月額5ドルで本番運用できるRAGシステムの構築：低コストで始める検索拡張生成の実装ガイド

お疲れ様です！IT業界で働くアライグマです！

「RAGを試してみたいけど、OpenAI APIの課金が怖い」「個人プロジェクトで使うには月額コストが高すぎる」——こうした悩みを抱えていませんか？

実は、月額5ドル以下でも十分に実用レベルのRAGシステムを構築できます。本記事では、コストを抑えながらも本番運用に耐えうるRAG構成を、具体的なアーキテクチャと実装例とともに解説します。

なぜRAGの運用コストが問題になるのか

RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、外部知識を検索してLLMに渡すことで、ハルシネーションを抑えつつ最新情報を回答に反映できるアーキテクチャです。しかし、一般的な構成では以下のコストが発生します。

典型的なRAG構成のコスト内訳

• LLM API費用：OpenAI GPT-4oで1Mトークンあたり$5〜$15
• Embedding API費用：text-embedding-3-smallで1Mトークンあたり$0.02
• ベクトルDB費用：Pinecone Starterで無料枠超過後$70/月〜
• インフラ費用：AWS/GCPのコンピュート・ストレージ

個人開発や小規模プロジェクトでは、このコスト構造がボトルネックになりがちです。

MixLMでRAGのリランキングを高速化する実装ガイドでは、検索精度を維持しながらAPI呼び出しを削減する方法も紹介しています。

IT女子 アラ美

個人開発でRAGを使いたいけど、月額数十ドルは厳しいです。

ITアライグマ

構成を工夫すれば月額5ドル以下も十分可能ですよ。ポイントはLLMとベクトルDBの選択です。

低コストRAGを実現する5つのアーキテクチャ選択肢

コストを抑えるためには、各コンポーネントの選択が重要です。以下に、月額コスト別の構成オプションを整理します。

構成1：Cloudflare Workers AI + D1（月額0〜5ドル）

Cloudflare Workers AIは、無料枠で1日10,000リクエストが利用可能です。D1（SQLiteベースのエッジDB）と組み合わせることで、小規模なRAGシステムを無料で構築できます。

構成2：Supabase + OpenAI（月額5〜10ドル）

Supabaseのpgvector拡張を使えば、無料枠内でベクトル検索が可能です。OpenAI APIは従量課金のため、小規模利用なら月額数ドルで収まります。

構成3：ローカルLLM + ChromaDB（月額0ドル）

Ollamaなどでローカルにllama3やphi-3を動かし、ChromaDBでベクトル検索を行う構成。ハードウェア初期投資は必要ですが、ランニングコストはゼロです。

CursorとOllamaで構築するローカルRAG環境では、ローカルLLMを活用した実装例を詳しく解説しています。

IT女子 アラ美

ローカルLLMは品質が心配です。GPT-4と比べてどうですか？

ITアライグマ

タスクによります。RAGの回答生成程度なら、llama3-8BやQwen2.5でも十分実用的ですよ。

実装例：Supabase + OpenAIで月額5ドルRAGを構築する

ここでは、最もバランスの取れた「Supabase + OpenAI」構成の実装手順を解説します。

ステップ1：Supabaseプロジェクトの作成とpgvector有効化

-- pgvector拡張を有効化
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;

-- ドキュメントテーブル作成
CREATE TABLE documents (
  id BIGSERIAL PRIMARY KEY,
  content TEXT NOT NULL,
  embedding VECTOR(1536),
  metadata JSONB,
  created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW()
);

-- ベクトル検索用インデックス
CREATE INDEX ON documents USING ivfflat (embedding vector_cosine_ops)
WITH (lists = 100);

ステップ2：Embeddingとドキュメント登録

import openai
from supabase import create_client

supabase = create_client(SUPABASE_URL, SUPABASE_KEY)
openai.api_key = OPENAI_API_KEY

def embed_and_store(text: str, metadata: dict = None):
    # Embedding生成（text-embedding-3-small: $0.02/1M tokens）
    response = openai.embeddings.create(
        model="text-embedding-3-small",
        input=text
    )
    embedding = response.data[0].embedding

    # Supabaseに保存
    supabase.table("documents").insert({
        "content": text,
        "embedding": embedding,
        "metadata": metadata or {}
    }).execute()

ステップ3：検索と回答生成

def rag_query(query: str, top_k: int = 3) -> str:
    # クエリをEmbedding化
    query_embedding = openai.embeddings.create(
        model="text-embedding-3-small",
        input=query
    ).data[0].embedding

    # ベクトル検索（Supabase RPC）
    results = supabase.rpc("match_documents", {
        "query_embedding": query_embedding,
        "match_count": top_k
    }).execute()

    # コンテキスト構築
    context = "\n\n".join([r["content"] for r in results.data])

    # GPT-4o-miniで回答生成（低コスト）
    response = openai.chat.completions.create(
        model="gpt-4o-mini",
        messages=[
            {"role": "system", "content": f"以下のコンテキストを参考に回答してください:\n{context}"},
            {"role": "user", "content": query}
        ]
    )
    return response.choices[0].message.content

コンテキストエンジニアリング入門では、コンテキスト構築のベストプラクティスを詳しく解説しています。

IT女子 アラ美

GPT-4o-miniを使うのがコスト削減のポイントなんですね。

ITアライグマ

その通りです。RAGの回答生成ならGPT-4o-miniで十分ですし、コストは10分の1以下になりますよ。

ケーススタディ：社内ドキュメント検索RAGを月額3ドルで運用した事例

あるスタートアップのエンジニアBさん（当時29歳）が、社内ドキュメント検索システムをRAGで構築した事例を紹介します。

状況（Before）

• 社内Wikiが1,500ページ以上に肥大化し、必要な情報を見つけるのに平均15分かかっていた
• 既存の全文検索では関連性の低い結果が多く、チャットで同僚に聞く方が早い状態
• 外部SaaSの導入は月額$200以上かかり、予算承認が下りなかった

行動（Action）

• アーキテクチャを自前で設計し構築：Supabase（無料枠）+ OpenAI text-embedding-3-small + GPT-4o-miniの構成を採用。Bさんは週末2日間でプロトタイプを実装した
• ドキュメントをバッチでEmbedding化：1,500ページを約50万トークンでEmbedding化。コストは約$0.01で完了。インクリメンタル更新スクリプトを追加し、新規ドキュメントは自動でベクトル化される仕組みを導入した
• Slack Botとして公開：社内Slackから質問を投げると、RAGが関連ドキュメントを検索して回答を返すBotを実装したところ、利用率が急上昇した

結果（After）

• 情報検索時間が平均15分から30秒に短縮（97%削減）
• 月間約2,000クエリを処理し、月額コストはOpenAI API $2.50 + Supabase無料枠 = 約$3で運用
• チャットでの「これどこに書いてある？」質問が70%減少し、チーム全体の生産性が向上

Amazon Bedrock AgentCoreでAIエージェントを本番運用するでは、エンタープライズ規模でのAI運用についても解説しています。

本記事で解説したようなAI技術を、基礎から体系的に身につけたい方は、以下のスクールも検討してみてください。

比較項目	DMM 生成AI CAMP	Aidemy Premium
目的・ゴール	ビジネス活用・効率化非エンジニア向け	エンジニア転身・E資格Python/AI開発
難易度	初心者◎プロンプト作成中心	中級者〜コード記述あり
補助金・給付金	最大70%還元リスキリング補助金対象	最大70%還元教育訓練給付金対象
おすすめ度	S今の仕事に活かすなら	SAIエンジニアになるなら
公式サイト	詳細を見る	詳細を見る

IT女子 アラ美

AIスキルを身につけたいけど、どのスクールを選べばいいかわからないです…

ITアライグマ

現場で即・AIを活用したいならDMM一択！逆に、AIそのものを作るエンジニアに転身したいならAidemyで基礎から学ぶのが最強の近道ですよ。

まとめ

月額5ドル以下でも、十分に実用的なRAGシステムを構築・運用することは可能です。

• コスト削減の鍵は、LLM（GPT-4o-mini）とベクトルDB（Supabase pgvector）の選択
• Cloudflare Workers AI + D1構成なら無料枠内で運用可能
• ローカルLLM + ChromaDBならランニングコストゼロ
• 小規模から始めて、トラフィック増加に応じてスケールアップする戦略が有効

RAGは「高コスト」というイメージがありますが、構成次第で個人開発でも手が届く技術です。まずは小さく始めて、効果を確認しながら拡張していくアプローチをおすすめします。

IT女子 アラ美

月額数ドルなら個人プロジェクトでも気軽に試せますね！

ITアライグマ

ぜひ試してみてください。まずはSupabaseの無料枠で始めるのがおすすめですよ。

厳しめIT女子 アラ美による解説ショート動画はこちら