💸 恐怖体験！たった2日でAPI請求額が6.7万円を超えたAI開発の失敗談

😨 2日で請求額67,000円！恐怖のAPI課金失敗談

こんにちは！今回は、私が体験した恐ろしいAPI課金の失敗談を共有します。

あるAIプロジェクトで、たった2日間でAPIの請求額が67,000円を超えたという、顔面蒼白になったリアルな話です。
この記事は、これからAI開発を始める方や、クラウドサービスを利用している方が同じ落とし穴にハマらないための教訓として書きました。

このプロジェクトは、技術的な挑戦としてはとても楽しかったのですが、
その裏でクラウドの課金メーターは全速力で回転していたのです。

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🎨 発端：夢中で始めたAI画像生成プロジェクト

もともとこのプロジェクトは、特定のユーザー層向けに高品質なコンテンツを自動生成するAIを作るものでした。
特に「同一人物が登場する一貫した高画質の画像生成」を目指していました。

ステップ1：テキスト生成は順調

最初のテキスト生成までは問題なし。
POST /api/content?textOnly=1
のように呼び出して、JSON整形・リトライ処理もきれいに実装。

この段階では無料枠レベルの使用量で、課金など全く意識していませんでした。

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😭 罠①：「多候補からの自動選択」でAPI地獄に

画像生成に入ってから事態は急変します。
高品質な画像を得るために、10候補を生成して最も良い1枚を自動選択する仕組みを作りました。

「品質を担保するためのスマートな仕組み」のつもりが、まさかのコスト爆弾でした。

当初の仕様

• 各ページで10候補を生成
• aHashなどで類似度を算出し、最も絵柄が合う1枚を採用

結果、1冊（10ページ）あたり100枚生成 → 約600円/冊
候補数を3枚に減らしても180円/冊。
これは予想ですが、フォールバック処理で倍額になるケースもあったとおもいます。

しかもこの時、使用していたのは高単価モデル（gemini-2.5-flash-image-preview`相当）。
そう、nano-bananaちゃんです🍌
「3万円クーポンあるし余裕！」と高を括ったのが運の尽きでした。
ちないにAPI単価見ず！

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💥 罠②：「参照画像付き推論」でコストが線形爆増

さらに、「絵柄の一貫性」を強化するために以下の処理を追加しました。

• 1ページ目：アップロード画像を参照指定
• 2ページ目以降：前ページの生成結果を参照して生成

これにより画風は揃いましたが、参照付き推論は高コスト。
結果として、1ページごとに参照画像コスト × 3回の推論が走り、
コストが線形的に増加する構造になっていました。

開発者あるあるですが、私は完全に「機能実現モード」です。
コンテスト締め切りギリギリなだけに、とにかく完成を急ぐ事しか頭にありませんでした。
この時点で、コストメーターの存在などすっかり忘れていました。

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😈 罠③：締切前のデバッグ地獄で再生成連打

リリース直前、当然デバッグ祭りが始まります。

• レイアウト確認
• 生成失敗パターン検証
• リトライ処理テスト

そのたびに画像を再生成。
1回あたり数百円でも、繰り返せば数千円単位の出費になります。
「間に合わせなければ！」という焦りが、理性を完全に上書きしました。

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🚪 罠④：Cloud Runを「公開したまま放置」

最後の一撃がこれです。
デプロイしたCloud Runを一般公開したまま放置。
デモ用URLを便利に使っていたつもりが、
外部からアクセスが入り、課金が進行していた可能性がありました。

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🔢 数字で見る「地獄の掛け算」

項目 内容

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画像生成単価 約6円/枚
想定 10ページ × 10枚 = 約600円/冊
調整後 10ページ × 3枚 = 約180円/冊
実際 フォールバック・再生成・外部アクセス込みで爆増

式にするとこうなります：

$$
\text{請求額} = (\text{基本コスト} + \text{参照画像コスト}) \times \text{フォールバック回数} \times \text{試行数}
$$

見事に制御不能な地獄ループが完成しました。

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🥶 顔面蒼白の瞬間

作品提出の翌日夜、Google Cloudから通知が届きました。

「予算5000円を超えました」

最初は「3万円クーポンあるし大丈夫」と楽観。
しかし翌朝、再び通知が...

• → 請求額 5万円\
• → 最終的に 67,000円

幸いにも44,000円分のクレジットが適用され、
最終支払いは**25,000円（税込）**で済みました。
しかし、もしクレジットがなかったらと考えると今でも冷や汗が出ます。

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✅ 得られた「鉄の教訓」

1. 塵も積もれば山ではなく「エベレスト」

1回数円でも、自動処理・再生成の積み重ねで一瞬で爆発します。

2. APIコールはログと紐付けて監視せよ

どの処理で何回APIを叩いているかを常に可視化する仕組みを。
リアルタイム監視ができるだけで被害は激減します。

3. 予算アラートを命綱に

Google Cloudの予算上限・通知設定は必ずONに。
これが唯一の安全弁です。

4. 再生成・フォールバックは「制限付き」で

回数上限・時間制限を設けましょう。
無限リトライは「無限課金」とほぼ同義です。

５. AI頼りにすると内部実行見えないよ！

**今回はCursor上のGPT-5でコーディングしました。
開発速度は桁違いですが、コーディング能力は向こうが明らか上なんで結構任せてしまいます。
そうするとデバック時など内部でAPIコールどんだけやってるかなんて考えてなかったです。
GoogleCloud上でも課金制限は必要ですが、エージェント側でもガードレール設けておくべきですね。

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🍌 おわりに

今回の失敗は、まさに高くついた授業料でした。
もう二度と同じ過ちは繰り返したくありません。

しかし、この記事を読んだあなたが 「自分は大丈夫」と思っていたAPI課金の罠 に気づき、
その対策を取ってくれたなら、この失敗にも意味があります。

どうか、AI開発を進める際は 「APIメーターは常に動いている」 ことを忘れずに！

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📸 反省の記録スクショ

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💬 まとめ

• 「多候補生成」「参照画像推論」「再生成地獄」は課金トリオ
• APIコストは"気づいた時には手遅れ"
• 一度は痛い目を見るかもしれない。でもその前に、この記事を思い出して！

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二度と同じ失敗をしないために、この記事が誰かの命綱になれば幸いです。