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Snowflake九州ユーザー会 #5 Cortex Codeの コスト見積ヒントご紹介 甲木 洋介(@yokatsuki) 2026.4.16 © 2026 Chura DATA inc. PROPRIETARY & CONFIDENTIAL.

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© 2026 Chura DATA inc. PROPRIETARY & CONFIDENTIAL. 自己紹介(今日のイベントページに記載)

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Snowflakeデータスタック全体をサポートするように構築された AIコーディングエージェント(CLIとSnowsightそれぞれから利用可能) どのくらいのコストが発生するかわかりにくい…… 調べましょう!! © 2026 Chura DATA inc. PROPRIETARY & CONFIDENTIAL. Snowflake Cortex Code使ってますか?

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© 2026 Chura DATA inc. PROPRIETARY & CONFIDENTIAL. 調べました!! Cortex Code yokatsuki

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ACCOUNT_USAGEビュー © 2026 Chura DATA inc. PROPRIETARY & CONFIDENTIAL. Snowflake Cortex Codeコスト計算に使用する情報

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Snowflake料金テーブル https://www.snowflake.com/legal-files/CreditConsumptionTable.pdf Table 2(b): AI Credit Pricing クレジット → ドル対応テーブル Table 6(e): Snowflake AI Features Credit Table, Cortex Code トークン → クレジット対応テーブル ※計算済みのクレジット情報が得られるので参考程度に © 2026 Chura DATA inc. PROPRIETARY & CONFIDENTIAL. Snowflake Cortex Codeコスト計算に使用する情報

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例:Snowsightで何か会話する -> Request IDを確認する © 2026 Chura DATA inc. PROPRIETARY & CONFIDENTIAL. Snowflake Cortex Codeの利用料金確認

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ACCOUNT_USAGEからREQUEST_IDを確認する 内部的にはLLMへのAPI呼出が複数発生する(ことが多い)ので、同じユーザー が同じモデルを使ってごく近い時間に発行したリクエストも含める 消費クレジットを確認する トークンレベルの内訳を確認することも可能 © 2026 Chura DATA inc. PROPRIETARY & CONFIDENTIAL. Snowflake Cortex Codeの利用料金確認

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Snowflake料金テーブルのAIクレジット料金表(Table 2(b))から、 クレジット->ドルを求める © 2026 Chura DATA inc. PROPRIETARY & CONFIDENTIAL. Snowflake Cortex Codeの利用料金確認

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あとはドル -> 円レートを換算すればO.K. 個人的な観測範囲では、一問一答で大体100〜300円程度 © 2026 Chura DATA inc. PROPRIETARY & CONFIDENTIAL. Snowflake Cortex Codeの利用料金確認

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Q. 単価の安いモデルを使えば安くなる? A. 単価の安いモデルで同じ会話をしたところ、モデルが理解を進めるための内 部的なクエリ、トークンをたくさん発生させるパターンが多く、結果的に安くな らないことが多かったです>< 高性能(高単価)なモデルで一発解決!が結果的に安く済みそうです Q. トークンを制御できる? A. できません>< トークンの大部分の元となるシステムプロンプトを制御し ているのがCortex Codeで、そこから受け取ったメッセージをモデルがトークン に分割するという操作を行なっているため、人間側でトークン数を制御すること は実際には難しいです>< © 2026 Chura DATA inc. PROPRIETARY & CONFIDENTIAL. よくありそうな質問

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アカウント単位またはユーザー単位で対象サービスの 日次推定クレジット使用量の上限を設定 過去24時間の消費クレジットウィンドウで制限を掛けることが可能 ぜひ設定しておきましょう © 2026 Chura DATA inc. PROPRIETARY & CONFIDENTIAL. Snowflake Cortex Codeの使い過ぎを防止する

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アカウント単位またはユーザー単位で対象サービスの 日次推定クレジット使用量の上限を設定 過去24時間の消費クレジットウィンドウで制限を掛けることが可能 ぜひ設定しておきましょう © 2026 Chura DATA inc. PROPRIETARY & CONFIDENTIAL. Snowflake Cortex Codeの使い過ぎを防止する

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Snowsightで近々Cortex Codeの消費クレジットが確認できるようになるようだ 楽しみ © 2026 Chura DATA inc. PROPRIETARY & CONFIDENTIAL. おまけ

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Snowsightで近々Cortex Codeの消費クレジットが確認できるようになるようだ 楽しみ © 2026 Chura DATA inc. PROPRIETARY & CONFIDENTIAL. おまけ

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Snowsightで近々Cortex Codeの消費クレジットが確認できるようになるようだ 楽しみ © 2026 Chura DATA inc. PROPRIETARY & CONFIDENTIAL. おまけ

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最後に広告です

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© 2026 Chura DATA inc. PROPRIETARY & CONFIDENTIAL. Software Design 2026年5月号 明日(4/17)発売!! 第2特集 目次 モダンなデータ基盤設計の最前線 パイプライン標準化からデータオブザーバビリティ、FinOpsまで クラウドDWHやモダンデータスタック(MDS)の普及により、データ基盤構築のハードルは劇的に 低下しました。しかし、中央集権的な管理によるボトルネックや、ブラックボックス化したパイプ ライン、膨らみ続けるコストなど、規模の拡大に伴う構造的な限界に直面する組織が増えています。 本特集では、アーキテクチャの変遷といった基礎から、IaCによる構成管理、可観測性やガバナンス、 さらにはFinOpsによるコスト最適化といった応用まで紹介します。 変化を味方につけ、加速するビ ジネスの成長に追随して進化し続けるためのデータ基盤設計の「最前線」を本特集で解き明かして いきましょう。 第1章:データ基盤アーキテクチャの変遷と現在地 DWH、レイクハウス、そしてデータメッシュへ …… 甲木 洋介 第2章:モダンデータパイプライン構築の実践 Snowflakeを核としたdbt/Terraformによる構成管理 …… 田代 学 第3章:運用を支える可観測性とデータの信頼性 AirflowとOpenMetadataで実現する自律的な運用 …… 村上 精一朗 第4章:FinOpsによるコスト効率最適化 投資すべきところに投資するための継続的な改善プロセス…… 村上 精一朗