 8 回 API を呼んでいた
  3. 退会済みアカウントのトークンが漏れていて、外部から平均 220 req/min で叩かれていた

どれも「キャッシュ命中率が高い設計」では救えません。命中率は平均化された指標なので、特定ユーザーが特定時間帯に異常に叩いた事故を希釈してしまうからです。本番運用では、平均ではなく「どこで物理的に止まるか」が事業の継続を決めます。

私は Rork で月額 580 円のサブスク型アプリを 3 本回していますが、ARPPU が ¥520 程度のときに、1 ユーザーあたりの AI コストが平均 ¥65、最悪値が ¥4,800 という分布を出したことがあります。最悪値が許容を超えた瞬間に赤字が固定化されるので、強制ガードがない設計はそもそも事業として成立しません。

三層で壁を立てる — どこに何を置くか

予算ガードは 1 か所に立てると必ず破られます。クライアントを信用すると JS の上書きで抜けられ、エッジだけだと暴走ループのリクエスト自体が課金され、オリジン(OpenAI / Anthropic 等)の上限に依存するとそこまでの転送料が無駄になります。

担当目的効くタイミング
クライアント事前見積もり・UI 制御無駄な発火を未然に止めるリクエスト前
エッジ(Workers)per-user / per-app の残高判定暴走と異常使用を遮断リクエスト着信時
オリジンハード上限・モデル制限プロバイダー側の最終防衛リクエスト到達時

それぞれの層で「何を判定して何を返すか」を明確にしておきます。クライアントは UX を守るために最も賢く、エッジは事業を守るために最も厳しく、オリジンは事故を絶対に通さないために最もシンプルに、というのが私の運用での落としどころでした。

ここまでお読みいただきありがとうございます。

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この記事で得られること
3層(クライアント・エッジ・オリジン)で予算を二重三重に守る具体的なコード設計
Durable Objects を用いた per-user 残高カウンタの強整合実装と、KV では足りない理由
残予算に応じてモデルを動的ダウングレードし、サブスク赤字を防ぐ段階制御パターン
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