正直なところ、AWSの請求書を眺めていると、まるで古代の巻物を解読しようとしているような気分になりませんか。ある月のLambdaのコストはポケットマネー程度だったのに、次の月には急騰していて、頭を悩ませてしまう。そんな経験をしているのは、あなただけではありません。
「使った分だけ支払う」という約束は理論上は素晴らしい響きですが、実際のLambdaの料金体系には、気づかないうちにコストを押し上げる可能性のある変数がたくさん詰まっています。このガイドは、その難解な巻物を解読するためのお手伝いをします。AWSがどのように請求額を計算しているのか、その裏側を明らかにし、見落としがちな隠れたコストを指摘し、サーバーレスの支出を管理するための実践的な戦略を提供します。
AWS Lambdaとは？
AWS Lambdaの核心は、「サーバーレス」コンピューティングサービスです。もっとも、これは少し誤解を招く表現かもしれません。なぜなら、実際にはサーバーが関わっているからです。「サーバーレス」というのは、あなたがサーバーを管理する必要がない、という意味なのです。コードをアップロードするだけで、AWSがその実行とスケーリングに関する裏方の作業をすべて引き受けてくれます。
簡単な例えで考えてみましょう。サンドイッチを作りたいとします。レストランのキッチン全体を24時間年中無休で借りることもできますが、それでは寝ている間も料金が発生してしまいます。一方、Lambdaを使えば、パンを焼くのに必要な2分間だけトースターを借りるようなものです。ミリ秒単位で、実際に使用した分だけ支払えばよいのです。
だからこそ、画像がアップロードされた瞬間にリサイズしたり、APIコールを処理したりといった、イベント駆動型のタスクに非常に適しているのです。何かが起こるのを待っている間、アイドル状態のサーバーにお金を払う必要がないからです。
Lambda料金の主要な構成要素
さて、核心に迫りましょう。Lambdaの料金モデルは、主に2つの要素に集約されます。それは、コードが実行される回数（リクエスト数）と、その実行時間（期間）です。それぞれを詳しく見ていきましょう。
リクエスト数
Lambda関数がトリガーされてジョブを実行するたびに、それが1つの「リクエスト」としてカウントされます。S3バケットのイベントであろうと、直接のAPIコールであろうと、各実行が1回と数えられます。
良いニュースは、AWSがかなり寛大な無料利用枠を提供していることです。AWS無料利用枠では、毎月100万件の無料リクエストが利用できます。多くの小規模プロジェクトや、単に試してみるだけなら、これで十分すぎるほどです。
その100万リクエストの枠を超えると、料金が発生し始めます。標準料金は100万リクエストあたり0.20ドルです。小額に聞こえますし、実際そうなのですが、トラフィックの多いアプリでは、その小銭が思った以上に速く積み重なることがあります。最新の料金については、常に公式のAWS Lambda料金ページを確認するのが最善です。
コンピューティング時間とメモリ（GB秒）
ここからが、少し面白くなるところです。各リクエストの料金に加えて、コードが実際に実行されている時間に対しても、ミリ秒単位で課金されます。しかし、ここにはひねりがあります。その時間に対して支払う料金は、関数に割り当てるメモリ（RAM）の量によって決まるのです。
Lambdaをセットアップする際、128MBから10,240MBまでの範囲でメモリサイズを選択します。メモリを多く割り当てると、CPUパワーも向上し、実行速度が速くなる可能性がありますが、ミリ秒あたりのコストも高くなります。このメモリと時間の組み合わせを、AWSは「GB秒」と呼んでいます。
リクエストと同様に、無料利用枠があり、毎月40万GB秒のコンピューティング時間が含まれています。それを使い切ると、使用した分だけ支払うことになります。参考までに、メモリを増やすとミリ秒あたりの価格がどのように変動するかを以下に示します。
| メモリ (MB) | 1msあたりの料金 (x86) | 1msあたりの料金 (Arm/Graviton2) |
|---|---|---|
| 128 | $0.0000000021 | $0.0000000017 |
| 512 | $0.0000000083 | $0.0000000067 |
| 1024 | $0.0000000167 | $0.0000000133 |
| 10240 | $0.0000001667 | $0.0000001333 |
基本を超えて：請求額に影響を与えるその他の要因
リクエスト数とGB秒を計算したのに、請求額が予想よりも高い。一体どうしてでしょうか？それはおそらく、一見しただけでは分かりにくい、いくつかの「隠れた」コストが原因です。よくある原因を掘り下げてみましょう。
CPUアーキテクチャの選択
関数のプロセッサは、標準のx86か、AWS独自のArmベースのGraviton2チップかを選択できます。多くのワークロードでは、Graviton2に切り替えるだけで、より良い価格対性能比を得ることができ、コードに触れることなく、かなりのコストを節約できる場合があります。
プロビジョニングされた同時実行
関数が「コールドスタート」の遅延なしに即座に応答する必要がある場合、プロビジョニングされた同時実行（Provisioned Concurrency）に料金を支払うことができます。これは、基本的に特定の数の関数を「ウォーム」状態に保ち、いつでも即座に実行できるようにする機能です。パフォーマンスが重要なアプリにとっては素晴らしい機能ですが、これには独自の価格設定があり、無料利用枠の対象外であることに注意してください。
一時ファイルストレージのコスト
すべてのLambda関数には、「/tmp」ディレクトリに少量の無料の一時ストレージスペース（正確には512MB）が付属しています。コードがファイルや一時データを扱うためにより多くのスペースを必要とする場合は、追加で設定できますが、最初の無料分を超えるストレージには課金されます。
データ転送：隠れたコスト
これは、非常に多くの人々がつまずく典型的な「落とし穴」です。データの移動は無料ではありません。Lambda関数がインターネットからデータを取得したり、インターネットや別のAWSリージョンにデータを送信したりすると、標準のデータ転送レートで請求されます。大量のデータを移動するアプリでは、これらの料金は本当に予想外の出費になる可能性があります。
その他のAWSサービス
忘れてはならないのは、Lambda関数が単独で存在することはめったにないということです。通常、API Gateway、S3、DynamoDBといった他のAWSサービスと連携しています。これらのサービスにはそれぞれ独自の請求が発生します。Lambdaのコストに集中してしまい、接続しているすべてのサービスも月々の合計額に加算されていることを忘れがちです。
この動画では、AWS Lambdaの料金がどのように計算されるかが簡潔に解説されています。
Lambda料金 vs. EC2：サーバーレスが安くなくなるのはいつ？
これが大きな疑問ですよね？Lambdaを使うのが理にかなっているのはいつで、古き良きEC2仮想サーバーの方が実際に安上がりな選択肢になるのはいつなのでしょうか？
トラフィックが急増したり、予測不能で、ダウンタイムが多いワークロードの場合、ほとんど常にLambdaが有利です。アイドル状態のサーバーにお金を払う必要がないからです。しかし、サーバーが24時間365日稼働し続けるような、安定した高ボリュームのワークロードがある場合、最終的にはEC2インスタンスの固定時間料金の方が、何百万もの個別のLambda実行に支払うよりもコスト効率が良くなります。
しかし、EC2インスタンスを実行する際の隠れたコストも忘れてはいけません。仮想サーバーでは、OSのパッチ適用、セキュリティ管理、スケーリングの設定などは、あなたのチームが責任を負うことになります。Lambdaはそれらすべてを代行してくれるので、開発者は最も得意なこと、つまり製品開発に集中できます。
予測不能な料金がビジネスに与える影響
Lambdaの料金体系の厄介な点は、単なる技術的な頭痛の種ではなく、ビジネス上の問題でもあります。主要な運用コストが月ごとに大きく変動する可能性がある中で、どのように予算を設定すればよいのでしょうか？マーケティングキャンペーンの成功や、さらに悪いことに、悪意のあるボット攻撃によって、警告なしに請求額が天井知らずに跳ね上がる可能性があります。
このような財務上の不確実性は、クラウドインフラだけの問題ではありません。多くの新しいAIツール、特にカスタマーサポートの分野で、同様の問題が浮上しています。その多くは、解決したチケットごとやAIとの会話ごとに課金されます。ある意味、このモデルは成長することに対するペナルティのようです。より多くのお客様を助けるほど、AIの請求額は上昇し、費用の予測が不可能になります。
eesel AIが強力なAIに予測可能な料金を提供する仕組み
私たちは、それは時代に逆行したやり方だと考えています。eesel AIでは、ツールは成長を罰するのではなく、サポートするべきだと信じています。だからこそ、私たちは初日から予測可能で透明性の高い料金体系を中心にプラットフォームを構築しました。
私たちは、使用量ベースの課金が引き起こす不安を目の当たりにし、明確な代替案を提供することにしました。私たちは、解決件数ごとに課金しない、シンプルで定額の料金プランを用意しています。これにより、月末に予期せぬ請求書を心配することなく、大量の顧客からの問い合わせに対応できます。自信を持ってサポートとビジネスを拡大できるのです。
さらに、eesel AIにはシミュレーションモードも組み込んでおり、過去のサポートチケットでAIを試すことができます。これにより、契約する前に解決率とROIの確かな見積もりを確認でき、当て推量の要素をもう一つ取り除くことができます。
Lambda料金を管理下に置く
AWS Lambdaは素晴らしいツールですが、その料金モデルには学習曲線があります。リクエスト、GB秒、そして厄介な追加コストのすべてをしっかりと把握すれば、予算をオーバーすることなく強力に活用できます。
結局のところ、クラウドサービスを選ぶにしても、AIツールを選ぶにしても、教訓は同じです。予測可能性が重要なのです。明確で透明性の高い料金モデルを持つパートナーやプラットフォームを選ぶことは、単にお金を節約するためだけではありません。絶え間ない財務上の不安なくビジネスを成長させるためでもあるのです。それが、私たちがeesel AIをこのように構築した理由であり、あなたの心配事を一つでも減らすためです。
よくある質問
Lambda料金の主要な構成要素は、関数が処理するリクエスト数と、関数の実行時間と割り当てられたメモリを組み合わせたコンピューティング時間（GB秒）です。AWSは、リクエスト数とコンピューティング時間の両方に対して寛大な無料利用枠も提供しています。
Lambda料金を見積もるには、予想される呼び出し回数（リクエスト数）と、呼び出しあたりの平均実行時間/メモリ使用量（GB秒）を予測する必要があります。AWSは料金計算ツールを提供しており、初期の使用状況をモニタリングすることで、予測の精度を高めることができます。
主要なリクエスト数とGB秒に加えて、隠れた要因にはデータ転送コスト、プロビジョニングされた同時実行の費用、追加の一時ファイルストレージの料金、そしてLambda関数が連携する他のAWSサービスのコストが含まれることがあります。これらは請求総額に大きな影響を与える可能性があります。
Lambdaは突発的または予測不能なワークロードには優れていますが、24時間365日継続的に実行される安定した高ボリュームのアプリケーションには、従来のEC2インスタンスの方がコスト効率が良い場合があります。そのようなシナリオでは、EC2の固定時間料金が、最終的にLambdaの呼び出しごとのコストを上回ることがあります。
メモリの割り当ては、Lambda料金のGB秒コンポーネントに直接影響します。通常、メモリが多いほどCPUパワーが向上し、実行時間が短縮されます。場合によっては、メモリを増やすことで実行時間が短くなり、ミリ秒あたりのレートは高くなりますが、全体的なGB秒コストは低くなることがあります。
はい、多くのワークロードにおいて、Lambda関数をArmベースのGraviton2プロセッサに移行することで、大幅なコスト削減につながる可能性があります。Graviton2は多くの場合、x86プロセッサと比較して優れた価格対性能比を提供し、コードの変更を必要とせずにコンピューティング時間のコストを削減できる可能性があります。
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Article by
Stevia Putri
Stevia Putri is a marketing generalist at eesel AI, where she helps turn powerful AI tools into stories that resonate. She’s driven by curiosity, clarity, and the human side of technology.
