SAP AI Coreとは何か・料金体系

はじめに

「SAP AI Core技術連載」第1回。

SAP AI Coreの位置づけと料金体系を扱う。次回(#2)はコンセプト(アーキテクチャ詳細・AI API・リソースグループ)を扱う。

SAP AI Coreとは

SAP AI Coreは、SAP Business Technology Platform(SAP BTP)上のサービスである。

AIアセットの実行・運用を、標準化・スケーラブル・ハイパースケーラー非依存な形で管理する。SAP製品とシームレスに統合され、オープンソースフレームワークで任意のAI機能を実装できる。

AIシナリオのフルライフサイクル管理をサポートする。Generative AI Hub経由で、生成AI機能とプロンプトのライフサイクル管理にアクセスできる。Argo WorkflowsやKServeとも統合される。

主要機能

• Generative AI Hub:生成AIモデル選択によるプロンプト実験・ライフサイクル管理
• パイプライン実行:前処理・学習・バッチ推論のバッチジョブ実行
• 推論配信:学習済みモデルのWebサービス化・高パフォーマンス応答
• AIシナリオライフサイクル管理:学習・メトリクス・デプロイを統一APIで管理
• マルチテナンシー対応:テナントごとにAIアセット・実行を分離
• クラウドインフラ統合:Docker/Git/オブジェクトストア連携、BTPマーケットプレイスへのサービス公開

対応環境

• Cloud Foundry
• Kyma
• Kubernetes

アーキテクチャ概要

SAP AI Coreは、SAP AI Launchpad・AI APIと連携する3コンポーネント構成である。

• SAP AI Core:AIワークフローとモデルサービングの実行エンジン
• SAP AI Launchpad:複数AIランタイムを管理するマルチテナントSaaS
• AI API:SAP技術・パートナー技術を問わずAIシナリオのライフサイクルを管理する標準API

SAP AI Core以外のランタイムにデプロイする場合は、ランタイムアダプターが必要になる。

公式アーキテクチャ図の構成

• 各ペルソナ(ML Ops・ビジネスアナリスト・プロンプトエンジニア・AI Core管理者)がSAP AI Launchpadを経由する
• AI APIとの接続を仲介する「AI API Connector」、利用範囲を区切る「Workspaces」を通る
• SAP AI Core本体(Main Tenant配下のResource Groups)へ接続する

主な連携先

• Docker/Gitリポジトリ
• ハイパースケーラーストレージ
• KServing
• Kubernetes(リソースグループ分離はK8s namespace単位)

マルチテナンシーをサポートする。

1.1 料金体系

従量課金制で、使用リソース分のみ支払う。

プランはFree・Standard・Extendedの3種類。全機能利用にはExtendedを推奨。

モデルオプションは2種類:

• 生成AI:SAP提供・リモート基盤モデル、grounding等のパイプライン
• 予測AI:カスタムモデル

カスタムAIモデルはコンピュート・ストレージ・ベースラインのコストが発生する。ベースライン課金は最大730時間まで、自動的に毎時適用される。

基盤モデル・groundingを使う場合はこれらのコストが免除される。代わりに、トークン数に基づき課金される。

消費情報はBTPコックピットのグローバルアカウント「Usage」から、AI Coreでフィルタしてエクスポートできる。

1.1.1 生成AIの料金

利用はトークン単位で計測される。モデルごとに異なる換算率で、「GenAIトークン」という仮想単位に変換される。

Note: Generative AI HubはExtendedプランでのみ利用可能

入出力トークンの比率はユースケース依存である。要約は入力:出力≈3:1〜4:1程度。説明生成・長文作成は、逆に出力が入力を上回る。

課金単位は「キャパシティユニット(CU)」。GenAIトークンに変換係数を適用して算出する。出力トークンは入力よりやや高価。変換率の詳細はSAP Note 3437766参照。

公式の試算例(架空値・月25,000リクエスト・入力3,500/出力300トークン)

• GenAIトークン変換とCU係数(1.90385)を用いた計算により、LLM呼び出し分232.25 CUを算出
• RAGパイプラインではこれに加え、Grounding・Content Filtering・Data Maskingのコストが186.3 CU加算
• 総消費量は418.55 CU

画像入力(Mistral Small Instructの場合)は、14×14ピクセル単位でトークン化される(解像度X/14 × 解像度Y/14)。

典型消費パターンとして、以下5ユースケースごとに入出力トークン数と月間リクエスト数(小/中/大)の目安が示されている。

• RAG Chat
• Basic Chat
• Summarization
• Classification
• Generation

見積もりにはSAP AI Core Cost Calculatorの利用が推奨される。

1.1.2 予測AIの料金

カスタムAIワークロードは、3リソースタイプで課金される。

• コンピュート(Node hour)
• ストレージ(Gigabyte hour)
• ベースライン(Tenant hour)

インスタンスはStarter/Basicなど汎用タイプに加え、推論向けのInfer-S・M・L、学習向けのTrain-L(advanced GPU)まで複数ある。GPU搭載タイプほど単価が高い。仕様は選択するハイパースケーラーにより異なる。

コンピュート・ストレージいずれか使用で、ベースライン課金が最大730時間まで自動適用される。複数ノード並列処理時はノード時間で計算される(例:2ノードで1時間処理=2ノード時間)。ただしベースライン課金は1時間分のみ発生する。

公式の試算例(架空値)

• Basic/Infer-M両インスタンスの合計:272.2 CU
• ストレージ:1.5 CU
• ベースライン:489.64 CU

CUはBTP Discovery Center Estimatorで金額換算できる。

まとめ

• SAP AI CoreはBTP上でAIワークロードを管理するサービスで、AI Launchpad・AI APIと連携する
• 対応環境はCloud Foundry・Kyma・Kubernetesの3つ
• 料金プランはFree/Standard/Extendedで、全機能利用にはExtendedが推奨
• 生成AIはGenAIトークン→CU変換で課金。Groundingなどのオーケストレーションモジュール分も別途加算される
• 予測AIはCompute/Storage/Baselineの3要素で課金。インスタンスタイプでCU単価が異なる
• 本記事の料金試算例は公式ドキュメント記載の架空値。CU単価は契約条件・リージョン等で変動しうるため、実際の見積もりは必ずSAP AI Core Cost CalculatorまたはSAP営業窓口で確認すること
• 次回(#2)はコンセプト(アーキテクチャ詳細・AI API・リソースグループ)を扱う

用語解説

• SAP AI Core:BTP上でAIアセットの実行・運用を管理するサービス
• SAP AI Launchpad:複数AIランタイムのAIユースケースを管理するマルチテナントSaaS
• AI API:異なるランタイム上でAIシナリオのライフサイクルを管理する標準API
• GenAIトークン:モデル横断で生成AI消費量を表す仮想単位
• キャパシティユニット(CU):BTPの課金メトリック。各種消費量から変換係数を用いて算出
• Grounding:RAGパイプラインで関連文書の格納・検索を行うオーケストレーションモジュール