- はじめに
- ドミノソフトの月間コストインパクト
- Visual Studio EnterpriseのAzure Creditsの活用
- Microsoft Foundryを用いたBYOK構成の設定
- 補足（クォータ要求が必要な場合）
- さいごに
- We're Hiring
はじめに
CEOのuenoyamaです。
6月1日より、GitHub Copilotの課金方式がPremium Request Units（PRU）からAI Credits方式に変わりますね。
ドミノソフトでは、Copilot Businessを契約中なのですが、どのようなコストインパクトが起こるか、戦々恐々でした。
最近「AI Credits方式だったらいくらだったか」という、AI Credits Usageの4月分がダウンロード可能になったので、見たら目の玉が飛び出たので慌てて対策を検討した話です。
この記事は、ものすごいピンポイントですが、以下に該当する方には刺さる内容かと思います。
- AI Credits Usageをダウンロードしたら目の玉が飛び出た。
- Visual Studio EnterpriseのAzure Creditsなど、何らかのAzure Creditsを持っている。
- ふだんはVisual Studio CodeのCopilot ChatやGitHub Copilot CLIを使っている。
ドミノソフトの月間コストインパクト
※1$=160円で試算
ドミノソフトの開発要員は20名です。なので20名分のCopilot Businessを契約しています。
Opus 4.7とかGPT-5.5はお高いので、GPT-5.4をメインに使っています。
毎月、PRU無料枠を超えるメンバーが何人か出てきますが、超過分は全体で$90程度なので、$19 * 20 + $90 = $470（7.5万円）ほどのコストがかかっていました。
これがAI Credits Usage方式で試算した結果を見たら、$2,472（39.5万円）と出ている！！
月間で$2,000（32万円）の増加、年間だと$24,000（384万円）のコストインパクト！！
GitHub Copilot のモデルと価格設定 - GitHubドキュメント
これを見ると、何でもかんでもGPT-5.4を使っていたのを、GPT-5.3-Codexするなどで多少は安くはできるようですが、GPT-5.4の高性能感を知ってしまっている今、モデルを下げるような選択は取りたくありません。
今はAIコーディングの過渡期なので、ここで良いモデルを使わないという選択は、ドミノソフトが生き残れるかどうか、というレベルでリスクだと思います。
むしろ、GPT-5.5を使えるような環境にしたい。
どっかにお宝は眠ってないかなー、といろいろ会社で契約しているものを見直していたところ、ふと気付きました。
Visual Studio EnterpriseのAzure Creditsの活用
ドミノソフトでは、全従業員にVisual Studio Enterpriseのライセンスを提供しています。
このライセンスには、毎月$150のAzure Creditsが付加されているのですが、おそらく、みんな使ってない。
ってことは、このCreditsでAIモデルを動かしたら、Bring Your Own Key（BYOK）の仕組みで、その分を無料で使えるんじゃないか！？
Microsoft Foundryを用いたBYOK構成の設定
1. Microsoft Foundry (旧 Azure AI Studio) にGPT-5.4をデプロイする
- Microsoft Foundryにアクセスして各自ログインする。
- 【新しいFoundry】のトグルをOnにする。
- プロジェクトの選択画面で【新しいプロジェクトの作成】を選択すると、上記のプロジェクト作成画面が出てくるので入力する。
- サブスクリプションには、Azure Creditsのあるものを選択する。他は適当に入れる。
- Microsoft Foundryリソースはドメイン名にも使われるため、世界でユニークでなければなりません（重複している場合はエラーが出ます）。
- ここでデプロイしようとすると、クォータ不足というエラーが出る可能性があります。
- ドミノソフトでは、出る人と出ない人がいました（昔からAzure使っていた人は出なくて、今回を機に使うようになった人には出てる感じ？）
- このページの下部に、クォータ要求の補足を書いていますので、そちらも参照ください。
- デプロイが始まるのでしばらく待つ。
- デプロイが完了したら、ようこそ画面が出るので✕で閉じる（進めていくとエージェント作成を進められるが、今回はモデルのデプロイなので）
- 閉じた後、上部の【新しいFoundry】をOFFに戻す。
- 左のメニューから【モデル カタログ】を選択し、GPT-5.4を選択する。
- 【このモデルを使用する】を選択する。
- デプロイ名は、デフォルト（gpt-5.4）のままだとVSCodeで標準のモデルとバッティングして表示されないことがあるので、byok-gpt-5.4とかmy-gpt-5.4などに変えておきましょう。
- デプロイの種類は【グローバル標準】のままでOKです。興味のある方は Understanding deployment types in Microsoft Foundry Models - Microsoft Foundry | Microsoft Learnを参照してください。
- デプロイの詳細で【カスタマイズ】押し、【1分あたりのトークン数レート制限】を最大にまで上げておきましょう。
- これをやって、400K以上にしておかないと、Agentモードの処理でリミット制限に引っかかってしまいます。
- 確認したら【デプロイ】を押します。
- 左部メニューから【概要】をクリックした後、エンドポイントとキーのパネルから【Azure OpenAI】を選択し、Azure OpenAI エンドポイントのURLをメモしておきます。
- 左部メニューからマイアセットの【モデル + エンドポイント】を選択して、エンドポイントのキーをコピーしてメモしておきます。
- この画面にも【ターゲットのURI】がありますが、以降で使うURIは【概要】の方のURI（後ろに/openai/v1が付いていない方）です。
2. Visual Studio Codeに設定する
- Visual Studio Codeを起動し、
Ctrl+Shift+PからChat: Manage Language Modelsを開く。
- 言語モデルウィンドウの【+モデルを追加...】ボタンを押して、Azureを選択する。
- グループ名には分かりやすい名前を付けて
Enterを押す。
- apiKeyには【モデル + エンドポイント】でコピーしたエンドポイントのキーを入力し、
Enterを押す。 - 入力後、
chatLanguageModels.jsonが開くので、以下を入力して保存する。
{ "name": "My Models", "vendor": "azure", "apiKey": "${input:chat.lm.secret.-75a7d24e}", "models": [ { "id": "byok-gpt-5.4", // ここは「デプロイ名」と合わせること "name": "My GPT-5.4", "url": "<Azure OpenAI エンドポイントを貼る>", "toolCalling": true, "vision": true, "thinking": true, // これを足すとThinking Effortを選択できるはずだが、まだ動かない "maxInputTokens": 272000, // 272Kトークンを超えると2倍料金 "maxOutputTokens": 128000 // 最大128Kトークン出力 } ] }
- 保存後、
Ctrl+Shift+PからDeveloper: Reload Windowを実行する。
- Copilot Chatを開き、モデル選択の欄に表示されていれば成功です。
3. Github Copilot CLIに設定する
※以下はWindows環境での設定です。
システム環境変数の設定画面に移動し、以下を設定する。
COPILOT_PROVIDER_BASE_URL: [Azure OpenAI エンドポイント]COPILOT_PROVIDER_TYPE: azureCOPILOT_PROVIDER_API_KEY: [VSCodeのapiKeyに入れたもの]COPILOT_MODEL: byok-gpt-5.4（「デプロイ名」と合わせること）COPILOT_PROVIDER_WIRE_API: responsesCOPILOT_PROVIDER_MAX_PROMPT_TOKENS: 272000COPILOT_PROVIDER_MAX_OUTPUT_TOKENS: 128000
copilotコマンドを実行し、モデルがbyok-gpt-5.4となっていれば成功です。
補足（クォータ要求が必要な場合）
- Microsoft Foundryの管理センターからQuotaのページを開く。
- 【すべてのクォータを表示する】をOnにして、Global Standard -> gpt-5.4 -> Japan Eastの横にある【クオータの要求】を押す。
- Microsoft Foundry Service: Request for Quota Increaseのページが開くので、入力して送信する。以下は入力のヒント。
Subscription Id: Microsoft Foundryのプロジェクトの概要ページの右側にある【プロジェクトの詳細】に記載ありJustification: I would like to use GPT-5.4, but I am unable to do so because my allocated quota is zero.（gpt-5.4使いたいのにクォータがゼロなんよ～、とか書いておく）Model Type: Azure OpenAIModel Deployment Quota or Fine Tuning Quota: Model Deployment (PTU/RPM/TPM)(Azure OpenAI) Quota Request Type: Global Standard(Azure OpenAI) Global Standard Quota: 1000 （gpt-5.4のTPMは1:1000なので、Tier1の上限に合わしておく）
- クォータの増量申請はすぐに反映されるわけではんく、数時間から1日程度はかかることもあるので気長に待つ。
さいごに
ひとまずはAzure Creditsで急激なコスト増への対策を行ったわけですが、今後もAI Modelの値上げなどによるコストインパクトは起こるものとして考えた方が良いでしょう。
今までがキャンペーン価格で安かっただけでしょうし。
先を見据えると、GPT-5.4ではなくKimi K2.6などのオープンなコーディング特化モデルを試す（値段がGPT-5.4の半額以下）など、いろいろとコストバランスの取れたAIモデル調査をしておく必要がありそうです。
We're Hiring
こんな感じで、ドミノソフトでは日々お宝を探しながら、できるだけ最新のAI環境を開発者に使ってもらえるように頑張っています！
そんなトレジャーハンターCEOと一緒に働いてみたいなー、と興味を持ってくれた方は、HPのCONTACTからお気軽にご連絡ください！ ドミノソフトでは一緒に働く仲間を募集中です！
